건설프로젝트 관리 과정에는 수많은 정보가 존재한다. BIM(Building Information Modelling)은 정보전달의 매개체로써 공정 및 원가 정보를 관리하여 4D(3D+Time), 5D(4D+Cost) 시뮬레이션 등 다양한 이익을 얻을 것으로 예상되었다. 그러나 BIM 활용과정에 따른 정보의 연계 문제, BIM 객체기반 공정/원가 정보의 한계, BIM 소프트웨어 호환성 문제 등으로 인해 BIM을 활용한 공정 및 원가정보의 관리는 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 위의 문제점들을 개선하고자 IFC(Industry Foundation Classes)활용 BIM기반 공정/원가 통합관리 프레임워크를 제안하였다. 먼저, 정보 입력 문제와 정보 표현의 한계점을 개선하기 위해 공간을 최소단위로 공정 및 원가정보를 통합 관리하는 데이터베이스를 구축하고, 데이터 호환성 문제를 해결하기 위해 국제 표준 데이터 포맷인 IFC를 활용하여 앞서 구축한 데이터베이스의 정보와 BIM 소프트웨어를 연계하여 BIM을 기반으로 한 공정/원가 정보의 통합관리를 시도하였다. 이는 BIM기반 공정/원가 통합관리를 위한 정보 처리 프로세스의 기초를 제공하며, 정보 요구에 대한 정확한 이해를 도와 의사소통의 정확성을 향상시켜 BIM기반 공정/원가관리의 효율성을 높일 것으로 예상된다.
본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
뷰는 이질적인 데이터의 통합 및 여과(filtering) 기능을 통해서 사용자가 요구하는 데이터를 제공한다. 뷰는 질의 처리의 성능 향상을 위해 형성뷰(materialized view)로 유지될 수 있다. 형성뷰는 하부 데이터가 변경되었을 경우에 일관성을 유지해야하는데, 그 기법으로는 뷰의 재생성(recomputation)과 변경 내용 중 뷰와 관련이 있는 것만 반영하는 점진적 갱신(incremental refresh)이 있다. XML은 문서의 구조정보를 나타낼 수 있으므로 XML 형성뷰에 대해서는 기존의 관계 형성뷰 등의 관리 기법과는 다른 관리 기법이 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서들을 대상으로 생성된 XML 형성뷰를 지원하고, 하부 XML 문서가 변경되었을 경우에 형성뷰에 대해 점진적 갱신을 지원하는 XML 형성뷰 관리 프레임워크를 제안한다.
본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
미디어 이용자는 미디어에 노출되는 순간 다양한 심리적 반응을 겪게 된다. 3DTV 콘텐츠 역시 미디어 이용자가 그것을 시청하면서 여러 가지 심리적 지각을 하게 되는데, 본 연구는 3D 영상의 시청 시간 변인에 따른 수용자 인식에 대하여 알아보았다. 즉 3DTV 음악 프로그램을 본 수용자들이 시청시간(20분 vs. 40분)에 따라 3D 영상의 긍정적 요소인 인지된 특성과 인상, 프레즌스, 즐거움과 부정적 요소인 피로도와 부자연스러움을 느끼는데 차이가 있는지 알아보았다. 40명의 피험자를 대상으로 실험연구를 진행한 후, 연구문제를 해결하기 위해 다변량분석, 다변량공분산분석, 그리고 일원변량분석을 실시하였다. 연구 결과, 인지된 특성에서는 집단 간 유의미한 차이는 발견되지 않았지만 근접감, 선명도, 메시지 전달력 등 하위 차원에서 유의미한 차이가 나타났으며, 그 중 메시지 전달력에서 가장 큰 차이를 보였다. 인상과 관련해서는 시청시간별로 집단 간 유의미한 차이가 없었으나 하위요인 중에서는 화려함과 창의감이 시청시간 변인에 따른 차이를 보였다. 프레즌스의 경우, 시청시간별로 집단 간 유의미한 차이가 나타났고, 특히 하위차원인 시간관여에서 유의미한 차이가 가장 크게 나타났다. 즐거움에서는 시청시간 별로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 부정적 요소에서는 시청시간 별로 집단 간 유의미한 차이가 없었으나, 하위 차원인 부자연스러움에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
동영상은 각 프레임 사이에 시간적으로나 공간적으로 많은 양의 정보가 중복되어 있다. 이러한 중복 정보를 줄이는 표현 방법들 중에 하나로, 동영상을 커다란 하나의 영상으로 정합하여 중복 정보를 줄이는 모자이크 기법이 있다. 두 개 이상의 영상을 정합하기 위해서는 영상간의 카메라 파라미터가 필요한데, 본 논문에서는 Mellin 변환을 사용하여 카메라 파라미터를 구하였다. 이때 3차원 공간모델은 직교 투사법을 사용하였으며, 영상의 움직임 모델로는 4개의 파라미터(평행이동, 확대/축소, 회전)를 사용한 어파인 움직임 모델을 사용하였다. 이렇게 구현된 파노라마 영상은 동영상에서 움직이는 물체를 검출하거나 추적하고, 동영상을 편집하는데 응용될 수 있다. 또한 본 연구의 최종 목적인 3D 영상의 배경을 구현하는 데 좀 더 사실적인 영상을 제공할 수 있다.
The role of microstructure is quite significant in fretting of Ti-6Al-4V since its material properties depend strongly on crystallographic texture. In this study, we adopt crystal plasticity theory with a 2-D planar triple slip idealization to account fur microstructure effects such as grain orientation distribution, grain geometry, as well as $\alpha$ colony size. Crystal plasticity simulations suggest strong implications of microstructure effects at fretting contacts.
In recent, recreational vehicles, which efficiently provide wide inner space for various utilities, are highly preferred in automobile market. Though those vehicles enable to load much luggage in space behind the last seat, in case of frontal impact with high velocity the luggage strongly collides into the seat back and the passengers in. the last seat could be severely injured. Therefore, high strength against luggage intrusion is required for the last seat, and it is regulated by law of ECE R17. In this study, for a recreational vehicle under developing, an analysis technique for simulating seat crash in accordance with luggage intrusion test of ECE R17 was investigated. The results exhibited good correlation with the test ones.
본 논문에서는 RGB 영상 데이터를 입력으로 하여 mediapipe의 손 포즈 추정 알고리즘을 적용해 손가락 관절 및 주요 부위의 위치를 얻고 이를 기반으로 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 방법을 제안한다. 연속된 프레임에서 한 손의 손가락 주요 부위 간 좌표를 얻고 차분 벡터의 x, y좌표를 저장한 후 Conv1D, Bidirectional GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 분류를 하였다. IC4You Gesture Dataset 의 한 손 동적 데이터 9개 클래스에 적용한 결과 99.63%의 손동작 인식 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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