대형 구조물의 결함 유무 및 결함 발생시의 위치 진단은 이들 구조물의 중대 손상으로 인한 인명 및 경제적 손실 예방에 매우 중요하다. 본 논문에서는 보유추 구조물에 결함이 존재할 경우 구조물의 모드 형상에 특이점으로 반영된다는 것에 착안하여, 결함으로 인한 보유추 구조물 고유진동형의 특이점을 고유진동형을 한번 웨이블렛 변환한 후 이의 상세 성분만을 역 웨이블렛 변환으로 복구한 값의 크기를 이용해서 찾는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 적용한 결함진단 방법의 타당성과 유용성은 두께 변화 또는 균열을 갖는 양단 자유 보에 대한 수치해석과 실험 및 균열을 갖는 선체 거더에 대한 수치해석을 수행하여 검토하였다.
최근 이상기후로 인한 강우량 증가와 집중호우가 빈번히 발생하고 있는 추세이다. 작년 서울지역의 하루 강우량은 301.5mm, 1시간 최대 강우량이 113mm를 기록하였고, 침수와 산사태 인한 인적, 물적 피해가 나타나면서 재해위험이 크고 예측한계를 벗어난 특이기상 발생빈도가 증가했다. 강수일수 또한 1980년대 36일에서 2011년 48일로 빠르게 증가하고 있다. 본 연구에서는 특이기상 발생 원인을 강우량으로 고정하여 확률강우량 증가에 따라 홍수량의 변화양상을 해석하였다. 변화한 홍수량이 홍수위에 미치는 변화양상을 분석하기 위해 금강수계의 무심천유역에 위치한 청주강우관측소를 선정하였고, 대상유역의 확률강우량을 증가시켜 빈도해석을 통한 각각의 재현기간에 발생한 면적확률강우량을 산정하였다. 또한 GIS 프로그램을 이용해 지형인자를 추출하고 추출된 지형인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다. HEC-HMS 모형의 계산조건에서 손실우량은 SCS CN, 유출변환은 Clark 단위도법을 적용하였다. 그리고 HEC-RAS 모형에서는 자연하천에 주로 적용하는 부등류 모델링을 수행하여 결과값의 조건별 양상을 분석하였다. 분석결과 확률강우량 증가율에 대한 홍수량은 비슷한 변화율을 보여주었고, 홍수량 증가에 대한 홍수위 변화율은 동일한 비율만큼 반영되지 않음을 판단할 수 있었다.
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.
본 논문에서는 중복근을 갖는 비비례 감쇠시스템의 고유치 해석 방법을 제안하였다. 2차 고유치 문제의 행렬 조합을 통한 선형 방정식에 수정된 Newton-Raphson기법과 고유벡터의 직교성을 적용하여 제안방법의 알고리즘을 유도하였다. 벡터 반복법 또는 부분공간 반복법과 같은 기존의 반복법에서는 수렴성을 향상시키기 위해 변위법을 적용하였으며, 이 값이 시스템의 고유치에 근사하게 되면 행렬분해 과정에서 특이성이 발생한다. 그러나 제안방법은 구하고자 하는 고유치가 중복근이 아닐 경우에, 변위값이 시스템의 고유치 일지라도 항상 정칙성을 유지하며, 이것을 해석적으로 증명하였다. 제안방법은 수정된 Newton-Raphson기법을 이용하기 때문에 초기값을 필요로 한다. 제안방법의 초기값으로는 반복법의 중간결과나 근사법의 결과를 사용할 수 있다. 이들 방법중 Lanczon방법이 가장 효율적으로 좋은 초기값을 제공하기 때문에 Lanczon방법의 결과를 제안방법의 초기값으로 사용하였다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여 두가지 예제 구조물에 대해 해석시간 및 수렴성을 가장 많이 사용하고 있는 부분공간 반복법과 Lanczon방법의 결과와 비교하였다.
이 논문에서는 불균형 자료에 대한 분류 분석에서 불순도지수를 이용하여 임계값을 조정하는 방법에 대해 알아본다. 이항자료에 대한 분류에서는 소수범주를 Positive, 다수범주를 Negative라고 하면, 일반적으로 사용하는 0.5 기준으로 범주를 정하면 불균형 자료에서는 특이도는 높은 반면 민감도는 상대적으로 낮게 나오는 경향이 있다. 소수범주에 속한 개체를 제대로 분류하는 것이 상대적으로 중요한 문제에서는 민감도를 높이는 것이 중요한데 이를 분류기준이 되는 임계값을 조정을 통해 높이는 방법에 대해 알아본다. 기존연구에서는 G-mean이나 F1-score와 같은 측도를 기준으로 임계값을 조정했으나 이 논문에서는 CHAID의 카이제곱통계량, CART의 지니지수, C4.5의 엔트로피를 이용하여 최적임계값을 선택하는 방법을 제안한다. 최적임계값이 여러 개 나올 수 있는 경우 해결방법을 소개하고 불균형 분류 예제로 사용되는 데이터 분석을 통해 0.5를 기준으로 ?(무엇?)을 때와 비교하여 어떤 개선이 이루어졌는지 등을 분류성능측도로 알아본다.
본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.
부채널 분석에서 신호처리 기법은 차원 압축이나 잡음 제거를 통해 분석의 효율성과 성능을 높일 수 있는 전처리 기법이다. 특이값 분해를 이용한 신호처리 방법은 신호의 분산 정보나 경향성 등을 이용하여 주 신호 정보를 높이고 잡음신호를 낮출 수 있어, 분석 성능 향상에 큰 도움이 된다. 대표적인 기법은 주성분분석과 선형판별분석 그리고 Singular Spectrum Analysis(SSA)가 있다. 주성분분석과 선형판별분석은 주 신호의 정보를 집약하여 차원 압축을 할 수 있으며, SSA는 본 신호를 주 신호와 잡음 신호로 분해하여 잡음 제거가 가능하다. 세 가지 기법 각각을 사용하거나 조합하여 사용할 경우 성능적인 측면을 비교할 필요가 있으며, 그에 대한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 세 기법을 개별적으로 사용할 경우와 조합하여 사용할 경우의 성능을 비교 분석하였으며, 신호 대 잡음비를 이용한 비교분석 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론과 다양한 비교분석 실험을 통해 각 기법의 성능과 효율성을 확인하였다. 이로 인해 부채널 분석 분야의 많은 연구자들에게 유용한 정보를 제공할 것이다.
전기화학과 초고진공(ultra-high vacuum, UHV) 분광법을 이용하여 고체/액체의 계면에서 일어나는 현상을 분자단위에서 이해하고 조절하기 위한 연구를 수행하였다. 이들 중 전기화학으로 형성된 구리 및 은 금속(sub)monlayer 박막을 그 예로 선택하여 소개한다. 초박막 금속의 흡착량은 cyclic voltammogram과 새로 개발된 Auger electron spectroscopy (AES) 정량법을 통해 얻어졌고, 이 값들은 low energy electron diffraction (LEED) 및 in-situ atomic force microscopy (AFM)법을 이용한 구조 분석결과와 비교되어졌다. 또한 화학상태를 확인하기 위하여 core-level electron energyy loss spectroscopy (CEELS)를 사용하였다. 먼저 황산 전해질에서 금(111) 단결정 전극상에 전기화학적으로 형성된 굴의 계면특성을 조사하였다. 특정 전위값에서 2/3 ML의 구리와 1/3 ML의 음이온이 상호 흡착하여 ({{{{ SQRT { 3} }}$\times${{{{ SQRT { 3} }}) 격자 구조를 보였고, 전위값이 커지거나 줄어들면, 이 구조가 사라지는 현상이 관찰되었다. 즉 이 ({{{{ SQRT { 3} }}}}$\times${{{{ SQRT { 3} }}}}) 흡착구조는 첫 번째 UPD underpotential deposition) 피크에 특이하게 관련되어 있음을 알 수 있었다. 금속 초박막 형성에 미치는 음이온의 영향을 좀 더 확인하기 위해 초박막 은이 증착된 금 단결정 전극상의 황산 음이온에 관하여 연구하였다. 은의 증착이 일어날 수 없는 양전위값 영역에서 ({{{{ SQRT { 3} }}}}$\times${{{{ SQRT { 3} }}}})의 규칙적인 음이온의 구조를 보였다. 그리고 은의 장착은 세척 과정과 용액의 농도에 따라 p(3$\times$3)과 p(5$\times$5)의 규칙적인 두가지 구조를 가졌다. in-situ AFM에서는 p(3$\times$3)의 은 증착 구조만 나타났고, 음 전위값으로 옮겨가면 p(1$\times$1) 구조로 바뀌었다. ex-situ 초고진공 결과와 이 AFM의 in-situ 결과를 상호 비교 논의할 것이다. 음이온의 흡착이 없는 묽은 플로르산(HF) 전해질에서 은은 전위값을 음전위 쪽으로 이동해 감에 따라 p(3$\times$3), p(5$\times$5), (5$\times$5), (6$\times$6), 그리고 (1$\times$1)의 연속적 구조 변화를 보였다. 이 다양한 구조들을 AES로부터 얻어진 표면 흡착량과 연결시켰더니 정량적으로 잘 일치되는 결과를 보였다. 전기화학적인 증착에서는 기존의 진공 증착과 비교할 때 음이온의 공흡착이 금속 초박막 형성 메카니즘에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 은의 전기화학적 다층박막 성장은 MSM (monolayer-simultaneous-multilayer) 메카니즘을 따름을 확인하였다. 마지막으로 구조 및 양이 규칙적으로 조절되는 전극의 응용가능성이 간단히 논의될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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