본 논문에서는 국부적으로 비선형 거동을 보이는 고전적인 $J_2$ 소성흐름 이론에 근거한 탄소성 문제의 해를 효율적으로 구하기 위해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 제안한다. 제안된 기법은 비선형 거동을 보이는 영역을 포함하는 국부 문제의 비선형 해를 구하고 이를 일반유한요소법의 단위 오목 분할의 개념을 통해 전체 문제의 해 공간을 확장하는데 이용한다. 이는 적은 계산량으로 복잡한 탄소성문제의 정확한 해를 얻는 것을 가능하게 하며 기법의 강건성과 정확성을 입증하기 위한 수치해석 예제가 다루어진다.
본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유방암치료에 적용되는 Microwave Hyperthermia를 이용한 국부 가열의 방법론적인 접근을 하였다. 그 결과 위상과 거리를 변수로 하여 정확성과 효율성을 2개의 높이는 알고리듬을 찾게 되었다. 그래서 실험적으로 증명하기 위하여 3개의 Waveguide antenna 및 안테나에 파워를 분배해주는 파워 디바이더를 제작하였다.
본 논문에서는 두 가지 이상의 분할 방법을 혼합하여 분할했을 때, 분할 결과의 정확성이 전체적으로 개선되어지면서 동시에 영역 경계의 각 부분에서도 단일 분할 방법의 결과보다 향상될 수 있는 혼합형 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 다수의 분할 방법을 순차적으로 적용하는데, 한 분할 방법에 의한 결과를 현재 방법과 다음 적용할 방법의 특성을 고려한 평가함수로 분석하여 신뢰도가 높은 부분은 유지하고, 낮은 부분들을 다음 방법들에서 개선한다. 제안된 방법을 Visible human 컬러 영상의 근육을 분할하는데 적용하였고, Balloon 방법, 최소비용경로탐색 방법, 그리고 영역 성장법이 혼합되어 사용되었다. 실험에서 얻어진 최종 분할 결과는 전체적으로 정확성이 개선되었을 뿐만 아니라, 국부적으로도 단일 분할 방법의 결과보다 향상되었음을 확인하였다.
하이브리드 로켓의 고체 연료에서 축방향 국부 후퇴율은 하이브리드 추진 연소기의 설계 변수 및 성능 변수로 활용 된다. 국부 후퇴율 측정하기 위한 방법으로는 여러 가지 있지만, 침수법은 간단한 방법으로 연료의 형상 및 물리적 특성에 관계 없이 정확하게 축방향 국부 후퇴율을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 국부 후퇴율 측정장비의 문제점을 개선하였고, 실험을 통해 높은 정확성을 가짐을 확인 하였다.
최근 수년 동안 의료영상에서 혈관의 추출 및 재구성에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있으며 망막혈관 구조의 분석은 망막에 관련된 환자의 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공하여 왔다. 본 연구에서는 ICG(Indocyanine Green) 기술에 의해 촬영된 망막영상에서 전체 망막혈관을 자동으로 추적하는 알고리즘을 제안한다 본 알고리즘은 각 혈관의 기울기크기 단면도(profile)로부터 국부적 최대점들(local maxima)과 처리방향을 평가하여 혈관의 외형과 중심을 추출하며, 국부적 최대점들의 방향성분을 비교하여 혈관의 분기점 및 교차점을 감지한다. 본 알고리즘을 환자의 ICG 망막영상에 적용하여 전체혈관이 자동으로 재구성되었으며 정확성과 연결성이 우수하다는 점을 실험결과로 제시하였다.
성능에 기초한 내진설계 분야에서 구조물의 내진성능평가를 위해서는 비탄성 지진거동을 보다 정확하게 예즉할 필요가 있다. 성능기초 설계기준에 반영되어 있는 내진성능 평가 방법 가운데 하나인 pushover해석을 이용한 방법은 몇몇 연구자들에 의하여 다양한 해석 방법론이 개발되었다. 이 방법을 사용하여 비탄성 전체 또는 국부적 지진응답을 보다 정확하게 평가하기 위해서는 사용되는 횡하중 분배가 구조시스템과 지반운동의 동적특성에 부합되도록 반영되어야 한다. 그리고 구조물의 변형능력을 합리적으로 평가하여 성능점을 보다 정확하게 산정해야 한다. 본 연구에서는 개선된 적응적 횡하중 분배방법과 건물의 등가응답을 이용하여 비탄성 지진응답을 정확하고 효율적으로 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 건물의 전체 비탄성 거동에 대한 내진성능을 평가하고 국부적인 비탄성 지진응답을 정확하게 산정하는데 사용될 수 있다. 또한 제안된 방법의 정확성과 타당성을 검증하기 위해서 비탄성 시간이력해석과 기존의 다른 해석방법들에 의한 비탄성 지진응답과 비교하였다.
경사 영상을 사용하는 워터쉐드에서는 영상 내의 잡음이 직접 국부적 최소 점들로 표현되어 영상의 과분할을 초래하게 된다. 특히 분할되어야 할 영역들의 경계에 대한 기울기 크기는 영역 분할의 정확성에 영향을 주어 전체 분할 성능을 좌우할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 기울기 크기를 결정하기 전에 영역들에 대한 경계의 선명도를 보존하면서 잡음을 제거함으로써 영상의 과분할을 줄일 수 있는 ATMF(Adaptive Trimmed Mean Filter)의 적용을 제안하였다.
최근 사람의 생체정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 인증이나 인식에 사용된 생체 정보로는 홍채, 지문, 망막, 음성, 얼굴 등이 있으며 그 중 홍채는 신뢰성이나 정확성 면에서 우수한 성능을 가진다. 홍채 인식은 다양한 환경하에서 홍채를 취득해야 하기 때문에 주변 환경에 민감할 수 밖에 없다. 특히 홍채의 회전으로 인한 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채 인식에 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 국부적 그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 회전된 홍채의 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.
최근 공학적 설계문제들이 복잡해짐에 따라 크리깅을 이용한 근사최적화에 관한 연구가 활발하다. 따라서 본 논문에서는 개선된 확률론적 최적화 알고리즘을 제안함으로써 크리깅을 이용한 근사최적설계의 정확성과 효율성을 높이고자한다. 순차적 근사최적화 시 확률적인 설계영역으로의 이동을 위해 새로운 방법인 확률론적 국부화기법(SLM)을 제안하며, 고전적 계획법, 공간충진 계획법의 두 실험계획법을 사용함으로써 실험점 선정의 효율성을 높이고, 실험계획법의 종류에 따른 결과를 비교, 분석하였다. 또한 3부재 트러스, Sandgren의 압력용기 그리고 하니콤 인공위성 플랫폼 최적설계의 실제 공학적 문제에 적용함으로써 효율성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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