키그래프는 데이터 패턴 속에서 인간의 의사결정이나 미래에 닥쳐올 변화에 영향을 주지만 자주 발생하지 않는 희소성이 있는 사건을 발견하기 위한 알고리즘이다. 키그래프는 지진예측, 논문, 파일탐색, 그리고 중요한 URL 추출 등에 이용되었다. 데이터 분할을 통한 클러스터의 형성은 키그래프의 성능에 가장 큰 영향을 끼치는 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 키그래프의 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 데이터 분할을 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 가능성을 보여주기 위하여 모바일 기기 사용자로부터 수집한 방문 장소 데이터에 제안하는 방법을 적용하여 키그래프의 성능이 향상되는 것을 보인다.
관계형 데이터베이스 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주 기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 속성의 중복할당을 허용하여 분할하고, 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만을 액세스하여 디스크의 액세스 횟수를 줄이는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 속성의 중복할당을 허용하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제에 수리모형을 조회, 갱신트랙잭션을 모두 고려하여 0-1 정수계획법으로 개발하였다. 또한 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안하였으며, 분지한계법으로 큰 문제를 푸는데는 많은 시간이 소요되므로 계산량을 줄일 수 있는 초기처리방법과 비용계산방법을 제안하였다. 속성의 중복을 허용하여 구한 해가 중복을 고려하지 않은 경우의 해보다 디스크 액세스횟수가 감소한 것으로 나타났으며, 갱신트랜?션의 수가 증가함에 따라 중복되는 속성의 수가 감소하는 결과를 나타내었다.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
A finite element interface system for the design of optimal spot welding locations has been developed. In order to find out the optimal locations of spot welding points, iterative finite element an alyses are necessary, and thus automatic generation of finite element model for the structures with spot welded pointsis required. In this interface system, quadrilateral shell elements are automatically generated for finite element analysis of spot welded structured, which employs a domain decomposition methodand adaptive mesh(h-method).
본 논문에서는 한글 문서 영상에서의 문자 분할을 위한 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이다. 이 알고리즘은 크게 문자수 추정, 분할 점 획득 및 문자 경계 탐색, 그리고 최적의 문자 분할 결과 선택으로 구성된다. 두 번째는 근접한 문자들이 서로 연결된 저 품질 문서 영상에 적합한 분할 알고리즘이다. 이 경우 연결요소를 제거하기 위해 투영 프로파일의 일부를 잘랐는데, 이를 ${\alpha}$-cut이라 한다. 그 후 전자의 방법을 변형하여 문자 분할을 수행한다. 다양한 폰트 속성을 갖고 품질이 낮은 43,572개의 한글 단어 영상을 대상으로 실험한 결과, 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이 91.81%, 투영 프로파일에 ${\alpha}$-cut을 적용한 알고리즘이 99.57% 의 문자 분할 성공률을 나타내어 저 품질 한글 문서 영상에서 ${\alpha}$-cut을 이용한 문자 분할 알고리즘이 효과적임을 입증하였다.
본 연구는 combined integration/matrix method에 의해 다양한 접지 시스템의 특성을 모의할 수 있는 수치 해석 기법에 관한 연구이다. Combined integration/matrix method는 접지 시스템을 일정한 길이의 요소로 분할하여 미리 적분을 한 후 적분된 길이 요소 기법에 대해 matrix method를 사용하는 방법으로 연산 시간 및 해석시 에러 발생을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 수치 해석시 분할 요소 길이에 대한 오차 분석을 통해 최적의 요소길이 산정 방법을 제시하였으며 이를 통해 실규모 접지 시스템의 다양한 형태의 접지 시스템의 성능 분석이 가능하도록 하였다. 오차 분석을 토대로 접지 전극의 길이와 매설 깊이에 따라 적절하게 요소의 길이를 도출한 결과 분할하고자 하는 요소의 길이는 매설 깊이와 접지 도체의 길이에 주요한 상관 관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구에서 제시한 수치 해석 모델링 방법에 따라 3 % 이내의 해석 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 이를 다중 접지계 해석에 적용하여 현재 산업 플랜트 접지 방식에서 가장 논란이 되고 있는 전원 접지계와 신호/통신 접지계의 공통 접지 및 분리 접지의 영향 평가 등에 활용될 수 있음을 보여주었다.
Optimization of mesh discretization has been proposed to improve the accuracy of limit analysis solution of collapse load by using the Rigid Body Spring Model(R. B. S. M) under the plane strain condition. Moreover, the fracture behaviour of materials was investigated by employing the fracture mechanism of a spring connecting the triangular rigid body element. It has been clarified that the collapse load and the geometry of slip boundary for optimized mesh discretization were close to those of the slip line solution. Further, the wedge-shaped fracture of a cylinder under a lateral load and the central fracture of a strip in the drawing process were well simulated.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.
본 논문에서는 선형 구조물에 대해 성능함수법을 이용하여 신뢰성기반 위상 최적설계 기법을 개발하였다. 구조물을 라이즈너-민들린(Ressiner-Mindlin) 판 요소로 분할하였으며, 각 요소의 재료 물성치를 설계변수로 사용하였다. 설계변수와 임의변수의 효율적인 설계민감도를 구하기 위하여 연속체 역학에 기초한 해석기법 중 보조변수법(Adjont variable method)을 사용하였다. 또한 확률론적 제약조건을 평가하기 위해서 성능함수법(Performance measure approach)을 사용하였으며 변위 제약조건을 두어 위상 최적설계 문제를 구성하였다. 이 때 재료 물성치와 하중을 불확실 변수로 고려하였으며 수치적 예제를 통하여 본 논문에서 제안한 최적설계 방법론을 기존의 결정론적 방법, 안전계수법(Safety factor approach), 최악조건법(Worst case approach) 등과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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