본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.
선상가열은 고온의 열원을 강판에 가하여 잔류변형을 얻음으로써 곡면을 성형하는 과정이다. 잔류 변형 제어를 위해서 열원과 강판 사이의 열전달 현상 및 강판의 온도 분포에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 가스 토오치로부터 분출된 연소 불꽃에 의한 가스가 강판을 가열하는 선상 가열 과정을 고온, 고속의 충돌 분출류와 그에 의한 열 대류 전달 현상으로 간략화 하여 강판의 온도 분포에 대한 해석을 시도하였다. 해석을 위하여 토오치에서의 연소 현상을 고온, 고속의 충돌 분출 현상으로 간략화 시키고 난류열 유동 해석을 수행하였다. 난류 열 유동 해석을 통하여 토오치와 강판 사이의 온도장 분포를 계산하였고 충돌 분출류에 관한 근사 누설트 실험식을 이용하여 분출류와 강판 사이의 열 대류 계수를 계산하였다. 온도 분포와 열 대류 계수를 통해서 강판에 유입되는 열 유속을 계산할 수 있었고 열 유속을 표면력으로 하는 열 전도 전달 해석을 통해 강판 내의 온도장 분포를 구할 수 있었다. 난류 열 유동 해석 및 전도 열 전달 해석을 위하여 유한 요소법을 이용하였으며, 유한 요소 해석결과를 실험 결과와 비교함으로써 본 연구에서 수행한 해석 과정의 타당성에 대한 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 후크형 강섬유(HSF)와 스무스형 섬유(SSF)의 혼합 비율과 변형속도가 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체의 인장 특성 시너지 효과에 미치는 영향을 평가하기 위하여, HSF와 SSF를 각각 1.5+0.5, 1.0+1.0, 0.5+1.0vol.%의 혼합 비율로 혼입한 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체를 제작하였다. 실험 결과, HSF를 보강한 시멘트복합체(HSF2.0)은 변형속도가 증가함에 따라 섬유 주변 매트릭스에 발생하는 마이크로 균열의 증가에 의해 직선형으로 인발되는 섬유의 수가 감소하고, 인장강도 점 이후 응력 저하가 급격하게 발생하였다. SSF가 0.5vol.% 혼입되는 경우, 준정적에서 마이크로 균열을 효과적으로 제어하지만, 고속에서는 마이크로 균열 제어 및 후크형 강섬유의 인발저항성능 향상에 효과적이지 않은 것으로 확인되었다. 반면, HSF 1.0vol.%와 SSF 1.0vol.%를 혼입한 시험체(HSF1.0SSF1.0)은 마이크로 및 매크로 균열에 대해 각각의 섬유가 효과적으로 제어하고, SSF가 HSF의 인발저항성능을 향상시킴으로써 고속에서 변형능력 및 에너지 흡수 능력에 대한 섬유 혼합 효과가 크게 증가하였으며, 인장강도, 변형능력 및 피크인성의 변형속도 민감도가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, SSF 1.5vol.%의 혼입은 매트릭스 내의 섬유 혼입 개체 수를 증가시키고, HSF의 인발저항성능을 향상시켜 가장 높은 인장강도 및 연화인성 시너지 효과를 나타내었지만, 매크로 균열을 제어하는 HSF의 혼입률이 0.5vol.%로 낮아 변형능력 및 피크인성 시너지에는 효과적이지 않은 것으로 확인되었다.
고속철도는 300km/h 이상의 고속으로 운행되기 때문에 노반의 부등침하는 큰 사고를 야기시킬 수 있어 주의를 기울여 관리되어야 한다. 일반적으로 침하는 두 층(성토체, 하부 원지반)에서 발생될 수 있다. 이 중 원지반에 대한 연구는 많이 수행되어 왔으나, 성토체 자체의 압축침하에 대한 연구는 그 크기가 상대적으로 크지 않고 장기적으로 발생되는 특성으로 많은 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다 하지만 잔류침하량이 약 30mm까지 허용되는 콘크리트궤도의 고속철도 구간에서는 이로 인한 영향은 무시할 수 없으며 이에 대한 원인 규명이 필요하다. 성토체의 압축은 다양한 원인에 의해서 발생될 수 있을 것이다. 그 중에서도 성토체 자체의 장기적인 압축침하특성은 공사 완료 후에 지하수위 상승이나 강우로 인한 습윤화 과정(Wetting)에서 크게 발생될 수 있으며, 이는 'Hydro Collapse' 또는 'Wetting Collapse'라 할 수 있다. 이러한 Wetting Collpase 문제에 대한 연구가 많이 이루어지지 않고 있지만, 이로 인한 모래, 자갈, 암석 등의 다짐 성토체의 압축발생은 여러 연구자들에 의해 인지되어지고 있다. 본 연구에서는 4가지 종류의 지반/암석에 대해 응력수준과 습윤화 조건 등에 대한 Wetting Collapse 실험을 수행하여 그 영향 정도를 평가해 보았다. 대형 오이도미터를 이용하여 실험을 수행하였으며, 실험결과로 각 재료별 수직응력에 따라 발생되는 침하 변형률과 순수히 포화도 상승에 따른 침하 변형률을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 홀로그램의 기본 원리인 빛의 간섭현상을 수학적 연산을 통하여 획득하는 컴퓨터 생성 홀로그램의 고속 알고리즘을 제안하고, 이를 하드웨어로 구현한다. 컴퓨터 생성 홀로그램을 고속화하기 위하여 연산 식을 변형하여 병렬 연산이 가능하도록 하며, 이를 두 종류의 (초기 연산 셀과 추가 연산 셀) 구조로 하드웨어를 구현한다. 병렬 연산 알고리즘은 홀로그램의 화소 맨 좌측 열의 값만 연산한 후 나머지 열의 화소 값은 모두 동시에 구할 수 있는 알고리즘으로, 초기 연산 셀은 화소 맨 좌측 값을 연산하고, 나머지 열의 값은 추가 연산 셀로 연산하는 방법이다. 최대 동작 주파수는 약 215MHz이었으며, 이 동작 주파수를 기준으로 기존의 방법들 중 가장 우수한 성능을 보이는 방법과 동일하게 환경을 설정하여 실험을 수행하였다. 그 결과 초당 62.9 CGH 프레임을 연산하는 기존의 방법에 비해 제안한 방법은 초당 81.75 CGH 프레임을 연산하여 약 1.3배의 속도가 향상됨을 확인하였다.
최근 와이어의 생산성 및 고강도화를 위한 고탄소강의 고속신선으로 인해 와이어 표면의 급격한 온도상승으로 잔류응력이 크게 증가하는 문제점이 발생되고 있다. 와이어의 다단 신선 공정시에는 소성변형과 마찰열에 의하여 와이어 내부의 온도가 더욱 크게 상승하게 된다. 특히, 고속 신선의 경우 마찰에 의한 온도구배가 더욱 크게 되어 와이어 표면층에 축방향 인장 잔류응력을 과도하게 발생시킨다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 표면 온도 상승과 축방향 잔류응력과의 관계를 규명한 다음에 와이어의 평형온도 예측 모델을 제안하고, 이를 토대로 표면 온도 상승에 의한 축방향 잔류응력 예측식을 개발하였다. 고탄소강(0.82%C)소재의 다단신선 실험을 통해 얻어진 시편에 대하여 X 선 회절을 이용하여 잔류응력을 측정하여 제안된 예측식을 검증하였다.
본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존 고속 블럭 알고리즘보다 성능이 우수하고 하드웨어 구현에 적합한 새로운 MFSS(Modified Four-Step Search) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 추정 과정은 일정한 규칙을 갖기 때문에 하드웨어 구현에 적합하고, 모의실험을 통해 거의 FS(Full Search) 성능에 근접할 정도로 기존의 고속 움직임 추정 알고리즘보다 성능의 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 MFSS(Modified Four-Step Search) 움직임 추정 및 보상기 설계에서 중요한 고려 사항은 설계 결과의 하드웨어적인 크기와 출력이 나오기 까지의 필요한 지연 시간인데, 본 논문에서는 9개의 PE(Process Element)만을 이용하여 구현함으로써 전체 로직의 양을 최적화 하였고, 움직임 추정기와 보상기를 결합함으로써 메모리를 공유하고 필요한 지연시간도 줄이는 구조를 제안한다.
본 논문에서는 고속으로 홀로그램을 생성하기 위해 새로운 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 수식을 제안하고, 셀 기반의 VLSI(very large scale integrated circuit) 구조를 제안하였다. 기본 CGH 수식에서 가로 또는 세로 방향의 연산 규칙을 찾아낸 후 가로 또는 세로 방향의 홀로그램 화소를 병렬적으로 구할 수 있는 수식을 유도하였다. 제안한 수식을 바탕으로 초기 파라미터 연산기(initial parameter calculator)와 업데이트-위상 연산기(update-phase calculator)로 구성된 CGH 셀의 구조를 제안하고 하드웨어로 구현하였다. 수식의 변형을 통해서 하드웨어를 간략화 시킬 수 있었고, CGH의 확장을 통해 가로 방향으로 병렬화시킬 수 있는 하드웨어 구조도 보였다. 실험에서는 하드웨어에 사용된 자원을 분석하였다. CGH 커널과 프로세서의 구조는 이전 연구에서 사용된 플랫폼을 그대로 사용하였다.
본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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