교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
Compressed sensing can be used to reduce scan time or to enhance spatial resolution in MRI. It is now recognized that compressed sensing works well in reconstructing magnitude images if the sampling mask and the sparsifying transform are well chosen. Phase images also play important roles in MRI particularly in chemical shift imaging and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT). We reconstruct MRI phase images using the compressed sensing technique. Through computer simulation and real MRI experiments, we reconstructed phase images using the compressed sensing technique and we compared them with the ones reconstructed by conventional Fourier reconstruction technique. As compared to conventional Fourier reconstruction with the same number of phase encoding steps, compressed sensing shows better performance in terms of mean squared phase error and edge preservation. We expect compressed sensing can be used to reduce the scan time or to enhance spatial resolution of MREIT.
본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.
본 논문에서는 다층 신경회로망의 일반화 특성을 이용한 새로운 영상 압축 알 고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 벡터 양자화방식을 이용하여 영상을 몇 개의 클래스로 분류하고 이들을 다층 신경회로망으로 학습한다. 이렇게 학습된 다층신경회 로망은 일반화 특성에 의하여 무 학습의 영상에 대해서도 압축과 복원을 수행 한다. 아울러 벡터 양자화방식에 있어서 벡터 양자화 오차와 수신측에서의 메모리를 감소시 킨다. 본 논문에서는 Lena 영상을 학습 영상으로 하여 이를 16개의 클래스로 나누고 각 클래스를 1개의 다층 신경회로망으로 학습하였다. 그리고 학습에 사용된 Lean 영상 및 무 학습 영상들에 대하여 압축과 복원을 수행하여 우수한 화질의 영상이 복원 되어 짐이 보인다.
Nearfield acoustic holography method predicts an unmeasured sound field, therefore it depends on its prediction methods. In particular, if one has radiators or scatters, which cannot be expressed by simple geometry, then inverse boundary element method (BEM) is normally employed to reconstruct the sound field induced by sound sources with irregular profiles. The characteristics of boundary element, including the element shape, characteristic length, order of shape function and others, affect the reconstruction error. Investigating the errors by means of changing these factors will provide a guide line for selecting appropriate factors, associated with the elements of BEM. These factors are investigated by numerical simulations, and the accuracies with respect to the variant factors are compared. Novel suggestions for selecting appropriate boundary element factors are described based on the simulation results.
본 논문에서는 3차원 라우드스피커 어레이를 이용하여 다수의 청취자에게 동일하게 실감 있는 음장을 제공하기 위한 음장 재현 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어하고자 하는 3차원 공간 영역을 정의하고, 정의된 영역에서 원음장과 라우드스피커 어레이를 이용하여 재현되는 음장간의 자승오차가 최소가 되도록 라우드스피커 구동신호를 제어하는데 기초한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 40개의 라우드스피커를 이용한 구형 3차원 어레이를 구성하였으며, 이를 이용한 실험결과와 고찰결과를 제시한다.
다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
The QUICK scheme for convection terms is modified for unstructured finite volume method by using linear reconstruction technique and validated through the computation of two well defined laminar flows. It uses two upstream grid points and one downstream grid point in approximating the convection terms. The most upstream grid point is generated by considering both the direction of flow and local grid line. Its value is calculated from surrounding grid points by using a linear construction method. Numerical error by the modified QUICK scheme is shown to decrease about 2.5 times faster than first order upwind scheme as grid size decreases. Computations are also carried out to see effects of the skewness and irregularity of grid on numerical solution. All numerical solutions show that the modified QUICK scheme is insensitive to both the skewness and irregularity of grid in terms of the accuracy of solution.
The sophisticated mathematical model is required for the design and the database construction of the advanced flight control system of UAV. In this paper, flight test of KARI's research UAV, often called DURUMI-II, is implemented for the data acquisition from the maneuver flight. The flight path reconstruction is implemented to ensure that the measured data is consistent and error free. The nonlinear system identification for the refined mathematical modeling is implemented with the verified measurements from the flight path reconstruction. The simulation with the identified results have a good validation when the simulated responses were compared to the flight tested data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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