Kim, Seo-Jun;Joo, Yong-Woo;Lim, Yoon-Sung;Yoon, Byung-Man
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1863-1866
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2008
최근 개발된 SIV(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유속측정기법은 비교적 짧은 시간동안에 급격히 변화하는 홍수시의 유량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 폭이 넓은 하천에서 정확도가 떨어지고, 야간에 영상획득이 어려운 등 사용상 몇 가지 문제점이 발견되어 문제점을 개선하기 위한 노력과 아울러 적용 가능한 환경 기준의 설정이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 표면영상유속계의 적용에 따른 환경기준을 개선하기 위하여 수표면의 빛의 밝기에 따른 기준과 영상 획득시 카메라 각도의 기준을 수리실험을 통하여 제시하였다. 빛의 밝기에 따른 정확도 분석을 수리실험을 통하여 검토한 결과 수표면의 빛의 밝기를 150 Lux이상으로 설정하여야 하는 것으로 확인되었다. 카메라의 각도 변화에 따른 정확도를 분석 해 본 결과 세장비가 1 : 3에서 1 : 5 사이에서는 부분적으로 필터링을 하여야 할 것으로 판단되고, 1 : 5를 넘는 경우에는 오차율이 15 % 이상 발생되므로 지양하여야할 것으로 판단된다. 그리고 강우시 현장 영상을 이용하여 유속을 계산하고 그 결과를 댐 방류량과 비교하여 정확도를 분석한 결과 저유량일 경우 최대 25 % 정도의 오차를 보였고, 평수시에는 약 10 %정도의 오차를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1887-1891
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2010
전자파표면유속계를 이용한 홍수유속측정에 있어서 수심평균유속환산계수로 0.85를 표면유속에 일률적으로 적용하도록 제시하고 있다. 그 동안 이의 적절성 여부에 대한 논의가 꾸준히 지속되어져 왔다. 이에 전자파 표면유속계를 개발하고 상품화하여 보급시킨 개발 주체의 입장에서 이에 대한 검증을 시도하였다. 이의 검증을 위해서 가장 중요한 것은 정해진 측정지점의 유량측정시각의 정확한 유량을 파악해야 함은 필수조건이다. 하지만 유량측정지점의 유량의 참값은 알기는 참으로 어려운 일이다. 이에 지금까지는 댐의 방류량을 참값이라고 가정을 하고 여러 가지 기기를 이용한 유량측정을 실시하여 각 기기의 측정오차를 비교하는 기준유량으로 댐방류량을 이용하였다. 따라서 본 연구에서는 방류량의 정확성 파악에 의하여 수심평균유속환산계수의 적정성 여부를 검토하고자 하였다. 또한 이에 대한 이론적인 접근의 방법으로서 유속분포곡선식으로부터 수심평균유속환산계수를 산정하여 이를 기존에 표면유속을 평균유속으로 환산하기 위해서 적용하였던 계수와 비교를 하였다. 기존의 수심평균유속환산계수로 이용한 0.85에 대한 이론적인 검증을 위해서 Power law형의 유속분포식으로부터 수심평균유속환산계수를 유도한 결과 하상의 재료에 따라 0.833 (거친 하상)~0.875 (부드러운 하상)의 범위에 분포하였다. 이는 환산계수로 이용하고 있는 0.85는 유속분포가 크게 변동하지 않은 경우에 수심 평균유속을 환산하는데 이용함에 무리가 없음을 보여준다. 기존의 대청댐 방류량을 이용한 수심평균유속환산 계수를 산정한 결과를 분석한 결과 환산계수가 0.828~0.868의 범위에 분포하고 있다. 즉 기존의 수심평균유속환산계수로 이용을 하고 있는 0.85와 비교했을때 ${\pm}3%$의 오차를 보이고 있음을 알 수 있다. 대청댐 방류량에 대한 검증을 위해서 여러 가지 기기를 이용한 동시 유량 측정을 실시하였고, 전자파표면유속계로 측정한 표면유속에 기존의 수심평균유속환산계수 0.85를 적용했을때의 유량산정 결과를 다른 방법에 의한 측정 결과 및 방류량과 비교를 실시하였다. ADCP 측정은 유량조사사업단과 한국수자원공사 충청지역본부의 도움을 받아 실시하였는데, 유량조사사업단은 9회 측정하여 평균한 유량이 242.0 cms, 충청지역본부에서는 6회 측정하여 평균한 결과가 234.6 cms이었고, 전자파표면유속계로 측정한 표면유속을 이용하여 산정한 유량이 249.0 cms이었으며, 동시유량 측정당시 방류량은 242 cms이었다. ADCP를 이용한 유량측정에 있어서, 각 측정시의 유량측정 오차가 최대 20% 까지 나타나고 있다. 반면 대청댐의 발전 방류량은 거의 일정한 수준을 유지했던 것을 감안할 경우 유량측정 기간에 하류의 조정지댐으로 인한 배수효과의 영향으로 ADCP를 이용한 유량측정값에 변동이 발생한 것으로 추측된다. 전반적으로 부자를 제외하고는 사용된 유량측정 방법들이 거의 동일한 값을 보임을 알 수 있다. 또한 표면유속에 기존의 환산계수를 적용하여도 유량산정이 다른 방법과 유사하게 산정됨을 알 수 있다.
본 논문은 그루빙(grooving),타이닝(tinning),텍스쳐(texture) 등의 포장 도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, 측정한 표면 상태를 객관적으로 평가하는 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 실제 평가 장비 차량을 만들기에 앞서 전체 시스템을 설계하고, 실내에서 차량과 도로의 모사 장비를 만들어 실험하였다. 본 실험에서는 오실로스코프와 DAQ (Data Aquisition) 보드를 사용하였다. LabView로 선호처리 프로그래밍을 하여 컴퓨터 화면에 GUI 형태로 나타내었다. 측정 데이터는 컴퓨터의 저장 공간에 저장하여 후처리를 가능하게 하였다. 또한, 실제 평가 장비 차량에 장착하게 될, GPS(Global Positioning System) 시스템으로 부터 실시간으로 평가 장비 차량의 이동거리 데이터를 얻었다. 실험 결과 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표면 타이닝의 폭과 깊이가 평균 9.67% 오차를 보였으며, 이동거리는 0.03% 이내의 오차를 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.4-5
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2016
최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.210-215
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1998
암호 통신의 한 방법으로 표면상의 의미 있는 형태를 유지하지만 실은 그 속에 중요한 기밀 정보를 숨겨놓은 심층암호(steganography)가 주목되고 있으며, 특히 디지털 화상을 이용하는 화상 심층암호는 저작권 보호 수단으로 활용되고 있다. 본 논문은 농담화상을 오차 확산법을 이용하여 흑·백의 2치로 의사적으로 표시하면서 기밀 정보를 합성하는 새로운 방식을 제안한다.
지리학적 정보는 지구의 표면이나 가까이에 나타나는 현상과 사상에 대한 정보로서 정의된다(Goodchild et al., 1999). 지리학에서, 이러한 지리학적 정보는 특정한 현상을 연구하기 위한 공간자료로 이용되는데, 이는 공간적 패턴을 통해 유형화된다. 이러한 공간자료는 현지답사를 통해 수집ㆍ분석되며, 관찰자의 주관적 판단, 기술적인 오류로 인해, 오차의 필연적 발생 가능성을 안고 있다(Maffini, 1989; Bolstad, 1990; Dunn, 1990; Keeler, 1991). (중략)
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.357-360
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2002
직물의 질감을 객관화시키는 연구는 고부가가치의 의류제품을 생산하고 판매하는데 매우 중요한 요소이다. 질감은 직물의 역학적 성질과 표면상태에 따라 좌우되며, 이의 측정방법 중에서 KES-F system이 가장 객관화되어 있다. KES-F system을 이용한 표면 거칠기 측정방법은 피아노선을 굴곡 시켜 일정한 힘을 가한 상태에서 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물의 표면을 문질러 측정하므로 직물 표면의 잔털이 눌려진 상태여서 질감해석을 위한 정확한 측정이 어렵다. 따라서 우리는 기하학적인 직물 표면의 거칠기를 표면의 변형없이 측정 가능한 레이저 센서를 사용하였다. 한편 직물의 주로 경사ㆍ위사로 짜여져 있어 이방성 성질을 가지고 있으므로 직물을 3방향으로 측정하여 해석하였다. 측정된 신호는 FET를 이용하여 일정한 주기의 표면형태를 구하고, 표면 높낮이의 평균, 최저값과 최고값을 구하여 표면의 특성을 얻었다. 직물 표면에 존재하는 잔털은 영상처리장치를 이용하여 양을 측정하였으며 표면의 거칠기 측정결과와 비교 분석하여 레이저 센서를 이용한 비접촉식 측정방법의 오차분석 및 표면 특징을 해석하였다.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.02a
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pp.592-599
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2002
본 연구에서는 수삼의 가공전 선별을 위해 현장에서 편리하게 사용할 수 있는 초음파 전달 속도 계측 자동화 시스템을 개발하여 그 성능을 평가하고자 하였으며 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 개발된 시스템은 제어용 컴퓨터, 시스템 구동 및 탐촉자 이동 장치, 하중 변환장치, 초음파 발생 및 송수신 장치 등으로 구성되었다. 2. 제어 및 계측용 프로그램은 압축력, 측정 대상물의 크기, 초음파 전달 시간을 순차적으로 계측하여 초음파 전달 속도를 계산하는 알고리즘을 개발하였으며, Visual Basic 6.0으로 작성되었다. 모터의 작동, A/D 변환, RS232C 통신 등과 관련된 부분은 각각의 모듈화된 함수로서 구동하고자 하였다. 3. 개발된 시스템의 속도와 거리별 이동 거리별 오차를 측정한 결과 0∼0.04mm 범위를 나타내었다. 이 값은 시스템의 허용오차인 0.17mm 오차보다는 현저히 작은 값이었고 15mm/s와 30mm/s의 이동 속도에서 모두 비슷한 크기의 오차값을 나타내었다. 4. 개발된 시스템의 속도별 반복정밀도 실험 결과 측정위치에서의 반복에 의한 정지 위치 오차는 전 구간에서 0.02mm 이내로 나타났고, 이동 평판의 이동속도가 15mm/s였을 경우에는 이동 회수 30회, 이동 거리 60mm일 때 최대 편차 0.019mm를 나타냈으며 이동속도가 30mm/s일 경우에는 이동 회수 40회, 이동거리 20mm에서 0.02mm의 최대 편차를 나타내었다. 5. 5개의 알루미늄 조각의 크기를 시스템으로 측정한 결과 측정값의 최대 편차는 0.08mm였다. 이 값은 시스템의 허용오차인 0.17mm의 50% 수준으로 시스템은 대상물의 크기 측정에 적당하다고 사료되었다. 6. 절단된 수삼의 초음파 전달속도는 평균 396.4m/s였다.를 축열재로 사용할 경우 재생기를 반으로 나누어서 가열부 쪽에 철선을, 냉각부 쪽에 철망을 삽입한 것이 반대로 삽입한 것보다 재생기 양단의 온도차는 높게 나타났고, 재생기 양단의 압력 차는 낮게 나타났다. 재생기 축열재로서 철망-철선을 사용할 경우 철선-철망 ø1.2-150이 전열 표면적은 작으나 재생기 양단의 온도차가 가장 큰 것으로 나타났으며 재생기 양단의 압력 차는 가장 낮게 나타나 공시 철망- 철선 혼합 축열재중 가장 우수함을 알 수 있다. 4. 철망사이에 철선을 삽입한 축열재의 경우, 철망사이에 삽입한 철선의 직경이 큰 것이 철선의 직경이 작은 것보다 재생기의 양단의 온도차가 높게 나타났고 재생기 양단의 압력차는 작게 나타났다. 그러므로 철망사이에 철선을 삽입한 것 중 성능이 우수한 것은 150-ø2. 0-150으로 나타났다. 5. 실험한 재생기 축열재들 중에서 성능이 우수한 것들을 비교한 결과, 복합 철선 ø1.2-1 50이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다.적외선.열풍 복합건조방법이 높게 나타나 이것은 곡물 표면에 원적외선 방사에의한 복사열이 전달되어 열장해를 받았기 때문으로 판단되며, 금후 더 연구하여 적정 열풍온도 및 방사체 크기를 구명해야 할 것이다.으로 보여진다 따라서 옻나무 유래 F는 포유동물의 생식기능에 중요하게 작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수
Hwang, Jeong-Geun;Yu, Kwonkyu;Bae, In Hyuk;Lee, Han Seung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.69-69
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2017
최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.650-652
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1998
본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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