본 연구는 일산대교의 교각이 한강 하류부의 지형변화에 미치는 영향을 분석하기 위한 준비단계로서, 이차원 흐름모형을 사용하여 일산대교 교각에 의한 흐름변화를 분석하였다. 일산대교 교각의 영향을 검토하기 위해 일산대교 상류 쪽 1.2 km부터 하류 쪽 1.7 km까지 약 2.9 km 구간을 대상으로 RMA-2 모형을 사용하여 흐름을 예측하였다. 이 구간의 하상고는 EL. -5.01 m ~ EL. 2.20 m이다. 일산대교의 교각이 있을 경우에 대한 절점 개수가 7,083개, 유한요소의 개수는 2,799 개이며, 교각이 없을 경우에 대해서는 절점 개수가 7,121개, 유한요소의 개수는 2,856개이다. 일산 대교에 의한 영향 검토 결과, 교각으로부터 상하류로 200 m 정도 떨어진 영역에서는 유속 벡터의 경향에서 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 그러나 일산대교 근처에서는 교각의 방향에 따라 흐름 방향이 유도되고 직상류에서 흐름의 방향이 급격히 변하는 현상이 나타났다. 반면, 일산대교 하류에서는 교각의 영향을 거의 받지 않는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.
In this study, the natural frequencies and mode shape of an external mounting pod were verified using the modal analysis and modal testing technique for a pod mounted on an aircraft. The procedure associated with the FEM building of an external mounted pod to predict the dynamic behavior of aircraft structures is described. The simplified FEM reflecting the results of the modal testing of a pod is built through the optimization, applied to the structural dynamic model of an Aircraft, used to verified the stability of vibration and flutter of an aircraft.
This paper describes the procedure of increasing the efficiency of experimental modal analysis and updating the quality of FE model using the scaled commercial vehicle frame. In this study, it was found that the experimental modal analysis could be more efficient when the measurements were made on the areas with high kinetic energies. Such areas could be located with the aid of FE modal analysis. Also, the number of measurement points could be decided by considering the dynamic characteristics of full FE model. The correlation of FE model and experimental modal analysis was assessed by the differences between the natural frequencies and MAC matrix, which is based on normal modes. These differences of modal parameters were reduced through the sensitivity and optimization analysis of which objective function consisted of the errors of natural frequencies and the diagonal terms of MAC matrix.
The divergence-free finite elements introduced in this paper are derived from Hermite functions, which interpolate stream functions. Velocity bases are derived from the curl of the Hermite functions. These velocity basis functions constitute a solenoidal function space, and the gradient of the Hermite functions constitute an irrotational function space. The incompressible Navier-Stokes equation is orthogonally decomposed into its solenoidal and irrotational parts, and the decoupled Navier-Stokes equations are then projected onto their corresponding spaces to form appropriate variational formulations. The degrees of the Hermite functions we introduce in this paper are bi-cubis, quartic, and quintic. To verify the accuracy and convergence of the present method, three well-known benchmark problems are chosen. These are lid-driven cavity flow, flow over a backward facing step, and buoyancy-driven flow within a square enclosure. The numerical results show good agreement with the previously published results in all cases.
본 논문에서는 얼굴 요소의 자연적 특징과 PCA(Principal Component Analysis)를 융합한 얼굴인식 알고리즘을 소개한다. 지금까지 PCA 를 비롯한 다양한 얼굴인식 알고리즘이 소개되었지만, 얼굴영상을 하나의 '신호'혹은 '벡터'로 간주하여 이를 수학적 접근법으로 풀이하는 방법이 대부분이었다. 이에 본 논문에서는 템플릿 정합 기법을 이용하여 눈썹, 눈, 턱 등을 형태에 따라 분류하는 특징 분류기를 통하여 그룹을 나누고, 각 그룹별로 PCA 분류를 진행하는 2 단계 알고리즘을 구현하였다. 이를 CMU-PIE 데이터베이스를 이용해 검증하고, 실험 결과를 논의하였다.
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
횡하중을 받는 고층건물에서의 인장역이 형성될 때 강판전단벽의 앵글 변화한다. 본 연구에서는 강판전단벽을 갖는 3층, 9층, 14층 및 20층의 4개 구조물에 대한 유한요소해석 연구를 하였다. 유한요소해석 결과와 각 모델들의 이론식으로 계산된 결과를 비교하여 전단변형 모드와 휨변형 모드로 분류하였다. 전단변형 모드의 모델에서는 주응력 벡터가 일정한 경사각을 이루며 인장역을 발생시킨 반면 휨변형 모델에서는 인장역의 변화는 기존의 이론식과 차이를 보였다.
기하학적 비선형 해석과정에서 일반적인 방법으로는 연속적인 하중증분단계의 기하학적 변위증분에서 절점회전이 미소하다는 가정에 의해 제한되어 접선강성행렬을 유도하고 유한회전의 영향을 증분평형 방정식의 반복계산하는 과정에서 고려하는 방법이 사용되고 있다. 그리고 개선된 방법으로는 미소회전증분의 가정을 무시하고 유한회전증분의 영향을 고려하여 접선강성행렬을 유도하는 방법이 Surana, Onate 및 Dvorkin 등에 의해서 개발되었다. 유한 회전을 고려하는 방법에서 Surana는 비선형 절점 회전함수를 가정하여 강성메트릭스를 유도하였으며 Onate와 Dvorkin은 전체좌표에서 회전각에 대한 회전행렬의 2차항까지를 고려한 강성메트릭스를 유도하였다. 본 논문에서는 유한요소의 기하학적 위치를 나타내는 변위함수의 방향 벡터를 삼각함수로 표현하여 연속적인 하중증분 사이의 방향벡터 증분을Tayler의 급수로 2차항까지 전개하므로써 비선형 회전 증분을 고려한 쉘 요소를 개발하였다. 기하학적 비선형 해석과정은 연속체 운동의 증분이론을 도입하여 Total Lagrange(T.L.)수식과 Updated Lagrange(U.L.)수식으로 비선형 거동을 해석하였다.
본 논문에서는 MPEG2 비디오 스트림에서 완전한 복호화 과정없이 직접 얻을 수 있는 압축 정보들을 이용하고 간단하고 효과적인 카메라 움직임(Camera Operation) 정보 추출방법을 제안하였다. 제안된 방법은 순서적이지 못한 움직임 벡터를 갖는 MPEG2 비디오 스트림에서, 선지식으로 알고있는 예측 프레임들의 속성을 이용하여 움직임 벡터(motion Vector)로부터 광 플로우(optical flow)를 추출하였으며, 일반화된 Hough 변환기법 이용하여 카메라 움직임 모델의 기본 요소인 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 등을 근사적으로 추정하였다. 제안된 방법은 농구경기 및 축구경기 비디오에 대해 적응하여 기존의 최소자승방법(Least Mean Square) 방법보다 양호한 실험결과를 얻을 수 있었다. 제안된 카메라 움직 추정은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론, 카메라의 움직임을 활용하는 내용기반의 비디오 검색 및 분석에서 유용한 요소 기술이 되리라고 기대된다. 또한 MPEG2 비디오 스트림에서 이러한 개발 기술들은 압축영상을 복호화 하지않고 객체들의 움직임만을 탐색하거나 추적하는데 활용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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