흐름수역에서 연직상향으로 방류되는 평면부력\ulcorner의 거동이 연속방정식, 운동량방정식 및 추적물수송식의 기본방정식에 의하여 수치적으로 해석된다. 난류확산에는 Prandtld의 혼합거리이론을 도입한 난류수송모형이 이용된다. 수치해 과정은 기본방정식을 유함수(stream function)식, 와도수송(vorticity transport)식으로 변환한 후, \ulcorner방류속도와, 방류구폭 등으로 표현되는 변수와 흐름을 지배하는 무차원 매개변수를 도입하여 무차원 형태로 표현하는 부분과 successive under-relaxation과 Gauss-Seidel반복법으로 수행하는 부분으로 이루어진다. 적절한 relaxation 계수를 선정하므로써 안정되고 수렴성이 좋은 계산이 수행된다. \ulcorner방류 속도와 가로흐름 속도의 비가 속도비(Velocity ratio)로 정의되며 속도비가 8 - 15의 범위에서 부력\ulcorner으로 인한 주변흐름수역의 속도변화 온도상승범위, 흐름상태(유선) 및 와도가 조사되었으며 \ulcorner의 경로에 대하여 속도비와 방류밀도후르드수의 영향이 또한 조사되었다. \ulcorner중심선의 속도와 온도변화, 국부밀도후르드수의 변화가 구해지며 퍼짐율(dispersion ratio), 확산비(spreading rate)가 방류밀도후르드수, 국부밀도후르드수 및 방류구로부터의 경로의 항으로 해석되었다. 또한 속도와 온도 분포에 상사(similarity)가 존재함이 밝혀졌으며 본 연구와 같은 조건의 범위에서는 Gaussian분포를 이용한 적분형해석(intergal type analysis)이 가능한 것으로 사료된다.
본 연구에서는 이완형 물성방정식을 바탕으로 하며 프와송 비가 일정하다는 가정을 하지 않는다. 또한 점탄성 지배방정식에 변분원리를 적용하고 유도되어진 식 에 유한요소해법을 사용하여 시스템 기본해석을 위한 연립방정식을 유도한다. 이와 함께 점탄성 물성함수의 유도 및 응력계산을 위한 공식화 과정도 설명한다. 제시된 방법론의 타당성 및 정확성을 보이기 위해서 평면응력 및 평면변형 문제의 변위 및 응력을 수치해석하여 이론해와 비교 검토하며, 아울러 시간증분의 변화와 Gauss poi- nts수가 수치정확도에 끼치는 영향을 조사한다.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
평면 삼변망의 조정에 적용되는 정밀방법은 대개 최소제곱법이 적용된다. 이미 알고 있는 방법으로써 관측 방정식이나 조건 방정식은 예외 없이 모두 비선형이다. 조건 방정식에서 보정을 위한 계수식은 매우 길고 복잡하다. 본 논문에서는 조건 방정식이 선형이고 보정계수가 매우 간단하게 계산되고 검산되어 질 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 본 연구에서 택한 방법에서는 삼변망의 관측거리는 잉여관측값을 갖는 형태의 것으로 간주하였다. 만약 이 잉여관측변이 관측오차를 갖는다면 완전한 망을 이루기 위해서는 기준선 방향의 영향이 다른 변의 길이에 변화를 가져오게 된다. 이 변화를 최소일의 원리를 적용하므로서 해석할 수 있었다. 이 방법에 의하여 망조정을 분석한 결과 폐합비가 약 1/145,000으로 매우 양호하여 평면 삼변망의 해석에 유용하게 이용될 수 있음을 입증하였다.
자왜 재료는 자계 포화 이하에서 비선형 특성을 갖는다고 알려져 있다. 그러나 지금까지 비선형 특성을 표현하는 자왜 재료의 구조 방정식을 유도한 사례는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 자계 포화 이하에서 비선형 특성을 갖는 자왜 재료의 비선형 구조 방정식을 4차 텐서를 이용하여 유도하였다. 나아가 유도된 구조방정식을 이용하여 자왜 재료 내의 파동 방정식을 정식화하였다. 그리고 비선형 특성을 갖는 자왜 재료에서 평면파가 자계 방향을 따라 전파될 때 등방성 자왜 재료의 탄성파 속도를 구하였다. 이상의 결과를 검증하기 위해서 자왜 재료 중에서 가장 널리 사용되고 있는 Terfenol-D의 탄성파 속도를 측정하여 본 연구에서 유도한 자왜 재료 비선형 구조 방정식의 타당성을 일부 검증하였다. 향후에 자왜 재료의 정확한 특성을 측정하여 본 연구 결과와 비교함으로써 본 연구에서 유도한 비선형 구조 방정식의 타당성을 검증하고자 한다.
본 연구에서는 Sugeno-type 퍼지시스템을 이용하여 계단형 퍼지 이동 슬라이딩 평면을 구성하고 이를 이용한 슬라이딩 모드제어방식을 제안한다 이 퍼지시스템은 위상평면 상에서 상태오차벡터가 이루는 각도와 원점과의 거리를 입력으로 가지며 출력으로 1차 선형방정식을 갖는다. 이 퍼지 슬라이딩 평면을 이용하여 초기 상태를 이 평면상에 위치시키고 이 슬라이딩 평면을 회전시키거나 이동시킴으로써 도달시간을 줄이고 추적시간을 줄인다. 제안된 이동 슬라이딩 평면은 개념적으로 계단형의 이산적인 형태를 가지지만 이 평면이 퍼지시스템으로 구성되기 때문에 연속으로 이동하는 특징을 나타낸다. 제안된 퍼지 슬라이딩 평면에 대한 슬라이딩 모드의 동특성이 안정함을 증명하며 이를 2차 예제시스템을 이용하여 그 타당성을 보인다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
볼록거울을 사용하여 CCTV시스템을 만들면 카메라 수를 줄이는 효과가 있다. 이 경우 볼록거울 영상은 휜 영상이므로 평면영상처럼 변환해야 한다. 이 경우에, 중앙에 비추인 영상은 평면 영상으로 변환 후에도 왜곡이 거의 없지만 거울의 테두리 부근에서 얻은 영상을 변환하면 왜곡이 심하게 나타나서 영상 내의 물체를 식별하기가 어려워진다. 렌즈의 초점이 거울의 중심부에 맞춰져 있기 때문에 변에 있는 영상은 픽셀들 사이에 겹침이 일어나기 때문이다. 본 논문에서는 픽셀들 사이의 광학적 겹침을 극복하기 위해 확산 방정식의 후진대입 해를 사용하였다. 결과를 분석하기 위해 PSNR값을 조사하였더니 제안된 방법은 N. Moayeri의 방법보다 4 dB 정도 개선되었다.
본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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