• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2017

최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권2호
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• pp.87-94
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• 2014

페리다이나믹 이론은 재료파괴 및 균열진전 해석에 적합하다. 그러나 적분 방정식을 풀기위해 많은 비국부 상호작용을 해석해야만 하기 때문에 일반적으로 사용되는 국부 모델들에 비해 비효율적이다. 따라서 효율적이면서 정확한 해석 모델을 구성하기 위해 페리다이나믹 모델과 다른 국부 모델을 연성하는 연성 해석법의 개발이 필요하다. 연성 방법론 개발을 위해서는 불연속성 혹은 응력 집중이 발생될 것으로 예상되는 영역에는 페리다이나믹 모델을 구성하고 상대적으로 변형 거동이 복잡하지 않은 영역은 국부 모델을 구성하는 방법이 많이 사용된다. 본 연구에서는 최근에 개발된 힘-기반 연성 방법론을 소개한다. 이 방법론에서는 블랜딩 함수를 활용하여 연성 영역을 사이에 두고 페리다이나믹 모델과 탄성체 모델을 연성한다. 수치예제를 통해 연성 모델이 집중하중 해석 혹은 정적파괴 해석 문제를 효율적이고 엄밀하게 해석할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 문제들은 일반적인 탄성체 모델을 사용해서는 엄밀한 해석이 어렵다. 반면에 페리다이나믹 모델은 엄밀한 해석이 가능하지만 계산 시간과 비용이 매우 많이 요구된다는 문제점이 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.665-668
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• 2003

3D 모션 데이터를 생성하는 것은 어려운 작업이다. 보다 효율적으로 3D 모션 데이터를 생성하기 위해 키프레임 방식, 모션편집, 모션편집 등 여러 가지 방법이 적용되고 있다. 가장 최근에 많이 적용하고 있는 모션편집 방식은 모션편집에 있어 여러 가지 장점을 가지고 있다. 모션편집 방법이 다른 방법보다는 3D 모션 데이터 생성이 쉬운 편이지만 그래도 많은 노력과 시간을 요구한다. 그러므로 적은 시간과 노력을 들이고 보다 효율적인 3D 모션데이터 생성을 위해 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 모션편집 작업 중에 발생하는 모션 불연속문제를 효율적으로 해결하기 위하여, 곡선 보간법(Curve Interpolation)과 블랜딩(Blending)함수를 활용하여 모션의 연결부분을 자연스럽게 연결하는 기법을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.416-422
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• 2019

본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.