현재 GUI 인터페이스와 컴퓨터 기술의 발전으로 다양한 형태의 그래픽 모델링 도구들과 시각 프로그래밍 시스템들이 사용되고 있다. 이러한 시스템들을 개발하기 위해서는 사용자가 그래픽 요소들의 형태와 그래픽 요소들간의 연결 관계를 개발자가 직접 프로그램을 이용해서 작성하여야 하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 그래픽 요소의 형태와 그래픽 요소들간의 연결성을 직접 조작 방식을 이용해서 기술할 수 있는 토큰 편집기인 TEdi(Token Editor)와 시각 프로그래밍의 기본적인 기능을 지원할 수 있는 AVE(Abstract Visual Editor)를 소개한다. TEdi는 그래픽 요소들을 정의하기 위해서 사용되며, 토큰 단위의 각 그래픽 요소는 다른 그래픽 요소와 연결되기 위해서 연결자를 사용한다. 연결자는 그래픽 편집기에서 연결될 수 있는 그래픽 요소를 제한함으로써 시각 프로그래밍 혹은 모델링에서 구문 오류를 줄여줄 수 있다. 본 논문에서 제공하는 시스템을 사용하는 경우에 사용자는 보다 쉽게 그래픽 요소와 시각 프로그래밍 혹은 모델링 도구를 작성할 수 있을 것이다.
이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 비선형구조물의 위상최적화를 위하여 개발된 요소 연결 매개법 (Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 기하비선형 구조물의 고유진동수(Eigenfrequency)를 최적화하는 연구를 소개한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 비선형 구조물의 위상최적화를 수행할 때 약한 탄성계수를 가지는 요소가 대변형을 일으켜 전체 강성행렬(Tangent Stiffness Matrix)이 양정정성(Positive definiteness)를 잃어버리는 문제점이 있어서 위상최적화를 수행하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이 개발되었다. 이 요소 연결 매개법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 이 연구에서는 요소 연결 매개법을 동적인 문제에 적용하기 위한 연구를 수행하며 이를 이용하여 비선형 구조물의 고유진동수를 최적화 하는 위상최적화 문제에 적용하였다. 비선형 수치 예제를 통하여 기하 비선형 구조물의 고유진동수를 최대화를 통하여 기하 비선형 구조물의 강성최대화 문제와 같은 결과를 얻을 수 있었다.
PHC 파일을 연결하기 위해 수평 및 수직 볼트를 사용한 연결부의 안전성 평가를 유한요소해석을 통하여 수행하였다. 수치해석 모델은 유한요소해석 프로그램인 ABAQUS를 이용하였으며 모든 연결 장치를 3D Solid 모델로 모델링하였다. 볼트 연결부는 ABAQUS에 제시된 Contact 및 Tie 조건에 고려하여 검토하였다. 유한요소해석을 통해 PHC 파일 연결부의 압축, 인장, 휨 및 전단 해석을 수행하였으며, 각 연결 장치에서 발생하는 Von-Mises 응력을 도출하여 볼트연결부의 안전성을 평가하였다.
최근 실시간 처리의 요구가 증가하면서 시간에 따라서 변화하는 동적 그래프에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동적 그래프를 분석하기 위한 알고리즘의 하나로 연결 요소가 있다. GPU는 높은 메모리 대역폭, 연산 성능으로 대규모의 그래프 계산에 적합하다. 그러나 동적 그래프의 연결 요소를 GPU를 이용하여 처리할 때, GPU의 제한된 메모리로 인해 실제 그래프 처리 시 CPU와 GPU 간에 잦은 데이터 교환이 발생한다. 본 논문에서는 동적 그래프에서 GPU 기반의 효율적인 점진적 연결 요소 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Weighted-Quick-Union 알고리즘을 기반으로 연결 요소 레이블에 구성 요소의 개수를 이용하여 연결 요소를 빠르게 계산한다. 또한, 재계산할 부분을 판별하여 GPU로 전송할 데이터를 최소화하여 대규모 그래프에 대하여 CPU와 GPU 간의 데이터 교환 횟수를 감소시킨다. 뿐만 아니라 GPU와 CPU 간에 데이터 전송 시간 낭비를 줄이기 위해 GPU와 CPU가 비동기로 실행하는 처리 구조를 제안한다. 실제 데이터 집합을 사용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문은 제품을 설계하는데 있어서 고객의 감성을 구체적인 디자인 요소로 변환하는 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템은 감성 데이터 처리 서브시스템, 디자인 요소변환 서브시스템, 형상 데이터 처리 서브시스템 등 크게 세 가지의 서브시스템으로구성된다. 감성 데이터 처리 서브시스템은 고객의 제품에 대한 정성적 감성을 분석하여 디지인 요소와 상관성을 나타내기 위한 시스템으로서, 제품을 표현하는 감성어휘를 추출하고 이를 분석하여 디자인 요소로 변환할 수 있게 해주는 데이터베이스를 구축하는 것이다. 디자인 요소변 환 서브시스템은 고객이 원하는 제품의 이미지를 구체적인 디자인 요소와 연결하는 추론 시스템으로서 감성 데이터베이스에 저장되어 있는 어휘 중에서 고객이 선택한 감성어휘에 대해 퍼지 추론을 이용하 여 디자인 요소와의 연결관계를 형성하게 된다. 형상 데이터 처리 서브시스템은 제품의 아이템/카테고 리에 대한 형상을 데이터베이스로 가지고 있으며, 디자인 요소변환 서브시스템에의해선정된 제품정보와 데이터베이스를 연결하여고객이 원하는 제품이 구체적으로 어떠한 형상을 가지게 되는가를 보여주게 된다.
본 연구 논문에서는 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 선형 구조물의 동적 컴플라이언스(Dynamic compliance)를 최소화하는 위상을 설계하는 기법을 연구한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 각 유한 요소의 탄성계수를 각 요소에 정의되어 있는 설계변수(Design Variable)를 이용하여 위상최적화를 수행한다. 이 방법은 현재까지 많은 선형구조문제에 적용되었지만 비선형 문제와 멀티피직스 시스템에서 수치적인 문제점이 보고되었다. 이런 문제점을 근본적으로 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이란 새로운 최적화 기법이 개발되었다. 이 새로운 설계 방법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물이나 멀티피직스 시스템의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 하지만, 아직까지 질량 행렬의 정의에 대한 모호함으로 인하여 동적인 구조물의 최적화에 대한 연구가 많이 이루어지지 않았다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 요소 연결 매개법에서 질량행렬을 정의하는 방법을 연구하며, 이를 이용하여 선형 구조물의 동적 컴플라이언스(Dynamic Compliance)를 고려한 위상최적화 문제에 적용하여 제안된 방법을 검증하였다.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
포스트-노스리지 연결부를 사용하는 강재 보의 탄성거동을 모델하기 위한 부등 단면 보 요소가 제안된다. 감소 단면 (RBS) 연결부를 갖는 부등단면 부재에 대한 탄성 강성 매트릭스는 수치적분이 필요치 않는 수식으로 표현되고 전단 효과를 포함하고 있다. 또한 균일 단면 보 요소를 사용하여 RBS 연결부를 갖는 보를 모델 하는 간략 방법이 제안된다. 이 방법의 장점은 기존의 보 요소를 사용하여 RBS 연결부를 사용하는 강재 모멘트 골조의 최대 층간 상대 변위 비를 상당히 정확하게 예측할 수 있다는데 있다. 강재 모멘트 골조의 탄성 강성에 감소 단면 연결부가 미치는 영향이 조사되었고, 절점에서의 변형을 고려하기 위한 적절한 모델 선정이 골조의 최대 층간 상대변위 비를 정확히 예측하는데 감소 단면 연결부보다 중요한 역할을 하였다.
주어진 영상에서 인체를 찾고 그 자세를 인식하기 위해 자세나 조영 조건의 변화에 됨 민감한 방법으로 구성요소에 기반한 접근이 있다. 본 논문에서는 10개의 구성요소와 그들간의 유연한 연결로 구성된 인체모델을 사용한다. 각 구성요소는 기하학적, 명시적, 다른 구성요소와의 연결요소에 대한 정보로 구성되어 있다. 인체구성요소 사이의 계층적 연결은 일반-상세 탐색으로 시간효율적인 인체 매칭을 가능케 한다. 본 논문에서는 새로운 인체를 찾을 때마다 인체 구성요소를 갱신함으로써 자세 및 조명 변화에 보다 적응적으로 자세를 추정하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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