전기 임피던스 단층촬영법은 전극을 통해 주입된 전류와 측정된 전압을 기반으로, 내부 도전율 분포를 복원하는 기술로, 비교적 새로운 비파괴 영상 복원 기법이다. 본 논문에서는 이원 혼합물 유동 응용분야에서 온라인으로 적용시킬 수 있도록, 역문제의 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 공간 해상도도 함께 향상시킬 수 있는 역문제 해법인 빠른 반복적 가우스-뉴턴 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 영상 복원성능을 평가하기 위해 모의실험을 수행하고 그 결과를 비교분석하였다.
지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.
전기 임피던스 단층촬영법(EIT)에서 역문제는 매우 높은 비정치성이므로 이것을 완화시키기 위해서 사전정보가 사용되고 EIT 역문제를 푸는 과정에서 만족스러운 복원성능을 갖기 위해 조정 기법은 적용된다. 반복적 Gauss-Newton 방법은 정확성과 빠른 수렴속도로 인해서 일반적으로 역문제를 푸는데 사용되지만 항상 좋은 성능을 내는 것은 아니며 조정 인자 선택에 따라 성능이 좌지우지된다. 비록 L-곡선과 같이 조정 인자를 결정하는데 이용할 수 있는 여러 가지 방법들이 존재하지만 이러한 방법들이 모든 경우에 적용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 조정 인자는 스칼라이고 반복 연산동안 변하지 않는다. 그러므로 이 논문에서는 복원 성능을 향상시키기 위해서 조정 인자를 결정해주는 새로운 방법을 사용하였다. 각각의 반복 연산과정에서 도전율의 norm을 구하고 이것을 대각 행렬형태인 조정 인자를 구하는데 사용한다. 제안한 방법을 인체 흉부 영상 복원에 적용하였고, 기존의 방법들과 복원 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법들과 비교해서 개선된 성능을 확인할 수 있었다.
크노이드파의 발생에 필요한 Jacobian 매개변수 산정에 관한 새로운 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서는 수심, 파고 및 파의 주기 또는 파장이 주어지면, Newton-Raphson 방법과 산술 및 기하평균방법을 이용하여 기존의 시행착오법과 비교하여 과정은 더욱 단순하면서도 동일한 정밀도를 갖는 결과를 제공한다.
NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.
최대치(또는 최소치) 원리의 기본개념을 써서 제어함수 u(t)를 찾는데는 2점간 경계치 문제의 해결이 요구된다. 그런데 최근에는 2점간 문제를 푸는 방법으로 초기 costate vector를 찾아 문제를 해결하는 여러가지 편법이 개발되고 있다. 여기에서는 최적제어 함수를 찾는 새로운 방법의 하나로써 고안된 Newton's sequential방법을 써서 여러가지 공학적 문제를 풀어 봄으로써 이 방법이 매우 유효하다는 것을 알아냈다.
미분방정식은 많은 학문에서 현실 세계의 대상을 모형화하고 시뮬레이션하는 데에 매우 유용하게 사용되는 도구이다. 그 중에서도 현실 세계에서 적용되는 물리적 법칙에 근거해서 가상 세계를 만드는 컴퓨터 애니메이션이나 과학적 가시화등의 분양에서는 미분방정식으로 다루고자하는 대상을 모형화하고 시뮬레이션을 통해서 필요한 자료를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 현실 세계에 근거한 가상세계를 만들기 위해서 요구되는 물리적 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법을 연구하고, 그 소프트웨어를 개발한다. 현실세게를 모형화하는데에 많이 쓰이는 물리학적 방법은 역학에 근거한 미분방정식들이다. 그 중에서도 연립 상미분방정식의 형태로 많이 나타나는 Newton 방정식은 거시적인 물체들간의운동ㅇㄹ 표현하는데에 많이 사용도니다. 그리고 편미분방정식의 형태로 나타나는 Lagrange 방정식은 Hamilton의 원리를 운동방정식에 적용하여 얻은 것으로 Newton 방정식과 관계가 없는 광버무이한 물리적 현상을 표현하는데에 사용된다. 본 연구에서 개발하는 시물레이션 소프트웨어는 연립 상미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션할 수 있는 방법과 2c, 편미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션 할 수 있는 방법을 제공한다.
최대치 (또는 최소치)원리의 기본개념을 써서 제어함수 u(t)를 찾는데는 2점간 경계치 문제의 해결이 요구된다. 그런데 최근에는 2점간 문제를 푸는 방법으로 초기 costate vector를 찾아 문제를 해결하는 여러 가지 편법이 개발되고 있다. 여기에서는 최적제어함수를 찾는 새로운 방법의 하나로써 Newton's Sequential 방법을 적용하였다. 그리고 일차적으로 주어진 문제의 수학적인 전개를 시도하였다. 앞으로 이 방법의 물리적인 의의와 공학적인 가치는 Computer에 의해서 여러 가지 응용문제를 해결함으로써 밝혀질 것이다.
본 논문에서는 MCT(Modified Census Transform) 특징과 개선된 아다부스트 분류기를 이용한 번호판 검출 알고리즘을 제안한다. MCT 특징은 영상의 국소 지역 패턴을 정수화하여 표현하는 특징으로서 조명 변화에 강인하고 메모리 효율이 높은 장점이 있다. 그러나 패턴을 표현하는 정수형의 MCT 특징값들이 이산적인 특징을 가지기 때문에 아다부스트 훈련 방법을 적용하기 위해서는 룩업테이블 (Lookup Table)을 이용하여 분류기를 설계해야 한다. 그동안의 아다부스트 훈련 방법에 대한 최적화 연구는 지수 기준(exponential criterion)을 최소화 하는 방법에 대한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MCT 특징을 이용하고 지수 기준의 뉴턴 최적화를 통해 아다부스트 훈련 방법을 개선하여 번호판 검출성능을향상 시키는 방법을 제안한다. 번호판샘플 영상과 필드 테스트 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 고찰하고, 기존의 일반 아다부스트 훈련을 이용한 검출 방법과의 비교 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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