본 연구에서는 에너지소산률을 활용하여 구조물의 건전도를 실시간 상에서 모니터링하는 기법을 제시하였다. 실시간 모니터링에 적합하도록 계측은 자연가진기법(NExT)이 채택되었고, 동적 분석을 위해서는 고유계 구현기법(ERA)이 채택되어 실시간 데이터의 분석이 가능하도록 하였다. 이들 데이터로부터 계산된 구조물의 댐핑과 고유치만을 사용하여 에너지소산률을 계산하고, 이들 값으로부터 구조물의 손상도를 평가하는 알고리즘(에너지소산법)을 개발하였다. 본 연구에서 제안된 에너지소산법은 기존의 방법(고유치변화법과 모드변화법(MAC))과 비교하여 유용성이 입증되었다. 특히 에너지소산법은 실시간 모니터링에 중요한 계측시간과 데이터의 량을 줄일 수 있었고, 자연가진을 이용하여 전체적인 구조물의 거동을 파악하기에 용이하였으며 구조물의 손상 유무를 판단하는 효과적 기법으로 입증되었다.
하천으로 유입된 오염물질의 거동을 정확하게 예측하는 것은 하천 시스템의 수질 유지관리에 매우 중요하다. 본 연구에서는 1차 감쇠율(decay rate)을 가진 비보존성 오염물의 비정상 이송해석 방정식의 해를 위해 유한체적기법이 개발되어졌다. 하천 흐름 해석을 위해 자연형 단면에서의 마름-젖음 해석이 가능한 기법이 도입되었다. 이 기법은 2차-정도의 정확성와 Courant 수가 1 까지 안정함을 보장한다. 도입된 기법은 Godnov 형의 유한체적기법을 이용하여 St. Venant 방정식들을 해석하였고 질량 및 운동량 플럭스는 Roe 형의 Riemann Solver 를 사용하여 연산하였다. 오염물의 이송 해석은 추가적인 이송-확산 방정식을 도입을 통해 기존의 St. Venant 방정식과 함께 풀려질 수 있다. 추가된 방정식과 St. Venant 식은 3×3 eigenstructure를 구성하였고 이는 2차원 흐름해석 기법과 유사하게 해석될 수 있었다. 본 연구 모형의 검증을 위해 오염물의 계속적 주입을 가정한 가상 및 실제 하천에 적용되었다. 연구된 기법은 모든 적용에서 합리적 정확도를 가지고 오염물질의 연속적인 특성을 잘 모의하고 있었다.
실제 하천에서는 지형적 이산화에 따른 복잡성으로 인해 마름/젖음 현상이 발생하며 그로 인해 작은 수심에서 수치해석의 안정성에 영향을 주어 해석을 불가능하게 한다. 자연수로는 저수시 및 평수시에 물을 소통시키는 주수로부와 홍수시 수위 상승에 따라 주수로부에서부터 범람하게 되는 홍수터로 구성된다. 홍수터는 홍수류의 일시적인 저장이나 하류로 흐름을 전달하는 복합수로의 부분으로 사용된다. 자연수로에서 이와같은 흐름구조는 불규칙한 단면형상, 조도계수 등에 의해서 더욱 복잡하게 나타난다. 본 연구에서는 복잡한 지형과 자연 하천구조에 대한 동역학적인 흐름특성을 해석하고 오염물질의 이송-확산 해석 및 토사이송 해석과 연계하기 위해서 개발된 RAM-2 모형에 동수역학적 해석을 실시하였다. RAM-2 모형에는 대상하도에 대한 마름/젖음의 처리를 위해 흐름의 시간별 수위상승 및 하강 속도를 고려한 Deforming Grid 기법을 적용하였으며, 이에 대한 적용성을 검토하기 위해 마름/젖음 조건을 가지는 실험수로와 홍수터를 가진 사다리꼴 단면 그리고 실제 하도에 대해 적용하여 그 결과를 살펴보았다.
기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.
지금까지의 대부분의 2차원 수리해석 모형은 상류와 사류가 혼재된 불연속적인 천이류 흐름을 해석하기에 계산의 정확도 및 현실성에서 많은 문제를 보이고 있으며, 특히 계산과정에서 나타날 수 있는 마른하도의 처리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 유한체적기법을 사용하여 상류와 사류가 혼재하는 불연속적인 하천 천이류를 안정적으로 해석하기 위해 개발된 고정확도 수치모형의 자연하도 적용에 있으며, 또한 마른 하도로 전파되는 흐름 모의 및 계산과정에서 나타날 수 있는 마른하도 처리의 어려움을 해결함으로써 모형의 정확도와 안정성을 검증하여 실제 하천에서의 모형 적용성을 검토함에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov 기법과 관심격자의 좌우 격자 정보를 모두 사용하는 대표적 중앙차분기법인 Beam-Warming 기법의 장점을 모두 반영한 가중평균흐름률 (Weighted Average Flux) 기법을 사용하여 사각격자망의 구성을 통해 자연하도에 적용시킬 수 있는 2차원 유한체적모형을 개발하고자 하였고, 개발된 모형의 안정성, 정확도, 적용성을 검증하기 위해 직사각형 수로, 큰 사행비를 가진 만곡수로에 적용하고, 그 결과를 수리모형 실험결과와 비교, 분석하였다.
상류이송기법은 불연속 흐름을 해석할 수 있기 때문에 댐붕괴류, 천이류 등의 해석에 많이 이용되고 있다. 그러나 상류이송기법은 생성항 처리과정에서 발생하는 오차로 인해 불균일한 단면을 가진 자연하천에는 거의 적용되지 못하고 단순화된 하도에만 주로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 생성항의 차분화를 위해서 정규화된 Jacobian을 사용하는 상류이송형 생성항 처리기법을 새로이 개발하였다. 두 종류의 상류이송기법에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 생성항 처리기법이 기존 생성항 처리기법의 단점을 모두 극복할 수 있는 정확하면서도 효율적인 방법인 것으로 나타났다. 본 인구에서 제안한 방법은 단순한 형태를 지니고 있으며 다른 상류이송기법애도 다양하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자연스러운 장면 영상에서 임의의 방향성을 가진 텍스트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 텍스트 검출을 위한 기본적인 프레임 워크는 Faster R-CNN[1]을 기반으로 한다. 먼저 RPN(Region Proposal Network)을 통해 다른 방향성을 가진 텍스트를 포함하는 bounding box를 생성한다. 이어서 RPN에서 생성한 각각의 bounding box에 대해 세 가지의 서로 다른 크기로 pooling된 특징지도를 추출하고 병합한다. 병합한 특징지도에서 텍스트와 텍스트가 아닌 대상에 대한 score, 정렬된 bounding box 좌표, 기울어진 bounding box 좌표를 모두 예측한다. 마지막으로 NMS(Non-Maximum Suppression)을 이용하여 검출 결과를 획득한다. COCO Text 2017 dataset[2]을 이용하여 학습 및 테스트를 진행하였으며 주관적으로 평가한 결과 기울어진 텍스트에 적합하게 회전된 영역을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 기기의 디스플레이 비율을 고려한 복합적 Image retargeting 기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 비율을 가지는 광시야각 영상을 모바일기기에서 디스플레이하고자 할 때 줄어드는 과정에서 영상 내의 주요 영역의 손실을 최소화하고 자연스러운 결과 영상을 만들어내기 위해 영상의 saliency를 분석하여 에너지 분포와 gravity center를 구한다. 분석된 에너지 분포를 통해 영상을 동일한 에너지량을 가진 n개의 영역으로 분할하고 각 영역의 분포 특징에 따라 crop, linear scaling, seam carving의 기법을 최적의 영역에 복합적으로 적용하여 영상을 retargeting한다. 끝으로 제안하는 기법의 결과영상과 기존 기법의 결과 영상을 비교하여 제안 기법의 강점을 검증한다.
최근 프로그래밍이 가능한 그래픽스 프로세서(GPU)의 등장은 렌더링 속도의 향상은 물론 기존의 GPU가 할 수 없었던 다양한 그래픽스 계산을 효과적으로 수행할 수 있도록 해주고 있다. 이로 인하여 기존에 CPU 상에서 수행해야만 했던 그래픽스 계산들의 일부를 GPU 상에서 수행하도록 해주는 기법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 선형식에 기반을 둔 여러 응용 문제들을 GPU 상에서 효율적으로 구현할 수 있도록 도와주는 쉐이더 코드 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 SIMD 형태의 병렬 처리 능력을 가진 버텍스 쉐이더의 명령어에 맞게 고안되었다. 본 기법의 활용 가능성을 보이기 위하여 미분 방정식을 풀기 위한 4차 런지-쿠타 방법, 선형방정식을 풀기 위한 가우스-자이델 방법, 자연스러운 유체 모델링을 위한 파동 방정식 등의 문제에 적용하여 보았다. 본 논문에서 제안한 최적화 기법은 버텍스 쉐이더 용 컴파일러 구현에 쓰일 수 있으며, 향후 프로그래밍이 가능한 GPU 상에서의 실시간 그래픽스 소프트웨어 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 본 논문에서는 연관성 탐사 기법을 적용하여 Hits 데이터로부터 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단을 밝히고, 실제 자연현상에서 자주 나타나는 연관성을 교차타당성 (cross-validation) 기법을 통해 입증하였다. 이렇게 밝혀진 단백질 모티프간 연관성을 트라이 탐색 기법을 통해 웹으로 제공함으로써 단백질의 기능유추에 쉽게 접근하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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