한지기록물의 상태를 평가하는 데 있어 기록물의 훼손을 방지하는 것은 필수적인 요소이다. 사용된 공시재료는 1900년대 생산된 한지기록물을 사용하였다. 이 종이 기록물의 상태를 평가하기 위하여 비파괴적 분석기인 12,500~4,000 $cm^{-1}$ 파장영역을 가진 푸리에변환(FT) 근적외선 분광 분석기를 이용하였다. 푸리에변환 방식의 간섭계는 뛰어난 정밀도와 정확도를 가지며, 신호-대-잡음비가 가장 우수 하여 정량 분석에서 가장 많이 사용되고 있다. 한지기록물의 산성도와 함수율을 적분구(integrating sphere)의 확산반사로 사용하여 측정하였다. 산성도(pH)의 경우에 전처리를 하지 않았을 때의 상관계수($R^2$)는 0.92, 표준예측오차(SEP)는 0.317이었고, 전처리를 하였을 때의 $R^2$는 0.98, SEP는 0.208 이었다. 그리고 함수율의 경우 산성도와 달리 전처리를 하지 않았을 경우에도 $R^2$와 SEP는 각각 0.99와 0.458로 확인 되었다. 전처리 중 다산란 보정방법(MSC)의 경우에는 $R^2$가 0.97, SEP가 0.558로 증가하는 것을 확인 할 수 있어 함수율은 전처리를 하지 않았을 때가 좋은 결과가 나오는 것으로 확인 되었다. 이러한 결과를 통해 비파괴적인 분석방법으로 한지기록물을 적분구와 FT 근적외선 분광 분석기를 이용하여 한지의 상태를 정확히 평가할 수 있을 것으로 판단되었다.
This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
본 논문에서는 3차원 임의 형태 도체 구조의 과도 산란 해석을 위한 결합 적분방정식(CFIE)의 안정된 MOT(Marching-On in Time) 방법을 제안한다. 결합 적분방정 식은 전장 및 자장 적분방정식의 선형적인 결합으로 구성된다. 공식의 전개 과정에서 전방 및 후방, 그리고 중앙 유한 차분을 포함시켜 일반화된 식을 구성하며, 파라미터에 의하여 유한 차분의 종류를 선택할 수 있다. 적분방정식에서 시간에 대한 미분 항을 중앙 유한 차분법으로 근사시키고, 그 외의 시간 의존 항을 평균치로 표현하였을 때, 도체로부터의 과도 산란해는 가장 안정되고 정확하였다. 중앙 유한 차분법을 적용한 MOT 기법에 의한 해를 기존의 방법과 주파수 영역 결합 적분방정식(FD-CFIE)으로부터 얻은 결과의 역 푸리에 변환과 비교한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
파이프 유동 내에서 일어나는 소음 및 진동현상의 경우 일반적으로 난류유동과 근처의 벽면사이의 유동유기진동에 의해 일어나게 된다. 복잡한 난류유동을 가지는 확장관의 단순한 경우에서 본 연구는 수행되었지만, 방사소음의 경우 주어진 모델에서 크기와 형상 그리고 두께 등에 상당히 영향을 받게 된다. 또한, 방사소음은 그 파가 퍼져나가면서 주위 시스템에 교란특성이나 불안정성을 야기시키게 되는데 결국 중요한 파단과 파손을 일으키게 된다. 본 연구는 다양한 상용프로그램들 (Fluent, NASTRAN, 그리고 VIRTUAL LAB)을 이용하여 이러한 현상을 파악하고자 하였다. 이 연구를 통해 유동소음에 있어 깔려있는 물리현상들을 이해하고자 하였다. 확장관의 경우 단면적의 급격한 변화에 의해 박리와 높은 압력강하를 겪게 되는데, 방사소음의 계산으로 이 방사소음의 크기가 100에서 500Hz영역에서 전체적으로 약 20dB정도 감소시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다수의 파노라마 영상을 이용하여 가상환경을 탐색하는 시스템에서 사용자가 한 시점에서 다른 시점으로 자연스럽게 시점을 이동할 수 있도록 중간 장면을 합성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 파노라마 영상에서 시선방향을 일치시키는 사전 교정(prewarping) 단계와 시선방향이 일치된 두 영상에서 대응점을 찾아 중간 시점의 영상을 생성하는 양방향 시차 몰핑(bidirectional disparity morphing) 단계로 나누어진다. 사전 교정은 푸리에(Fourier) 성질을 이용해서 두 영상간의 위상 상관 관계(phase correlation)를 분석한 후, 두 영상 사이의 상대적인 변리, 회전 그리고 축적 변화를 계산하여 시선방향을 일치시킨다. 그리고 양방향 시파 몰핑에서는 블록 단위의 시차 벡터(disparity vector)를 계산하고, 가려짐 영역에 대한 정착한 시차를 추정하기 위해 가려짐 패턴(occluding pattern)을 이용하였다. 제안된 방법은 실제 파노라마 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 두 파노라마 영상 사이를 자연스럽게 이동할 수 있었다.
볼록거울을 사용하여 CCTV시스템을 만들면 카메라 수를 줄이는 효과가 있다. 이 경우 볼록거울 영상은 횐 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. 이는 볼록거울의 특성으로, 입사각이 겹쳐지면서 생기는 영상 겹침이 일어나기 때문이다. 거기에다 먼 곳에서 오는 빛의 산란과 그로 인한 블러링이 영상을 왜곡 시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 편이 등고선 확장 방법과 비선형 파동방정식의 후진대입 해를 이용하여 빛의 산란효과를 줄이는 방법을 제안한다. 보통의 선형적 방법으로는 주파수 영역에서 푸리에 변수가 겹치는 신호로부터 블러드 노이즈를 분리해 낼 수가 없음은 알려져 있다. 그러나 비선형 변분법적 공식을 사용하면 그 블러드 노이즈 제거에 큰 효과를 볼 수 있다. 본 논문의 제안요소는 이 변분법적 공식을 사용하기 전에 편이 등고선 확장정리를 사용하여 영상겹침을 줄이고 파동방정식을 사용하여 산란효과를 줄이는 방법을 사용하는 것이다. 제안 결과를 분석하기 위해 PSNR값을 조사하였더니 파동방정식을 사용한 결과가 사용하지 않은 기존결과에 비해 4dB정도 개선된 값을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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