본 연구에서는 철근콘크리트 모멘트골조의 보-힌지 붕괴 기구를 유도하기 위한 유전자알고리즘 기반의 최적내진설계기법을 제시한다. 제안하는 기법은 두 가지의 목적함수을 사용한다. 첫 번째는 구조물의 비용을 최소화하는 것이고, 두 번째는 구조물의 에너지소산능력을 최대화하는 것이다. 제약조건은 기둥과 보의 강도조건, 기둥-보 휨강도비 최소 조건, 기둥의 소성힌지 발생 방지조건 등이 사용된다. 부재의 강도 평가를 위해 선형정적해석이 수행되고, 에너지소산능력과 소성힌지 발생여부를 평가하기 위해 비선형정적해석이 수행된다. 제안하는 기법은 4층 예제 구조물에 적용되었으며, 보-힌지 붕괴 기구를 유도하는 설계안이 얻어지는 것을 확인하였다. 획득된 설계안의 기둥-보 휨강도비를 분석한 결과, 그 값은 기존 내진 기준에서 제시하는 값보다 큰 것으로 나타났다. 보-힌지 붕괴 모드를 유도하기 위해서는 보다 더 강화된 전략이 필요하다.
항공기의 레이더 반사 면적을 예측하기 위한 수치해석 방법으로 전파기법(Full-wave method) 또는 점근기법(Asymptotic method)이 주로 이용된다. 전파기법은 점근기법에 비하여 상대적으로 정확한 해석결과를 기대할 수 있으나, 점근기법은 수치적으로 효율성이 높아 레이더 반사 면적 해석 시에는 점근 기법이 보다 널리 활용되고 있다. 그러나 점근기법을 이용하여 레이더 반사 면적을 예측할 때 발생하는 오차는 쉽게 예상하기 어렵다. 본 논문에서는 쐐기-원통형 해석 모델을 구성하고, 가장자리 형상을 변화시키면서 모멘트법과 물리광학기법의 레이더 반사 면적 예측 결과를 비교하여 물리광학기법의 적용 한계를 분석한다. 마지막으로 레이더 반사 면적 예측 시 물리광학기법의 적용 한계에 대한 기준을 제시하고자 한다.
본고의 목적은 선형 전자장 문제의 해를 구하기 위한 일반적이 절차에 대해 간단히 소개하고, 이것을 전자장 문제에 적용시켜 보는 것이다. 이것은 원시 함수 방정식이 행렬 방정식으로 유도되기 때문에, 이러한 과 정을 행렬 방법이라고도 한다. 수학적인 과정으로 행렬 방정식을 얻는 것을 모멘트 법이라고 한다. 종종 이런 과정을 근사 기법이라고도 한다. 그러나 이것은 해가 극한에서 수렴할때에는 틀린 명칭이다. 주어진 정확도를 위해서는 다른 해들과는 달리 계산시간이 많이 요구되는데, 예로 무한 멱급수 전개를 들 수 있다. 물론, 이 방법 은 정확하게 근사해를 구하는데 사용된다. 즉, 이 근사해는 극한에서 수렴하지 않는다. 모멘트 법은 전자장 문제를 다루기 위한 일반적인 절차이지만, 해를 구하는 과정은 특별한 문제에도 폭넓게 적용할 수 있다. 본고에서는 이 방법의 과정을 설명할 뿐만 아니라, 전자장 문제를 다루는 예를 들었다. 이런 예들을 가지고 유사한 문제의 해를 구할 수 있으며, 다른 유형의 문제들에 대해서는 적절하게 확장, 또 는 일부 수정을 하여 해를 구할 수 있다. 전자장 부분에서 예를 들었지만, 이 과정은 모든 종류의 전자장 문제에 적용할 수 있다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
In this study, the reliability-based design optimization of the airfoil was performed. PARSEC function was used to consider the uncertainty of the aerodynamic shape for the reliability-based shape optimization of airfoils. Among various reliability analysis methods, the moment method was used to compute the probability of failure of the aerodynamic performance. The accuracy of the reliability analysis was compared with other methods and it was found that the moment method predicts the probability of failure accurately. Deterministic and reliability-based optimizations were performed for the shape of the airfoil and it was demonstrated that reliability-based optimum assures the aerodynamic performances under uncertainties of the shape of the airfoil.
In this study, reliability-based design optimizations of airfoils were performed. PARSEC function was used to consider the uncertainty of the aerodynamic shape for the reliability-based shape optimization of airfoils. Among aerodynamic performance. The accuracy of the reliability analysis was compared with other method and it was found that the moment method predicts the probability accurately. Deterministic and reliability-based optimizations were performed for shape of the RAE2822 airfoil and it was demonstrated that reliability-based optimizations the aerodynamic performances under uncertainties of the shape of the airfoil.
본 논문에서는 코리올리 효과를 가진 압전-구조 시스템의 주파수응답 해석을 효율적으로 수행하기 위한 크리로프 부공간 모델차수축소법을 제안하였다. 이 방법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석에 효과적으로 이용되고 있다. 예제로 고려된 압전형 미소 각속도계의 해석에는 압전구동 하중과 구조체의 회전에 따른 원심력이 동시에 입력하중으로 고려되는 다중입력의 경우이므로 변환행렬 V의 생성시, block Arnoldi 과정을 이용하여 두 하중의 효과를 축소모델에 함께 고려한다. 본 문제에 제안된 축소기법을 이용한 결과, 축소모델을 이용하여 원래 시스템의 관심영역의 주파수응답을 작은 차수의 모델로도 정확하게 계산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 다양한 가진조건과 각속도 입력 하에서의 주파수응답을 정확하고 더욱 효율적으로 계산할 수 있을 것이다.
일반적인 마이크로스트립 구조의 해석을 위해 closed-form 그린함수를 이용한 공간영역 모멘트법을 사용하는 경우, 모멘트 행렬의 대각 및 비대각 요소들을 계산하기에 보다 효율적인 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 기법의 타당성 확인을 위해 동축선 급전된 마이크로스트립 안테나를 해석한 결과를 기존 논문들의 결과와 비교 제시하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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