자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원자력발전소 압력용기 및 배관은 많은 용접부를 포함하고 있으며 용접부내 결함은 크기, 위치 및 형태에 따라 압력용기 및 배관의 건전성에 커다란 영향을 미친다. 따라서 주요 압력용기와 배관의 용접부에 대해서는 가동 전 중 검사시 초음파 탐상시험을 실시하여 그 건전성을 확인하고 있다. 초음파 결함 신호로부터의 결함 분류는 비파괴 평가에 있어 매우 중요하며 초음파 형상 인식 방법이 적당하다. 본 논문에서는 탄소강 압력용기 용접부에 내재하는 결함으로부터 얻어진 초음파 결함 신호의 형상 인식을 위한 절차로써 데이터 수집, 특징 추출, 특징 선택 및 결함 분류를 하였으며, 결함 분류에 있어 결함의 종류를 크게 선형(linear)과 체적(volumetric)의 두 종류로 분류함에 있어 퍼지이론을 적용하여 퍼지이론을 적용한 초음파 형상 인식 기법의 가능성 및 효율성을 제시하였고 그 결과 기존의 분류기(classifier)들에 비해 보다 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
터빈 사이클의 성능 상태량을 결정하기 위한 보정 열 성능 분석은 발전소의 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 유용하고 정확한 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME PTC를 기분으로 하여 성능 데이터를 사용하여 주급수 유량의 영역별 판정 알고리듬을 개발하고 각 영역별 추정 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관관계를 기반으로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 서포트 벡터 머신 모델링을 이용하여 추정 모델을 구성하였으며, 서포트 벡터 머신 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델, 커널 회귀 모델과 비교하였다. 주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 향상된 성능 분석에 기여할 것이다.
컴퓨터 스크린상에 어떤 물체의 형상을 나타낼 때 각 형태에 따라 그 표현 기법은 크게 두 분야로 나뉘게 되는데 대부분의 기계부품들처럼 원통이나 평면 등과 같이 기하학적 기본형태들로 이루어진 것과 사람이나 동물처럼 형상자체가 단순한 수학적공식으로 표현이 불가능한 형태(Free Form Geometry)로 분류된다. 어떤 대상물체가 선정되면 그것의 기하학적 형상을 먼저 컴퓨터 스크린상에 정확한 형상데이터로 표현된 다음 가시화를 위한 것이든 시뮬레이션 목적이든 그 형상 데이터가 이용된다. 이처럼 컴퓨터에 의한 모의 실험에서 대상물체를 모델링하는 단계는 반드시 필요하다. 최근 컴퓨터에 의한 각종 모델의 시뮬레이션을 시도할 때 Modeling 단계에서 수학적 공식으로 표현이 가능한 모델(Mathemeatical model)보다 임의 형태를 가진 모델(Physical model)표현에 많은 애로를 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인간이나 항공기처럼 복잡한 형태를 가진 물체형상을 컴퓨터 스크린상에 표현할 때 비교적 실물에 가까운 형상데이터를 얻는 기법들에 대해 기술하고 그 결과를 소개한다. 특히 인간의 정적 또는 동적인 자세변화에 따른 각 신체 부위의 정확한 계량분석을 시도할 때 본 기법들의 응용이 가능하다.
최근 건설업계는 전통적인 2차원 문서 환경에서 3차원 디지털 정보 환경으로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 3차원 정보의 적용 방법론에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 기존의 2차원 기반 건설프로세스와 다르게 3차원 정보 모델은 3차원의 형상 정보를 기반으로 하여 건설 프로세스의 효율성을 향상시키고자 제안되었다. 본 논문에서는 실제 교량의 시공 단계에서 3차원 정보 모델을 구축하고 활용함으로써 그 효율성을 검증하였다. 대상 교량은 PSC 박스거더 형식의 군장대교 접속B교이며 3차원 정보 모델 구축을 위하여 대상 교량에 대한 분류체계를 정의하고 3차원 형상 모델을 생성하였다. 또한 시공 단계 업무에 3차원 정보 모델을 활용함으로써 시공 효율성 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문은 동양의 중요사상중의 하나인 음양오행의 오행속성을 물리적으로 해석하여 사람의 오장육부의 크기와 얼굴형상에 따른 체질을 분류하였다. 이 분류에 대한 이론적 보완으로 동양최고의 의학서적으로 알려진 황제내경에 나타난 체질분류, 훈민정음에 창제 원리로 사용된 음양오행이론, 그리고 오행생식요법에서 제시한 얼굴형상등과 본 이론의 결과를 비교하였다. 그리스 철학자 엠페도클레스의 체질론이 감성연구에 대한 효시로 거론되고 있는 점을 고려할 때 동양의 전일적인 사고스시템인 음양오행에 의해 체질론에 대한 이론적 근거가 확립된다면 감성연구에 일조하는 바가 크리라 생각된다.
3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.
형상기억합금(shape memory alloy; SMA)은 소성가공을 통하여 원하는 형태로 변형시킨 이후에도(현재로서는 최대 10%미만의 변형) 일정조건의 열을 가하면 원래의 형상으로 복원되는 합금을 말한다. 형상기억효과는 고상(solid state)에서의 금속조직이 오스테나이트(austenite: 이하 A 또는 B2상)로부터 마르텐사이트(martensite: 이하 M 또는 B19'상)로, 다시 역으로 마르텐사이트에서 오스테나이트로의 변태에 기인되는 것으로 밝혀지고 있으며 이러한 변태는 온도유기변태(temperature induced transformation)와 응력유기변태(stress induced transformation)로 분류할 수 있다.(중략)
상용화된 주사식 전자현미경(SEM)을 기본 구조로 하는 가공 시스템을 구축하여 전자빔(Electron beam)을 이용한 초미세 패턴(Nano pattern) 등 형상의 직접 성형, 혹은 직접 묘화(Direct writing) 가공을 수행하기 위해서는 크게 분류하여 연속적으로 스캐닝되는 전자빔을 요구에 따라 적절하게 극히 짧은 시간 내에 개폐하는 빔 블랭커(Beam blanker)와 효율적으로 초미세 패턴 등의 형상을 설계ㆍ가공하기 위한 전용 S/W의 두 가지 요소가 반드시 적용되어야 한다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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