동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
회전익 항공기의 동력전달축은 경량화를 위하여 중공축을 적용하였으며 선형탄성 파괴역학을 이용해 균열 전파 거동을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 유한요소해석을 통하여 원주방향 관통형 균열을 가지는 중공축의 균열성장수명을 예측하였다. 비틀림을 부여하고 균열을 고려한 요소를 형성하여 2차원 유한요소모델을 생성하였다. 초기 균열 길이를 정의하고 균열 길이를 증가시켜 유한요소해석을 수행해 균열 선단의 응력확대계수를 도출하였다. 응력확대계수가 중공축을 구성하는 재료의 파괴인성을 초과하기 직전의 길이를 한계 균열 길이로 정의한다. 응력확대계수 핸드북을 통해 응력확대계수를 계산하여 한계 균열 길이를 도출하고 균열성장속도식을 수치적분하여 각각의 균열성장수명을 비교해 제안한 유한요소해석 기법을 검증하였다.
Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R2 = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.
In research vessels or naval ships, airborne noise from machineries such as diesel engine is the major source of underwater noise at low speed. In this paper, effect of engine noise on underwater noise is studied by considering two paths; sound radiation from hull plate and direct airborne noise transmission through hull plate. SEA (Statistical energy analysis) is used to predict hull plate vibration induced by engine noise, where SEA model consists of only two subsystems; engine room air space and hull plate. The pressure level in water is calculated from sound radiation by plate. Engine noise transmission through hull plate is obtained by assuming plane wave propagation in air-limp plate-water system. Two effects are combined and compared to the measurement, where speaker is used as a source in engine room and sound pressure levels in engine room and water are measured. The hydrophone is located 1 m away from the hull plate. It is found below 1000 Hz, prediction overestimates underwater sound pressure level by 5 to 12 dB.
강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 두개의 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)에 대하여 검토해 보았으며, 이에 의한 오차가 비선형 수치수문모형에서 수문인자(유출)를 모의할 때 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보았다. 지상에서 관측된 강우 관측을 이용하여 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 레이더 강우, 그리고 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우관측을 비교 검토하였으며, 세 가지의 서로 다른 강우와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM (Community Land Model) 수문모형으로 유출량을 모의하였다. 이 연구에서 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문 모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료는 시공간적으로 다른 양상을 보여 주며, 수치모형의 실험 결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 앞으로 우리나라에서 개발 및 활용가능성이 있는 레이더 강우와 인공위성 강우에 대한 사전 지식을 제공하고, 동시에 수치 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지할 것이다.
유동광대역소음을 효율적으로 예측하기 위하여 통계적으로 난류를 재생하는 방법에 대한 많은 연구들이 최근에 진행되고 있다. 그 중에서도, FRPM(Fast Random Particle Mesh) 기법은 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식 해석을 통해 도출된 정상상태 유동장의 난류 운동에너지와 소산 값을 이용하여 특정한 통계적 특성을 가지는 난류를 재생하는 기법으로서 유동광대역소음 문제 등에 성공적인 적용 예에 대해서 보고되고 있다. 하지만 기존의 FRPM 방법은 축류팬과 같이 축 대칭 특성을 갖는 기계의 경우 정상상태의 유동장을 기초로 광대역소음을 예측하는 문제에는 적용할 수 있으나, 원심팬과 같이 볼루트 영역으로 인하여 축 대칭이 성립되지 않는 기계류의 유동광대역소음에는 적용할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 FRPM 기법을 확장하여, 원심팬에서 발생하는 광대역소음을 효율적으로 예측하기 위하여 비정상 RANS 방정식의 수치해와 연계하여 광대역소음원으로 고려되는 난류를 특정한 통계적 특성을 가지도록 재생할 수 있는 U-FRPM(Unsteady-FRPM) 기법을 제안하였다. 먼저 전산유체역학을 사용하여 RANS 방정식을 해석함으로써, 원심팬 주위의 비정상상태 유동장 정보를 도출하고, 음향상사법(Acoustic Analogy)을 기초로 도출된 유동소음원을 U-FRPM을 이용하여 모델링하였다. 모델링된 소음원은 경계요소법을 통해 구현되는 선형음향전파모델과 연계하여 수음점에서 광대역소음을 예측하는데 이용되었다. 예측된 결과와 실험결과의 비교를 통해 본 논문에서 제시한 방법의 유효성을 확인하였다.
남중국해는 심해 분지, 대륙 붕단, 얕은 대륙붕, 많은 해협, 복잡한 수심 특징을 가진 전형적인 연안 영해이다. 본 연구에서는, 비구조 격자 기반으로 대상 해역을 상세하게 해상할 수 있으며, 개방경계에 조석을, 해표면에 기상자료를 입력하여 조석 및 폭풍해일을 모의할 수 있는 수치 모델을 구축하여 남중국해의 조석 특성과 전파 양상을 조사하고, 태풍에 의한 폭풍해일을 재현하였다. 태풍에 의한 폭풍해일 모의는, 2013년에 필리핀에 막대한 피해를 초래하였던 태풍 하이옌에 대해서 수행하였다. 관측치 및 선행 연구의 조석 분포와의 비교 결과, 4개의 주요 분조의 진폭과 위상은 대체적으로 잘 모의되었다. 선행 연구들에 따르면, 당 해역은 모델을 이용하여 조석을 예측하기가 어렵다고 보고되고 있는데, 이 점을 감안한다면 본 연구에서 예측한 조석은 허용 범위에 있다고 생각된다. 본 연구에서 수행한 자유 진동 모드 실험을 통해서 남중국해가 일주조 조석이 우세한 이유를 알 수 있었으며, 조석 잔차류(tidal residual current) 및 총에너지 소실(total energy dissipation) 산정을 통해서 조석 및 퇴적환경을 파악하였다. 본 연구에서 구축한 모델을 이용하여 태풍 하이옌에 의한 폭풍해일을 타당하게 모의하였으며, 모델 검증 및 조석 환경 규명을 통하여 남중국해의 지역 실시간 순압 조석/수위 예측 시스템을 구축하였다.
터널 막장 전방의 암반 물성 변화의 예측은 터널 시공 시 붕괴를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 모형 암반의 위상속도를 예측하는 비파괴 시험법을 제안함으로써 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하고자 한다. 실내 실험에서는 암반을 모사하기 위하여 강도가 각각 틀린 두 층으로 이루어진 석고 모형을 사용하였다. 가진윈은 진동 발생 가능한 주파수 대역이 150 Hz에서 5 kHz인 액츄에이터를 사용하였으며, 감지기는 두 개의 가속도계가 사용되었다. 분산곡선을 계산하기 위하여 웨이블렛 변환 해석을 수행하였다. 실내 실험 결과, 근접장 효과를 없애기 위한 최소 감지기 간격이 탐측 가능 깊이의 3배 이상으로 나타났다. 정규 분포 곡선에 기초한 가중치를 이용한 간단한 역산을 제안하였고, 파장 반영계수가 0.2일 때 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 표면파의 전파 깊이는 파장의 $0.42{\sim}0.63$배로 나타났으며, 분산곡선에서 파장에 따라 위상속도가 변하는 구간이 역산을 통해 계산된 구간과 잘 일치하였다. 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 위상속도의 예측은 기존의 표면파 시험법에 비해 실험 구성 및 실험 방법, 역산과정이 간단하므로 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하는데 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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