세가지 형태의 고층 비정형 철근콘크리트 건물에 대해 OpenSees를 이용하여 비선형정적해석을 수행한 후, 해석결과와 진동대 실험결과를 비교하여 해석방법에 대한 검증을 수행하고, 해석결과 나타난 비정형 건물의 성능과 하부 필로티부분의 파괴양상을 분석하였다. 선정된 모델은 필로티층이 골조로만 이루어진 모델 (모델 1), 필로티층 내부중앙골조에 벽체가 있는 모델 (모델 2), 그리고, 필로티층의 한쪽 골조에 벽체가 있는 모델 (모델 3)이다. 철근과 콘크리트의 응력-변형률 관계를 섬유모델에 이식하여 비선형부분의 거동을 묘사하고, 벽체도 비선형모델을 이식한 트러스로 이루어진 MVLEM을 적용하였다. 그 결과 축력이 작용함에 따른 기둥의 전단강성변화, 벽체의 들뜸현상 등과 같이 진동대 실험에서 나타난 거동특성을 비교적 정확하게 묘사하였다. 초과강도 측면에서 하부골조에 벽체를 포함하고 있는 모델 2와 모델 3은 모델 1보다 2배 가까이 크다. 이와 같이 모델 2와 모델 3의 초과강도와 연성이 큰 이유는 모델 2와 모델 3의 경우 모델 1로 설계된 골조에 벽체가 낀 벽의 형태로 설계되었기 때문으로 보인다. 그리고, 연성의 측면에서 모델 1과 모델 3은 모델 2의 보다 1.17배 큰 것으로 나타났다. 모델 1과 모델 3의 경우 골조부분에 과도한 모멘트가 작용하여 파괴에 이른 반면, 모델 2는 하부전단벽의 전단파괴에 의해 파괴되었으며, 모델 1과 모델 3에 비하여 크게 작용한 전도모멘트로 인해 기둥에 작용하는 축력의 변화가 크게 발생하였다.
핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모델과 Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모델은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.
최근 설계 단계에서 설계품질 향상과 시공 단계에서 비용 절감을 효과를 기대하며 3차원 BIM 관련 기술에 대한 관심이 높아가고 있으며, 또한 부분적으로 기술 도입 효과가 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 설계 및 시공 현업은 2차원 CAD 도면을 중심으로 이루어지고 있으며, 3차원 BIM 기반 설계가 이루어진다 하더라도 결국 시공을 수행하는 건설 현장에는 2차원 CAD 도면이 납품되고 이를 기반으로 건설 현장은 운영된다. 또한 설계 단계 BIM과 시공 단계 BIM은 모델의 활용 목적이 다르고 그에 따라 모델링의 범위 및 방법이 크게 다르기에 시공 단계에서 2차원 도면에 기반한 시공 BIM 모델 구축이 필요한 현실이다. 본 연구에서는 2차원 구조 CAD 도면을 인식하여 3차원 골조모델을 생성하는 기술을 개발하고 구현하였다. 통합 BIM 모델은 골조, 설비, 마감으로 구성되며, 이 중 골조 모델은 설비와 마감 모델링을 위하여 선행되어야 할 핵심요소이다. 시공 단계 2차원 도면을 바탕으로 골조 모델의 생성을 생성하는 작업에도 많은 노력이 요구되며, 또한 이 과정에서 모델러가 2차원 도면을 파악하여 BIM 도구를 사용하여 모델링을 하는 과정에서 오류의 가능성도 내포되어 있다. 특히 설비, 마감과의 통합 모델 구축이 원활히 되기 위해서는 골조 상세, 즉 부재 편심 또는 단차 등이 정확히 모델링 되어야 한다. 본 연구의 도면 인식을 통한 3D 골조모델 생성은 2차원 구조평면과 부재일람표에 표기된 내용을 그대로 인식하여 3차원 BIM 모델을 생성함으로써 모델링 효율의 극대화와 모델 정확도 향상의 효과를 기대할 수 있다.
핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모텔과Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 .Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모텔은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.
본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내 게임 시장이 12조원을 육박하고 있는 시장 현황에서 게임 매출 부분에서 게임내 어떤 과금정책을 적용할 것인지가 가장 중요한 요소이다. 시중에 출시된 게임 중에서는 P2W 모델이 접하기 쉬운 모델이긴 하지만 최근에는 B2P 모델을 많이 적용하고 있는 과금정책이다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 P2W의 과금 모델과 B2P의 과금 모델의 선호도를 조사한다. 그리고 본 논문에서 새롭게 명명한 T2H 모델의 선호도를 조사하여 어떠한 과금 모델이 게임시장에서 더 유리하고 선호도가 높은 모델인지를 제시한다.
항해는 웹 응용의 대표적인 행위 특성이다. 본 연구에서는 UML 2.0의 행위 다이어그램 메타 모델을 확장한 웹 응용 항해 모델을 제안한다. 본 항해 모델은 딜 판정 항해 모델과 데이터 전송 관점 항해 모델로 구성된다. 뷰 관점 항해 모델은 UML 상태 기계 다이어그램을 확장하여 사용자에게 표시되는 항해를 기술한다. 데이터 전송 관점 항해 모델은 데이터가 전송되는 항해를 나타내며 UML 시퀀스 다이어그램을 확장하여 표현한다. 두 항해 모델은 상호 보완적으로 작용하여 온전한 항해 문맥을 형성한다. 본 논문에서는 UML 2.0 메타 모델의 확장점과 항해 모델의 표기법을 제시하고, 사례 연구를 통하여 실제적인 항해 모델의 예를 보인다.
Sequence-to-sequence(Seq2seq) 모델은 입력열과 출력열의 길이가 다를 경우에도 적용할 수 있는 모델로 한국어 형태소 분석에서 많이 사용되고 있다. 일반적으로 Seq2seq 모델을 이용한 한국어 형태소 분석에서는 원문을 음절 단위로 처리하고 형태소와 품사를 음절 단위로 출력한다. 음절 단위의 형태소 분석은 사전 미등록어 문제를 쉽게 처리할 수 있다는 장점이 있는 반면 형태소 단위의 사전 정보를 반영하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Seq2seq 모델의 후처리로 재순위화 모델을 추가하여 형태소 분석의 최종 성능을 향상시킬 수 있는 모델을 제안한다. Seq2seq 모델에 빔 서치를 적용하여 K개 형태소 분석 결과를 생성하고 이들 결과의 순위를 재조정하는 재순위화 모델을 적용한다. 재순위화 모델은 기존의 음절 단위 처리에서 반영하지 못했던 형태소 단위의 임베딩 정보와 n-gram 문맥 정보를 활용한다. 제안한 재순위화 모델은 기존 Seq2seq 모델에 비해 약 1.17%의 F1 점수가 향상되었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.185-188
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2001
본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.
스타일 변환 모델은 이미지 전체나 이미지 내에서 사용자가 지정한 영역을 대상으로 스타일을 변환시킨다. 이런 방식은 이미지 내의 다수의 객체에 대해 스타일 변환을 시행할 때 일일이 영역을 지정해 줘야 한다는 불편함과 결과물의 전체 해상도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 한계들을 극복하기 위해 객체탐지 모델과 스타일변환 모델을 연동한 객체스타일변환모델을 제안하고 모델 간 연동방법에 대해 자세히 서술한다. 객체탐지모델인 Mask R-CNN 을 통해 필요한 객체를 탐지하고 탐지한 객체의 특징맵들을 스타일변환 모델인 zi2zi 의 입력 값으로 전달하여 이미지 내의 필요한 객체들만 스타일변환이 이루어지도록 모델이 동작한다. 이러한 모델은 기존에 있는 두 모델을 재사용함으로써 모델을 처음부터 새로 설계할 필요가 없다는 장점이 있으며, 공개된 다양한 모델들을 서로 융합하여 사용할 수 있는 방법을 제시하는데 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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