본 연구는 레일플로팅궤도의 실제거동을 반영할 수 있는 해석모델을 제안하는 연구로써 현장측정과 수치해석을 통해 가장 합리적인 모델을 분석 하였다. 레일플로팅궤도의 현 설계이론 해석결과는 현장측정 결과와 상이하게 나타나서 실제거동을 반영하기에 적합하지 않은 것으로 분석 되었다. 레일플로팅궤도는 레일의 휨에 의한 변위 보다는 지점의 침하가 전체 변위량에 직접적인 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 수치해석 결과 레일직하부에 지지점을 갖지 않는 병렬배치 스프링모델인 제안모델의 해석결과가 실제거동을 반영하는 것으로 분석 되었다. 본 연구에서 제시된 해석모델은 향후 레일플로팅궤도에 대한 설계 및 유지관리시 궤도거동 예측에 활용이 가능하다.
항만에 위치한 컨테이너 터미널은 수송, 하역, 저장의 기능을 고루 갖춘 대표적인 물류 시스템이다. 터미널이 충분히 제 기능을 수행하여 터미널 생산성을 향상시키기 위해서는 효율적인 레이아웃 설계가 필요하다. 터미널 레이아웃은 초기 터미널 설계단계에서 우선적으로 고려되는 의사결정 부분이며 터미널 운영 및 컨테이너 취급 비용에 중요한 영향을 미치는 요소가 된다. 본 연구에서는 개념 설계에서 구분되어지는 장치장의 배치형태 에서 수평 장치장을 모델로 하였다. 터미널 생산성에 영향을 미치는 이송능력과 적재능력의 효율적인 조정을 위하여, 블록의 배치와 사양에 따른 적재능력과 블록에 설치한 이적지점 개수에 따른 이송능력 대해 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다.
An effective nesting algorithm has been proposed to allocate the arbitrary shapes on one or several raw sheets by applying the well-known simulated annealing algorithm as the optimization technique. In this approach, both the shapes to be allocated and the raw sheets are represented as the grid-based models. This algorithm can accommodate every possible situations encountered in cutting apparel parts from the raw leather sheets. In other words, the usage of the internal hole of a shape for other small shapes, handling of the irregular boundaries and the interior defects of the raw sheets, and the simultaneous allocation on more than one raw sheets have been tackled on successfully in this study. Several computational experiments are presented to verify the robustness of the proposed algorithm.
컴포넌트는 소프트웨어 재사용의 핵심 기술로 인식되고 있으며, 현재 많은 수의 컴포넌트가 개발되고 사용되고 있다[9]. 많은 수의 컴포넌트들 중에서 특정 도메인에 이미 적절하다고 판단된 컴포넌트를 검색해서 사용하는 과정이 필수적이며[6], 이를 위해서 컴포넌트에 대한 정확한 명세서가 뒷받침 되어야 한다. 본 논문에서 다루고 있는 컴포넌트 모델의 하나인 썬(Sun)社의 EJB ver1.1 은 배치설명파일(Deployment Descriptor)을 XML로 기술하고 있으며, DTD로 Validation 체크를 하고 있다. 그러나 DTD 는 표현할 수 있는 데이터 타입에서 한계를 가지며 하나의 XML은 여러 개의 DTD 파일을 가질수 없기 때문에 확장성에서도 취약함을 나타낸다. 이를 해결하기 위해서 XSchema 로 변환하였다. 또한 현재 EJB 의 배치설명파일에서는 컴포넌트의 결합 및 의존성에 대한 표현이 부족하기 때문에 이를 보완하기 위해서 컴포넌트 Contract 에 대한 속성들을 기반으로 하여 새로운 태그를 지정해보도록한다.
실제 산업현장에서 비젼 시스템을 적용하기에는 로봇 비젼 제어알고리즘의 기구학모델의 정확도, 로봇이 움직이는 동안 카메라 초점거리와 방위에 대한 보정, 3 차원 물리적 좌표에서 2 차원 카메라 좌표로의 매핑에 대한 이해 등 해결해야 할 많은 문제점들이 있다. 본 논문에 제안된 비젼 시스템 모델은 카메라와 로봇 사이의 상대적인 위치가 알려지지 않아도 제어가 가능하고, 카메라 보정 문제를 해결하기 위해 6 개의 카메라 매개변수를 가지는 비젼 시스템 모델을 제시하였으며, 이를 이용하여 로봇 비젼 제어알고리즘 개발에 N-R 방법과 EKF 방법을 적용하였다. 최종적으로 N-R 과 EKF 방법에 의하여 개발된 로봇 비젼 제어 알고리즘의 위치 정밀도와 데이터 처리 시간을 얇은 막대 배치작업을 수행하여 비교하였다.
본(本) 연구(硏究)에서는 해석적(解析的) 사진측량(寫眞測量)에서 사용(使用)되고 있는 번들조정기법을 사용(使用)하여 지상사진(地上寫眞)에 대한 블록조정을 실시하고, 대상물에 대한 3차원(次元) 좌표(座標)의 정확도(正確度)의 특성(特性)을 분석(分析)하였다. 다양한 기준점(基準點) 배치(配置) 및 형태(形態)를 적용(適用)하여 최적(最適) 기준점(基準點) 형태(形態) 및 배치(配置)를 선정(選定)하였으며, 동일대상(同一對象) 지역(地域)에 대하여 블록조정에 의한 정확도(正確度)와 단(單)모델조정에 의한 정확도를 비교하고 또다른 블록정기법인 독립모델법과도 정확도를 비교하였다. 또한 적절한 정오차(定誤差) 모델을 선정(選定)하여 부가매개변수(附加媒介變數)에 의한 번들블럭조정의 정확도를 향상(向上)을 해석(解析)하기 위해, 근거리(近距離) 사진측량(寫眞測量)에 의한 블럭을 형성(形成)하고, 적절한 기준점 형태 및 배치에 따른 번들블럭조정을 실시(實施)함으로써 효과적인 정확도 향상 방법을 제시(提示)할 수 있었다.
선박 조종자는 방파제를 통항할 경우 조선 부담감을 느낀다. 아직까지 선박 운항자의 조선 부담감을 고려한 방파제 배치에 관한 기준은 없다. 이 연구는 해상교통류 시뮬레이션을 이용하여 조선 부담감이 발생하는 상황을 재현하여 선박 운항자의 조선 부담감을 정량적으로 표현한 모델인 환경스트레스모델을 재현된 상황에 적용, 평가하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. (1) 방파제 배치 변화에 의한 조선 부담감의 차이는 그다지 크지 않다. (2) 동일한 방파제 폭일 경우에는 선박의 항행속력의 차이로 인하여 선박 운항자의 조선 부담감은 상이하다. (3) 방파제폭의 확장함으로써 선박 운항자의 조선 부담감이 평균적으로 감소한다.
본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.
흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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