직물을 모델링 할 때 사각 메쉬 기반의 파티클 시스템이 이미 제시된 바 있다. 그러나 일반적으로 삼각 메쉬를 사용하여 직물을 표현하므로 삼각 메쉬 기반의 직물 모델링이 필요하다. 삼각 메쉬를 이용한 직물 모델링은 보통 물질이 연속적이라고 가정하는 유한 요소법적인 방식을 사용한다. 본 논문은 파티클 시스템의 장점인 모델의 간단함, 구현의 용이성 등을 삼각 메쉬상에서도 살리기 위해 삼각 메쉬 기반의 파티클 시스템을 제안한다. 직물의 움직임은 메쉬 꼭지점들이 삼각 메쉬의 에지들을 통해 서로 상호작용하도록 모델링한다. 꼭지점들의 상호작용은 두 개의 구조, 즉 에지 연결 구조와 대각선 연결 구조를 이용하여 정의하고, 상호작용을 할 때 생성되는 변형 에너지는 탄성이론을 적용하여 모델링하였다. 사각 메쉬에 적용되었던 파티클 시스템의 장점 을 삼각 메쉬에 구현한 것이 본 논문의 공헌이다.
객체지향 모델은 구조적 모델에 비해 모듈성, 재사용성, 유지보수성, 확장성 등의 장점을 제공한다. 이러한 이유로 객체지향 소프트웨어 개발 방법들을 정보 시스템 개발에 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 현재의 객체지향 소프트웨어 개발 방법들은 목적 소프트웨어 시스템의 객체지향 모델링을 지원할 뿐, 방법론 그 자체는 구조적 및 절차적 체계를 기반으로 하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어 개발 방법론을 객체지향적으로 모델링한 OMOS(Object-oriented software development Method for Object-oriented software System)를 제시한다. OMOS에서는 개발 산출물과 관련된 활동이 객체로써 모델링 되며, 개발 생명주기 프로세스가 객체간의 상호작용으로 모델링 된다. 소프트웨어 개발 방법론의 객체지향적 모델링은 방법론 자체의 재사용성, 유연성, 확장성, 유지보수성의 용이성 등의 장점을 제공한다.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 사용하여 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링 툴에 필요한 입력 인자(자료)를 과학적으로 만들어줄 뿐만 아니라, 모델링을 위해 입력된 인자들과 모델링 후 생성된 결과물들을 DB화하고 이를 체계적으로 관리할 수 있도록 하는 Visual MODFLOW 지하수 유동 모델링을 위한 GIS 기반 전 후처리기를 개발하였다. 이 전 후처리기의 모듈로서 가장 특징적인 것은 모델구역 내에서 관정 주변에 상대적으로 조밀하게 즉, 셀의 크기가 다양한 그리드를 GIS ArcView에서 자동 또는 반자동으로 형성하는 툴을 개발하였다는 것이다. 모델링 구역 내에서 다양한 경계조건(boundary condition)을 반영한 DXF 생성을 위한 툴 개발도 들 수 있다. 아울러 2차원인 ArcView를 이용하여 3차원 수리지질구조를 생성하고, MODFLOW 프로그램의 입출력 자료형태와 동일한 위상구조를 유지한 채 전 후처리하도록 한 것은 이 연구의 가장 큰 성과이다.
본 논문에서는 철근콘크리트 구조물의 프레임부재 철근을 대상으로 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근을 생성하는데 목적이 있다. 철근 콘크리트의 BIM 통합 설계 시스템은 철근 배근정보의 생성과 호환이 원활하지 않아 표준 정보 호환 체계가 구축되지 않은 실정이다. 기존 2차원 기반 프로세스에서는 철근 배근 설계에 있어 표준화된 기준에 따른 배근이 아닌 관행이나 일률적인 배근 지침에 따라 배근 상세를 정하고 있고, 2차원 배근 설계 결과만 제시하고 있어 상호 호환 가능한 철근 배근 정보데이터가 생성되지 않는다. 철근 콘크리트 구조에서의 철근 배근 정보를 생성하고 BIM 통합 구조 설계시스템에서의 정보 호환성을 확보하기 위해, 프레임부재 철근을 대상으로 구조 해석 데이터베이스와 통합 설계 플랫폼 간의 호환 시스템을 생성하고, 콘크리트학회 콘크리트 구조설계기준에 따른 배근 설계 및 철근 형상화 알고리즘을 구축하여 자동배근시스템(Integrated Reinforcement for Frame Members, 이하 IRFM)을 개발하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 효율적인 이미지 분할을 위한 객체지향 모델링 방법을 제시한다. 이를 위하여 분할 객체와 자료구조를 제시하며 각각의 객체들을 위한 클래스 계층 구조를 나타낸다. 또한 객체의 부분에 대한 계층구조는 물론 객체의 기하학적인 표현을 위한 표현 클래스도 제시한다. 결론적으로 이미지 객체에 대한 시스템 독립적 이미지 분할을 위한 클래스 계층 구조를 객체지향 방법으로 제시하였다.
공력탄성학적 안정성 해석에 있어서 모델링 오차 및 구조 불확도에 의해 결과의 정확도는 떨어질 수 있다. 따라서, 이러한 모델링 오차 및 구조 불확도를 고려한 공탄성 안정성 경계를 예측할 필요가 있다. 이러한 모델링 오차 및 불확도를 고려한 공탄성 안정성 예측을 위해 강건 공탄성 해석이 제안되었다. 본 연구에서는 ${\mu}$ 해석기법과 모달접근법과 MSA를 사용한 조종날개의 공탄성 모델로 부터 강건 공탄성 모델링과 해석을 수행하였다. 강건 공탄성 해석 프로그램이 개발되었고, 기존의 공탄성 해석 결과와 비교/검증하였다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
야간 영상에서 쉽게 발생하는 빛 번짐은 영상 내에 존재하는 색상 정보나 경계선과 같은 컴퓨터 비전에서 중요한 정보들에 대해 영향을 끼친다. 때문에 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 빛 번짐 영역을 없애주는 보정단계가 필요하다. 보정하기 위해서는 먼저 그 빛 번짐 영역을 정확하게 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 얻어진 빛 번짐 영역을 더욱 정확하게 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 슈퍼픽셀을 이용하여 빛 번짐 영역 모델링의 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법에 의하면 층 구조를 이용하면서 발생되는 문제점인 영상 밝기 정보에만 의존하여 잘못된 영역을 포함시키거나 누락시켰던 문제점을 해결하였다.
최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.
Using the hydraulic and numerical model of semi-enclosed bay (Chinhae Bay), the efficiencies of flow-control structures on the seawater-circulation in the inner bay were investigated. Expecially, this study was confirmed the effectiveness of the flow-control structures at the mouth and narrow channel of Chinhae Bay through the experiments. The system of flow-control structures could enhance the water exchange improvement appropriately. The results of this study can be used as the long-term and integrated environmental impact assessment model in the inner bay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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