구조물의 고유진동수가 너무 밀집되어 있거나 특성방정식의 부호가 영을 지나지 않고 갑자기 무한대가 되는 등의 불연속성이 존재하는 주파수 대역에 속해있는 고유진동수를 단순히 근을 찾는 수치해석 알고리듬만을 이용하여 모두 찾아내어 계산한다는 것은 그다지 쉬운 일이 아니다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있는 휘트릭-월리엄즈 알고리듬을 탄성재층과 압전소자재층의 두개의 층이 적층되어 구성된 능동보의 스펙트럴요소모델에 대하여 유도하였다 유도된 알고리듬은 균일적층 능동보와 부분적층 능동보의 두 경우에 적용하여 그 결과를 평가하였다.
날로 그 중요성이 대두되고 있는 환경보존 문제에 능동적으로 대응하고 여러 계층 소비자의 안 전도, 쾌적성 등에 관련된 요구, 성능의 수준향상에 효과적으로 대처하기 위해서는 차량의 경량화 기술이 가장 먼저 선행되어야 할 과제이다. 경량화를 추구하는 방법은 최적설계 개념을 이용한 구조합리화에 의한 방법과 알루미늄, 강화 플라스틱 등 신소재 대체에 의한 방법이 병행 연구 되고 있다. 이 글에서는 구조합리화를 통한 경량화 목표를 달성하기 위해 설계 초기 단계에 활용 가능한 단순 보 모델 개발의 필요성에 관해 언급하고 실차의 도어 측면 붕괴강도(door side intrusion strength), 루프 붕괴강도 (roof crush strength) 해석을 위한 단순 보 모델 개발에 관해 소개하고자 한다.
다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 전기유동유체(Electro-Rheological Fluid : ERF)를 함유하는 지능구조물의 동적 모델링 및 진동제어를 수행하였다. 먼저 실리콘 오일을 기본용매로 하여 조성된 ERF의 복소 전단모듈러스를 전장부하와 가진 주파수의 함수로 동적 회전모드 실험을 통하여 도출한 후, 이를 샌드위치 보 이론과 연계하여 동적 모델링을 실시하였다. 도출된 6차 편미분방정식 형태의 지배 방정식을 유한요소 모델로 이산화하여 전장부하에 따른 지능구조물의 동탄성 특성값인 감쇠 고유 주파수 및 모달 손실계수를 주파수 영역에서 얻었다. 그리고 ERF를 함유한 샌드위치 형태의 지능구조물을 제작한 후 실험적으로 얻은 동탄성 특성값과 모델에 의해 예측된 동탄성 특성값을 비교 고찰하여 제시된 동적 모델에 대한 타당성을 입증하였다. 또한 모델을 통해 전장부하 함수로 예측된 주파수 응답곡선 중에서 각 주파수 대역에 대해 최소 변위가 되는 응답곡선을 요구응답으로 설정한 후, 그에 해당하는 전장부하를 선정하는 논리적인 능동 진동제어 알고리즘을 제안하였다. 제어알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 실험적으로 수행된 능동 진동제어 결과를 주파수영역과 시간영역에서 제시하였다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.
바닥판 구조물의 진동제어를 위한 제어시스템으로 제어력의 조절에 따라서 수동, 능동, 준능동 제어 시스템이 구분할 수 있다. 본 논문에서는 MR감쇠기와 수동 TMD를 조합한 준능동 TMD(MR-TMD)의 제어기법에 따른 바닥판 구조물의 진동제어성능을 알아보았다 MR-TMD의 감쇠기 모형화 방법에 따라서 Groundhook 모델과 Skyhook 모델이 있으며 주구조물인 바닥판 구조물의 진동제어에 있어서는 Skyhook 모델보다 Groundhook 모델보다 효과적인 것을 볼 수 있다. 그러나 TMD변위가 제한적인 경우에 MR-TMD의 감쇠기를 Skyhook 모델로 모형화하여 진동을 제어할 필요가 있다 그리고 Hybrid 제어기법을 적용할 경우에 바닥판 구조물과 TMD를 동시에 최적으로 제어할 수 있으므로 우수한 제어성능을 보이고 있다.
실시간 하이브리드 실험법(real-time hybrid testing method)은 구조물의 수치해석부와 실험부 부분구조를 운동방정식으로 통합하여 실시 간으로 동시에 계산과 실험을 수행하는 방법이다 본 연구는 실시간 하이브리드 실험법을 사용하여 수동 및 준능동 MR감쇠기가 설치된 건축구조물의 내진성능을 정량적으로 평가한다. 건물 모델은 실물 크기 5층 건물을 강제진동실험 결과를 통해 식별한 수치모델로 사용하였고, MR감쇠기는 실험적 부분구조르 UTM에 설치되었다. 본 연구에서 수행되는 실시간 하이브리드 실험은 사인파 및 지진파 가진을 통하여 얻은 결과와 전류에 따른 MR감쇠기의 제어력을 이용하여 얻은 Bouc-Wen모델을 사용하여 얻은 해석모델과 일치함으로 그 유효성을 입증하였다. 또한 예비연구로써 구조물의 응답을 최적으로 제어하기 위한 clipped-optimal 제어알고리즘과 modulated homogeneous friction 준능동 제어알고리즘을 MR감쇠기에 적용하였다. 각 전류별 Bouc-Wen모델을 곡선맞춤하여 각각의 Bouc-Wen모델 파라미터를 식별하였으며 그 결과를 준능동 제어알고리즘 수치해석에 적용하였다. 또한 실시간 하이브리드 실험법을 이용한 준능동 제어 실험결과와 해석결과를 비교하여 준능동 제어알고리즘의 성능을 평가함에 있어 실시간 하이브리드 실험이 합리적임을 보여준다.
본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.
본 논문은 Hspice 를 사용한 달팽이관 생역학의 능동적이며 선형적인 1 차 그리고 2 차원 모델링을 보여준다. Hspice 모델링의 장점은 달팽이관 생역학을 아날로그 IC 칩으로 구현할 수 있다는 점이다. 즉 Biochip 으로 설계하는데 활용된다. 본 논문은 달팽이관 생역학을 어떻게 전기회로 모델화한 뒤, 다시 어떻게 Hspice 코드로 표현하는 가를 보여준다. 달팽이관 회로가 Hspice 코드 실행을 위해 변형되어야만 하는 과정을 상세히 보여준다. 1 차원의 결과와 2 차원의 결과를 비교하고 있다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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