파이썬과 MOY Graph를 이용한 항적 분석방법
© 2023 Korea Society for Naval Science & Technology
초록
이 논문은 선박의 해양 위의 궤적인 ship wake 형태를 매듭론으로 분석하는 새로운 방법을 제시하였다. 첫번째로 주어진 이미지 분석을 위해 파이썬을 이용하여 필요한 이미지를 가공한 코딩을 정립하였다. 주어진 코딩을 이용하여 ship wake의 형태를 더욱 또렷하고 분명하게 볼 수 있게 변형시킨다. 두 번째로 변형된 이미지에서 매듭 형태의 정보를 추출하는 과정을 설명하였다. 이 과정을 통하여 최종적으로 매듭 정보인 braid form을 얻을 수 있었다. 즉, 선박의 ship wake를 매듭 정보로 변화시키는 것이 가능함을 보였으며 이를 이용하여 매듭론에서 설명하는 불변량들 중 braid group의 braid word를 이용하여 분류하는 방법을 설명한다.
Abstract
This study proposes a new method for analyzing images of ship wakes as knots. At first, I established the Python-based coding to get information from an image of a ship wake. The given coding in this manuscript is used to process the image of the ship wake and make it more distinct from other parts. Secondly, I explained the process of extracting mathematical information from the image. The information referred to the braid form was successfully obtained from the image of the ship wake. Consequently, I demonstrated to represent the image as the braid word in the braid group and how to analyzing the braid word by using invariants in knot theory.
Keywords:
Ship Wake, Image Processing, MOY Graph, Braid Form, Braid Group키워드:
함선의 항적, 이미지 처리, MOY 그래프, 브레이드 형태, 브레이드 군Acknowledgments
본 연구는 교육부와 한국연구재단의 지역대학 우수과학자지원사업의 지원을 받아 수행된 연구 결과이다(과제번호: 2021R1I1A3045371, 과제명: 다양한 매듭 카테고리들 사이의 임베딩들과 그 응용에 대하여).
이 논문은 2023년도 한국해군과학기술학회 하계학술대회 발표 논문임.
References
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