기존의 영상검지기는 한정된 구간에서 차량을 추출, 추적하는데 본 논문에서 제안한 카메라간 연계 추적 방법은 두 대의 카메라를 서로 연계하여 차량을 추적함으로써 넓은 구간에서도 효과적으로 차량을 추적할 수 있다. 한 대의 카메라는 전방을 검지하고 다른 카메라는 후방을 검지하여 전방 검지영역에서 추적한 차량을 후방 검지영역에서도 연계하여 추적하게 된다. 연계 추적을 위해 전방 카메라에서 취득한 차량의 차선정보와 차량의 대표 gray level 정보를 후방 카메라로부터의 영상 분석시 이용하여 차량 연계 추적을 한다.
오염물질의 이송${\cdot}$확산 과정을 해석하기 위하여 계산효율이 높은 3차원 퍼프모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 퍼프모형은 추적방법에 따라 전방추적모형과 후방추적모형으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 추적방법은 계산효율과 수치오차에 있어서 상이한 특성을 나타내었다. 전방추적 퍼프모형은 일정한 시간간격을 가지므로 정상상태의 연속오염원의 경우에 각각의 퍼프들이 동일한 질량을 갖는다. 그러므로 전방추적 퍼프 모형은 각 퍼프들간의 중첩정도가 일정하지 않다. 이에 관한 오차분석을 수행하기 위하여 본 연구에서는 무차원 퍼프중첩계수를 정의하였다. 퍼프중첩계수란 퍼프의 크기에 대하여 퍼프중심간의 거리가 떨어진 정도를 나타내는 무차원수로서 너무 작은 경우에는 정확도가 떨어지고 너무 큰 경우에는 계산효율이 감소한다. 전방 추적 퍼프모형의 경우, 중첩계수가 작은 초기구간에는 정확도가 떨어지며, 시간이 지남에 따라 중첩계수가 필요이상으로 증가하여 계산효율이 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 비해 일정한 중첩정도를 갖는 후방추적 퍼프모형의 경우에는 전 영역에 걸쳐서 정확도와 계산효율이 높은 것으로 나타났다. 하지만 일정한 시간간격 마다 농도장을 계산하고자 할 때, 전방추적법은 단 한번의 전체계산을 통하여 수행가능하지만 후방추적법의 경우에는 매 출력시간마다 초기시점까지 반복해서 계산해야하는 단점이 있다. 경계처리에 있어서 입자추적모형과 상이한 방법을 사용하는 퍼프모형은 폐경계에서는 입자추적모형과 동일한 결과를 나타내지만 개경계에서는 다른 결과를 나타내었다. 또한 오염원이 임의의 공간적 분포를 갖는 경우, 퍼프모형은 입자추적모형보다는 적은 수의 퍼프를 사용할 수 있지만 이에 따른 경계면에서의 수치오차를 발생하였다. 본 연구에서는 개발된 퍼프모형을 검증하고 장${\cdot}$단점을 분석하기 위하여 흐름이 일정한 경우와 전단흐름의 경우에 대하여 이송${\cdot}$확산 수치모의를 수행하였으면, 이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교${\cdot}$분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
준설 시 발생하는 부유물의 이송 확산 과정을 해석하기 위하여 퍼프모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 퍼프 모형은 추적방법에 따라 전방추적모형과 후방추적모형으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 추적방법은 계산효율과 수치 오차에 있어서 상이한 특성을 나타내었다. 경계처리에 있어서 입자추적모형과 상이한 방법을 사용하는 퍼프모형은 폐경계에서는 입자추적모형과 동일한 결과를 나타내지만 개경계에서는 다른 결과를 나타내었다. 또한 오염원이 임의의 공간적 분포를 갖는 경우, 퍼프모형은 입자추적모형보다는 적은 수의 퍼프를 사용할 수 있지만 이에 따른 경계면에서의 수치오차를 발생하였다. 흐름이 일정한 경우와 전단흐름의 경우에 대하여 이송 확산 수치모의를 수행하였으며, 이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교 분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 이와 같이 퍼프모형은 다양한 수환경에 적용할 경우, 뛰어난 효율성에 비해 정확도가 다소 감소하는 경향이 있지만, 입자추적모형과의 연계 모의 등을 통해 준설지점 인근의 근역에서의 오염원 해석에 사용될 수 있다.
후방 램프를 이용하는 기존의 차량 검출 기법들은 주로 색상 정보를 활용한다. 그러나 조도가 낮은 야간 환경의 특성상 색상 정보를 온전히 활용할 수 없는 경우가 빈번하게 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 야간 환경에서 후방 램프의 밝기 값만을 이용해 차량을 검출한다. 일반적으로 후방 램프를 검출하기 위해 색상 정보와 밝기 값을 이용해 이진화를 하게 되는데, 본 논문에서는 밝기 값을 이용해 톤 매핑 과정을 수행하여 후방 램프의 모양을 보존한다. 밝기 값 만을 이용하기 때문에 오검출이 증가하게 되는데 이는 후방 램프에 대한 조건을 알고리즘에 적용함으로써 해결한다. 이에 더해 추적 알고리즘을 적용하여 남아있는 오검출을 제거한다. 이러한 과정은 모두 실시간으로 이루어지기 때문에 최근 활발히 연구되고 있는 자동 주행 시스템이나 주행 보조 시스템 등에 활용 될 수 있다.
최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 장착한 카메라를 활용하여 사용자의 눈높이가 아닌 새로운 시각에서 사용자를 촬영한 영상을 제공한다. 사용자를 추적하며 촬영하기 위해 저전력 블루투스 (Bluetooth Low Energy, BLE) 신호, 영상, 그리고 Natural User Interface/Natual User Experience(NUI/NUX) 기술을 활용한다. BLE 신호로 사용자를 추적하는 경우 사용자의 후방에서 추적하며 사용자만을 추적하며 촬영 가능한 문제가 있다. 하지만 복수의 사용자를 전방에서 추적하며 촬영하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 복수의 사용자를 추적하며 전방에서 촬영하기 위해 UAV의 비행방향을 결정하는 방법을 설명한다. 복수의 사용자로부터 측정 가능한 BLE 신호들을 UAV에서 측정한다. 복수개의 BLE 신호의 변화를 활용하여 UAV의 비행방향을 결정한다.
수직 발사대는 발사체에서 나오는 화염에 의하여 구조체의 손상이 일어날 수 있고 특히 후방덮개는 화염에 의하여 직접적으로 변형이 일어나므로 이를 해석하기 위해서는 유체-고체 연성해석 기법을 필요로 한다. 본 연구에서 발사체의 화염은 Eulerian 기법을 이용하여 해석하였고, 발사대의 후방 덮개는 Lagrangian 기법을 사용하여 해석하였다. 서로 다른 두 물질간의 경계면은 레벨을 통하여 추적을 하였고 경계면에서의 경계값은 가상유체 기법을 활용하여 결정하였다. 본 논문에서는 후방 덮개의 변형 형상에 따라 달라지는 유동의 변화를 확인하였다.
이 연구는 하악전돌증의 하악후퇴수술후에 기도의 크기변화, 혀의 공간적 위치 및 형태변화,설골의 위치변화를 계측하여 이들의 순응양상을 관찰하기 위하여 시행되었다. 하악전돌증의 하악후퇴수술후 최소 6개월이상의 추적관찰기간중 임상적으로 양호한 수술결과를 보이는 37명을 대상으로 촬영한 수술직전, 수술직후 및 최소 6개월이상의 추적기간경과후에 촬영된 측모 두부 엑스선 규격사진을 연구자료로 하여 계측, 통계처리 및 분석을 통하여 다음의 결론을 얻었다. 1. 비인두부와 후두인두부의 기도크기는 수술에 의한 변화가 없었으나, 구강인두부의 기도크기는 수술직후 경미한 감소를 보였고, 추적조사기간중에 감소상태로 순응하였다. 2. 두개저에 대한 설골의 위치는 수술직후 후하방이동하였고, 추적조사기간동안에 복귀되는 양상을 보였으나, 수술전에 비해 후하방이동된 위치에서 순응하였다. 설골에서 이극까지의 거리는 수술직후 감소하고, 추적조사기간중에도 계속 감소하는 순응양태를 보였다. 3. 두개저에 대한 혀의 위치는 혀의 배면이 수술직후 하방으로 이동하였다가, 추적조사기간중에 상방이동하여 원래의 위치에서 순응하였고, 수술직후 후퇴하여 그 위치에서 순응하였다. 혀의 후상방부는 수술직후 변화 없다가 추적조사기간에 상방으로 이동하여 순응하였고, 수술직후의 추적조사기간에 전후방적변화가 없었다. 설근부는 수술직후 에 후하방으로 이동하여 추적조사기간중 그 위치에서 순응하였다. 4. 혀의 형태변화는 설골에서 설배면까지의 거리가 수술직후 증가하였다가, 추적 조사기간에 감소하였으나, 수술전에 비하여 증가하였고, 설골에서 혀의 후상방부 및 설근부까지의 거리는 수술후 증가되어 추적조사기간중에 유지되었다. 5. 수술에 의한 하악골의 후방이동량은 기도, 혀 및 설골의 위치변화량 및 크기변화량과 전반적으로 상관성을 보이지 않았다.
본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.
다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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