Vibration localization characteristics of open loop repeated mistuned structures are investigated. The mistuning often creates significant response discrepancies among subcomponents of the repeated structures. As a result of the discrepancies, critical fatigue problems often occur in repeated structures. Therefore. it is of great importance to predict the vibration response of the mistuned repeated structures accurately in this Paper, a simplified model for an open-loop repeated structure is introduced and dimensionless parameters that influence the localization characteristics are identified. The effects of the parameters on the localization characteristics are investigated through numerical study.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
본 논문은 방사 지배 아아크 플라즈마에서의 광속과 방사에너지 계산을 간략화하는 기법을 새로이 제안하고 있다. 기존의 모델의 문제점은 아아크 플라즈마내의 제 특성중 특히 국부적 광속과 방사에너지를 계산하기 위하여 전체 플라즈마 공간에 대하여 3중 적분식을 수치해석적으로 풀어야 하므로 상당한 계산시간이 요구된다는 점이다. 본 논문은 이러한 방사 특성과 전체 플라즈마의 상태와의 관계를 미리 계산하고 이를 데이터화함으로써 국부적인 방사 특성의 계산을 간략화할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 있다.
특징점 추출 기반의 지문인식 알고리즘에서 방향정보는 이진화 과정 및 지문 분류, 인증에 쓰이므로 매우 중요하다. 모델기반의 방향정보를 추정하는 방법은 영상 전체에 있는 노이즈에 대하여 매우 강건하지만, 상처와 같이 국부적으로 존재하는 노이즈 정보의 추출에는 취약하다. Sobel Operator의 경우에는 국부적인 노이즈 요소에는 민감한 특정을 보인다. 따라서 본 논문에서는 모델링된 방향정보와 Sobel Operator 의 방향 정보를 백터에 의한 상호 결합하여 영상의 방향 정보를 개선하고 노이즈 블록을 추정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 텍스춰매핑, 재메쉬화, 메쉬의 단순화와 모핑 및 압축 등 다양한 분야에 적용되는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬분할은 주어진 삼차원 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 분할하는 것으로서 여러 연구자들에 의해 많은 연구 결과들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬가 가지고 있는 기하학적 특성을 고려하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 삼차원 메쉬를 구성하는 첨예정점을 추출하였고, 이들간의 거리 정보를 이용하여 이 첨예정점들을 군집화(clustering)하였다. 최종 메쉬분할을 위해 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해 거리 정보를 이용하여 군집화를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 검증하기 위해 벤치마크로 공개된 여러 메쉬 모델에 대해 실험하여 그 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
최근 구조물의 고층화, 대형화 및 장스팬 활용 등의 요구로 고강도 고성능 재료의 건축물과 교량에의 적용이 증가하는 추세이다. 본 논문은 고성능강(HSA800)의 건축구조용 재료 특성과 고성능강재를 사용한 부재의 설계 기준을 위한 기본적인 연구의 일부이다. 조립각형강관 기둥의 국부좌굴 거동과 현행 폭두께비 설계 제한치를 검토하기 위하여 다양한 폭두께비 변수를 계획하고, 단축압축실험을 실시하였다. 또한, 유한요소결과로 얻어낸 단주의 국부좌굴거동을 실험결과와 비교하였으며 검증된 해석모델을 이용하여 변수연구를 수행하였고 현행 설계기준의 적용성에 대해 검토하였다.
본 연구는 정현형 주름과 마름모형 주름 형상의 전단좌굴 특성을 비교, 분석하는 것이 목적이다. 이를 위해서 동일한 길이의 마름모꼴 주름과 정현파주름을 해석대상모델로 채택하였으며, 선형좌굴해석을 통한 전단좌굴특성과 이론식에 의한 특성을 분석하였다. 일반적으로 주름강판의 전단좌굴 형태는 국부좌굴, 전체좌굴 및 두 좌굴에 의한 연성좌굴로 분류된다. 그러나 마름모꼴주름과는 달리 정현파주름형상은 평평한 면이 없기 때문에 전단좌굴의 양상에 대한 경향이 달라진다. 특히 국부좌굴과 전체좌굴의 경계에서 나타나는 전단응력변화와 양상은 주름형태에 의해 차이가 난다. 분석 결과에서 볼 때, 제형 (마름모꼴)의 경우는 이론식내의 전체좌굴과 국부좌굴의 경계에서 연성좌굴모드가 발생했다. 그러나 정현파형의 경우 전체좌굴이 발생하는 구간에서 연성좌굴모드가 발생하는 양상을 보였다. 또한 국부좌굴 구간에는 제형형상이 그리고 전체좌굴 구간에서는 정현파형상이 전단좌굴에 저항하는데 유리하게 작용하였다.
본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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