습공기에 포함된 수증기가 상(Phase)변화를 일으킬 때 잠열이 발생하고 이 잠열은 익형 주위의 압축성 유동 상태량들을 변화시키므로, 이러한 열 증가가 유동에 끼치는 영향에 대하여 수치해석을 통하여 연구 수행하였다. 수치해석은 Rusak 과 Lee [1]가 최근에 연구 수행한 미교란 방법(small-disturbance approach)에 근거하여 이루어졌다. 고전적 핵 생성 모델과 작은 물방울 성장(droplet growth)모델을 이용한 이 방법에서는 비평형 균질 응축과정에서 일어나는 열 방출을 묘사한다. 응축에 의한 열전달, 압축성 유동의 운동에너지, 그리고 유동의 열적 상태량들 사이에서 일어나는 비선형 상호영향을 조사하고, 또한 주어진 문제를 지배가호 있는 상사 파라미터들을 제시하였다. 계산 결과들은 Euler 방정식을 사용하여 얻은 선행 수치계산들과 비교하여 잘 일치됨을 보였다. 상사법칙은 유동 동역학과 응축 상태량들이 상당히 비슷하게 거동하는 다양한 유동 형태들을 제안한다. 압축성 습공기 유동은 유체기계에 사용되는 익형들의 공력 성능을 증가시키는데 응용될 수 있다.
중력이 작용하는 압축성유체를 고려함에 있어, 밀도성층 뿐만 아니라 엔트로피 성층의 고려도 중요하다. 본 연구에서 압축성격자볼츠만 유체모델을 이용한 차분계산법을 이용하여 2차원 채널에서 성층류의 전형적인 형상인 선택취수현상을 시뮬레이션 하였으며, 본 모델의 유효성을 확인하였다. 또한 비점성, 비압축성유체의 선택취수흐름과의 차이에 관해서 압축성의 관점에서 고찰하였다.
본 연구는 딥러닝 기반의 복원 모델을 사용하여, 비디오 압축을 통해 변질된 위상 홀로그램의 화질을 복원하는 방법을 제안한다. 압축 효율을 위해 위상 홀로그램의 해상도를 감소시킨 후 압축한다. 원래의 해상도로 되돌린 홀로그램을 딥러닝 모델을 사용하여 복원한다. 복원된 위상 홀로그램은 원본 홀로그램을 압축한 것보다 동일한 BPP에서 더 높은 PSNR을 보인다.
본 연구에서는 이러한 예측능력 향상에 중점을 두어 2차원 축대칭 모델엔진 실린더내의 유동장 및 열전달특성을 예측할 수 있는 새로운 코오드를 개발하여 실험자 료와의 비교를 통해 프로그램을 검증하고 흡입 및 압축과정을 수치시뮬레이션한 결과 를 보고하고자 한다. 아울러 선회속도의 영향도 고찰하였다. 난류모델은 K-.epsilon.난류 모델을 압축성 효과가 고려되도록 수정된 모델을 사용하였으며 TEACH코오드를 기본으 로 하여 비정상 압축성 유동을 풀 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하여 수정하였다.
이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임인 인트라 프레임의 압축 결과는 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 기존 알고리즘의 경우 인트라 프레임의 압축은 bpp 값에 따라 양자화 파라미터를 설정하여 압축하는데, 이때 bpp는 영상의 특성을 전혀 고려하지 않는다. 정확한 인트라 프레임 압축을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률을 함꼐 고려하여 양자화 파라미터를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성에 대한 분석을 바탕으로 인트라 프레임 압축을 위한 양자화 파라미터를 계산에 필요한 실시간 양자화 모델링 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 인트라 프레임의 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
대부분의 분을 흐름 접근 방식을 따르는 다상흐름모델들은 주로 유체나 매질의 비 압축성을 가정하거나 완전한 삼상 오염물을 다루지 않고 이상 유체 (물 또는 공기, 물 또는 불용융성유체)의 거동만을 다룬다. 그러나 본 연구에서는 유체 및 매질의 압축성과 완전한 삼상 오염물을 가정하는, 분율흐름접근방식을 따르는 수학적 지배방정식을 개발하고, 이를 토대로 압축성 유체 및 매질을 고려한 삼상흐름 수치모의프로그램을 개발하였다 개발된 삼상흐름 수치모의프로그램 (Compressible Multiphase Flow Simulator, CMPS)을 검증하기 위해서 기존에 개발된 비압축성 유체 및 매질을 고려한 삼상흐름수치모의 프로그램인 MPS (Suk and Yeh, 2007; Suk and Yeh, 2008) 및 해석해를 통해서 간접적으로 비교 검증하였다. 비교결과 CMPS와 MPS의 결과와 해석해들은 서로 잘 일치하였다. 따라서 CMPS는 압축성 유체 및 매질을 고려한 삼상흐름 수치모의를 구현 할 수 있는 가능성을 가진다.
노후화된 아파트의 재고가 폭발적으로 증가하게 될 것으로 예상됨에 따라 콘크리트 시설물의 내구성을 향상시키기 위한 유지관리의 중요성이 증대되고 있다. 콘크리트 압축강도는 콘크리트 시설물의 내구성을 나타내는 대표적인 지표로, 시설물 유지관리를 위한 정밀 안전 진단에 있어서 중요한 항목이다. 그러나 콘크리트 압축강도를 측정하고 유지관리를 판단하는데 있어서 기존의 방법들은 시설물의 안전 문제, 고비용 문제, 낮은 신뢰성 문제 등의 한계점을 가진다. 기존의 콘크리트 시설물의 압축강도 진단 방법을 대체할 수 있는 방안으로, 본 연구는 심층 컨볼루션 신경망 기법을 활용하여 영상을 통해 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 실험실 환경에서 콘크리트 시편 제작을 통해 구축한 콘크리트 압축강도 데이터셋을 적용하여 학습, 검증 및 테스트를 진행하였다. 그 결과 콘크리트 표면 영상으로 콘크리트 압축강도를 학습할 수 있음을 알 수 있었고, 본 연구에서 제안하는 모델의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 플라이애시 콘크리트의 재령에 따른 변화를 예측하기 위한 모델식을 제시하고 그 모델식의 유효성을 검토하였다. 기존에 행해졌던 실험결과를 모델식을 이용하여 회귀분석한 후에 그 결과를 플라이애시 대체량과 물-시멘트비에 따라 분석하였다. 해석결과에 의하면 예측 모델식은 실험결과를 일정오차내에서 잘 모델링하였다. 그러나 물-시멘트비가 매우 작은 경우에는 플라이애시 대체량이 증가하면 실험값과 예측값의 오차가 조금 증가하는 경향을 나타내었다. 플라이애시 대체량이 증가할수록 한계상대압축강도의 크기가 증가하였고 초기 겉보기 활성에너지도 한계상대압축강도와 같이 플라이애시 대체량이 증가할수록 증가하였다. 0.40이하의 물-시멘트비에서는 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지의 크기가 일정하고 물-시멘트비가 0.40을 초과하면 물-시멘트비의 증가에 따라 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지가 조금씩 증가하였다.
최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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