본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
현재 산업현장의 가스 안전관리는 접촉식은 LDAR(Leak Detection and Repair), 비접촉식은 레이저 메탄검지기와 IR 카메라를 사용하고 있다. LDAR 방식은 전체 관리를 하는데 많은 인력과 소요시간이 들고, 관리자가 측정을 위해 가까이 접근해야 하므로 안전의 위협을 받을 수 있어 비접촉식이 더 효율적이다. 비접촉식에서 IR(infrared)을 이용한 가스 측정 방안에 대한 연구가 주목받고 있다. 산업 가스 중 메탄가스를 활용하여 측정 거리에 따라 가스 분출량을 변화시켜 OGI(optical gas image)를 촬영하였다. 본 논문은 가스의 배경온도차이가 OGI 의 선명도에 미치는 영향을 확인하기 위한 실험이다. OGI를 통해 가스의 구름모형을 정확하고, 선명하게 보기 위하여 배경온도 조절판을 제작하였다. 배경온도 조절판을 통해 배경온도와 대기온도 차이가 ${\Delta}T0^{\circ}C$일 때 보다 ${\Delta}T-6^{\circ}C$ 차이의 낮은 온도 조건으로 OGI 촬영을 한 결과가 육안을 확인하였을 때 더 선명한 차이가 나타났다. 선명도 차이의 객관성을 부여하기 위하여 추가로 MATLAB 의 RGB 분석법으로 확인한 결과, ${\Delta}T$가 $-6^{\circ}C$ 일 경우 RGB 값의 수치가 약 20% 낮게 나왔다. 배경온도가 대기온도보다 $-6^{\circ}C$ 낮을 때 더 선명하게 보이는 것은 총 복사법칙으로 설명이 가능하다. 가스의 배경온도가 대기온도에 비해 낮게 될 때 OGI 렌즈로 들어오는 가스의 복사에너지가 증가되어 가스가 더 선명하게 보이게 된다.
본 논문에서는 회귀문제를 위한 비선형 특징 추출방법을 제안하고 분류문제에 적용한다. 이 방법은 이미 제안된 선형판별 분석법을 회귀문제에 적용한 회귀선형판별분석법(Linear Discriminant Analysis for regression:LDAr)을 비선형 문제에 대해 확장한 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 커널함수를 이용하여 비선형 문제로 확장하였다. 기본적인 아이디어는 입력 특징 공간을 커널 함수를 이용하여 새로운 고차원의 특징 공간으로 확장을 한 후, 샘플 간의 거리가 큰 것과 작은 것의 비율을 최대화하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식과 같은 응용 분야에서 얼굴의 크기, 회전과 같은 것들은 회귀문제에 있어서 비선형적이며 복잡한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 회귀 문제에 대한 간단한 실험을 수행하였으며 회귀선형판별분석법(LDAr)을 이용한 결과보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
고정된 점배출원(Point source)에서 배출되는 오염물질을 포집하여 처리하는 기술은 꾸준히 개발되고 있으나, 비산배출원(Non-point source)의 경우 배출원이 다양하고, 일정하지 않아 배출물질 처리기술 및 실효성 있는 배출계수 등을 개발하는 것은 어려운 실정이다. 그렇지만, 비산배출원은 국내 배출량의 약 60%를 차지하고 있기 때문에 배출량 산정방법이 타당하여야 하며 이를 토대로 사업장은 배출저감기술 등을 개발하여야 한다. 이에, 본 연구에서는 배출량이 많은 석유화학업종을 대상으로 현재 사용되고 있는 배출계수의 실효성과 개선 방안 등을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 전남 여수 소재 OO회사의 최근 5년간의 LDAR(Leak Detection And Repair)데이터를 분석하여 비산배출원의 배출특성 확인하였다. 그 결과, 유체 성상에 따른 배출 특성의 차이는 없으나 장치의 크기, 제조사별 특성의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 석유화학 업종에서 적용하는 자체 배출계수가 정유업종에 비해 크게 나타나는 것을 확인하였으며 이에 대한 개선방안 등을 제시하였다. 이러한 연구를 통하여 석유화학업종에 특화된 배출계수를 적용할 수 있으며 사업장 스스로 이를 획기적으로 감할 수 있는 기술을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.
Hazardous air pollutants emitted from the oil refinery plant were surveyed from 1993 US and 2005 Korean TRI data. Toluene, xylene, methanol, MTBE and n-hexane, relatively large in amount of fugitive emission, are considered as candidates of newly designated HAPs in Korea. The sealed oil pump, one of equipments among fugitive sources in the crude oil distillation tower was examined for the estimation of amounts of annual HAPs emissions according to several calculation methods using registered emission factors. Emission rates showed to be decreased with following calculation factors; average emission factor>pegged emission factor>concentration emission factor>correlation equation. Annual emission amounts of benzene, toluene, xylene. ethyl benzene and nhexane from the distillation tower were estimated and amounts of these HAPs calculated with TVOC concentrations obtained from LDAR program and correlation equations showed only 6% of those from using concentration factors.
본 연구에서는 국내 휘발성 유기화합물질의 주요 취급시설에 대한 조사를 통하여 배출원별 배출메카니즘을 정립하고, 새로운 배출량산정모델을 제안하였다. 또한 각 배출원에 적용가능한 배출저감기술과 각 기술의 경제성 평가기법을 제안하였다. 여기에 배출원 DB, 화학물질물성치 DB, 기상정보 DB, 배출계수 DB 등의 정보를 연계하여 휘발성유기화합물질 배출량산정 및 관리 소프트웨어 VEER(VOCs Emission Estimation and Reduction)를 개발하였다. 결국 본 연구를 통해 개발된 VEER를 이용하여, 휘발성 유기화합물질 취급업체, 관리기관, 연구기관 등에서 쉽고 정확하게 배출원 인벤토리를 구축하고, 배출량을 산정하며, 계산된 결과를 바탕으로 각 배출원의 배출유량과 농도에 적합한 휘발성 유기화합물질 배출 저감기술을 선택하고, 여러 저감기술들에 대한 경제성을 평가함으로써, 저비용의 배출량 저감 및 배출원 관리기술을 선택하고, 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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