• 센서학회지
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• 제7권6호
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• pp.418-425
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• 1998

로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.353-356
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• 2000

최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.

• 기계저널
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• 제35권8호
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• pp.691-697
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• 1995

인체 머리부분의 충격력이 가했을 때 어떠한 상해가 발생할 것인가에 대하여 수치해석적인 접 근을 시도하였다. 복잡한 생체구조의 단순화, 비선형적인 재료 특성으로 인하여 해석 결과는 정 량적인 정확성보다 정성적인 경향성에 보다 큰 의미가 있다고 할 수 있으며, 앞으로 개선할 여 지가 많다고 할 수 있다. 또 의학적인 부분에 관한 기초지식이 필요하기 때문에 의학계의 조건 또는 의학계와의 공동 연구가 요망된다고 하겠다. 해석 결돠의 검증은 과거에는 주로 사체 및 동물 심험에 의하여 행해졌으나 현재에는 사체 실함이 금지되어 있고, 동물(원숭이, 개, 돼지 등 )을 이용한 실험도 동물 보호단체의 반발로 여의치 않은 형편이다. 현재는 교통사고 등에서의 사체 부검 및 사고 상황의 역추적에 의해 생체 실함을 대신할 데이터가 마련되고 있으나, 정확한 사고 상황을 파악하는 것 자체가 또한 어려운 작업이다. 그래서 각 나라에서 일부분씩 가지고 있는 생체에 대한 데이터를 모아 전세계적인 데이터 베이스를 만들어 공유하려는 작업이 진행 되고 있다. 이렇게 실험이 불가능하거나 어려운 상황하에서는 수치 시뮬레이션이 주요한 해석 수단이 될 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1992년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 20 Nov. 1992
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• pp.3-7
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• 1992

포는 대체로 정확도와 최대 발사거리 및 최대 발사속도 등에 의해 그 성능 이 표현된다. 그 중에서도 최대 발사속도는 매우 중요한 인자로서 포의 주퇴 복좌 장치의 성능에 의해 직접적으로 영향을 받게 된다. 따라서 포의 최대 발사속도 향상을 위해서는 주퇴복좌 장치의 동특성 해석 능력을 확보하고, 그로부터 주퇴 장치의 설계 변경이 가능하도록 해야 한다. 한편, 주퇴복좌기 의 주퇴특성은 주퇴시 총주퇴저항력이 전주퇴장에 대해서 거의 일정해야만 포신에 전달되는 힘을 최소로 하면서 주퇴시간을 최소로 할 수 있으며 이러 한 설계 개념으로 주퇴복좌기를 설계한다. 그에 따라 주퇴복좌기는 그 내부 가 가변 오리피스 및 조절 로드로 이루어져 주퇴복좌기의 주퇴 저항력을 주 퇴속도 및 주퇴변위에 따라 변화시키도록 되어 있다. 따라서 주퇴복좌기는 필연적으로 강한 비선형 특성을 나타낸다. 이러한 주퇴복좌기를 모델링할 때 에 기존에는 주퇴복좌기내의 모든 유체역학적 요소를 고려하여 모델링하는 기법이 통용되어왔다. 그러나 이러한 모델링은 각 요소의 모델링 오차가 누 적될 위험이 있으므로 정확한 모델링을 보장할 수 없으며, 매우 복잡한 과정 을 거쳐야 한다. 따라서 본 연구에서는 주퇴 완충기 시뮬레이터를 이용한 실 험에 따른 계의 파라미터 예측을 통하여 모델링하는 기법을 시도하여 보았 다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.65-79
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• 2024

본 연구는 전통적인 통계기반 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델과 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 굴착 현장의 지중경사계 데이터를 통한 흙막이 벽체 변형을 예측하고, 두 모델의 예측 성능을 비교 분석하였다. ARIMA 모델은 시간의 흐름에 따른 시계열 데이터의 선형적 패턴을 분석하는 데 강점을 보이는 반면, LSTM은 데이터의 복잡한 비선형 패턴과 장기 의존성을 포착하는 데 우수한 능력을 보여주었다. 본 연구는 흙막이 벽체 변형 예측을 위해 지중경사계 계측 데이터에 대한 전처리, 다양한 시계열 데이터 길이 및 입력변수 조건 등에 따른 성능 평가를 포함하였으며, LSTM 모델이 ARIMA 모델에 비해 통계적으로 유의미한 예측 성능 향상을 확인하였다. 본 연구의 결과는 굴착 현장에서의 지중경사계 데이터를 활용한 흙막이 벽체의 안정성 평가에 LSTM 모델을 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다. 또한 이를 바탕으로 향후 굴착 현장 전체에 대한 안전모니터링 시스템 구축과 시계열 예측 모델 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제37권1호
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• pp.7-12
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• 2017

음향 비선형 파라미터는 입사시킨 기본주파수 성분의 변위 진폭 크기와 재료의 비선형성에 의하여 발생된 2차 고조파 성분의 변위 진폭 크기의 비로 정의된다. 본 연구에서는, 압전소자 방식을 이용한 초음파 절대변위진폭 측정의 타당성을 확인하고자, 이 기법을 통해 초음파가 입사된 SUS316 시편의 절대변위진폭을 측정하였다. 또한 비교를 위해, 레이저를 통한 패브리패럿 방식의 간섭계를 이용하여 동일 시편에 대한 절대변위진폭을 측정하였다. 두 가지 기법을 통한 실험 결과는 서로 잘 일치하는 경향을 보였으며, 특히 압전형 수신 기법의 경우 기존의 레이저 변위측정기법에 비하여 반복 측정의 안정성이 우수한 것으로 나타났다. 이 결과로부터 압전형 수신 기법은 기존 레이저 측정 기법에 비하여 과정이 복잡하지만, 미세변위를 더 안정적으로 측정할 수 있어 음향 비선형 파라미터의 측정에 유리할 것으로 기대된다.

• 전기의세계
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• 제39권3호
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• pp.47-54
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• 1990

유한요소법과 경계요소법의 합성으로 전자계 해석을 하는 기법은 각 방법의 장점을 수용하여 경계가 없는 무한영역의 전자장을 분석하는 기법으로서 어떤 복잡하고 어려운 기하학적 구조의 문제도, 비선형이나 비균질성 재질의 문제도 쉽게 formulation이 가능하여 용이하게 해석할 수 있지만 전체 System matrix방정식이 비대칭이며 부분적인 full matrix를 형성하여 계산시간이 길어 진다는 단점도 있다. 적용예에서 보여 준 것과 같이 합성요소법은 그 해가 실제에 근사한 값을 가질수 있다고 생각되며, 계산시간을 단축시키기 위하여 직접법이나 반복법을 사용한 새로운 해법들이 도입되고 있다. 최근에는 system전체 node의 순서를 고려한 NDRA(Nested Dissection Reordering Algorithm)이 도입되고 있고, System matrix자체를 유한 요소법의 형태로 유지시키며 풀수 있는 방법으로 알려진 Absorbin 경계조건을 사용하여 전자파에 대한 해석을 하고 있다. 유한 및 경계요소 합성법은 초고압 옥외용 전력기기의 전자장 해석과 설계, 레이다나 안테나 등의 전자파 해석문제, 초전도 응용, 전력기기의 전자장해석과 설계, 우주공간에서의 전력전송문제 등을 쉽게 model화하여 적용할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5385-5391
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• 2013

온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.818-824
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• 2014

최단강하선 문제의 해는 cycloid 형태라는 것이 밝혀졌으나, bead의 정확한 각도 값은 복잡한 비선형방정식의 역관계를 테이블 형태로 구해야 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 근사해의 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 이용하여 비선형방정식의 역관계식을 표현하였고, 신경회로망의 보간 기능으로 인해 높은 정확도의 최단시간제어가 가능하였다. 여러 가지 최종목표점에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.