최근 고속 스토리지의 활성화로 인해 하드디스크를 전제로 설계된 메모리 관리 시스템에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문은 고속 스토리지 환경에서 메모리 접근 시간이 페이지 크기에 민감한 점을 관찰하고, 그 이유가 페이지 폴트율보다 TLB 미스율이 메모리 접근시간에 미치는 영향력이 커졌기 때문임을 확인하였다. 또한, TLB 미스율과 페이지 폴트율이 페이지 크기 변화에 따라 상충관계를 나타냄을 확인하고 이를 모델링하는 함수를 설계하였다. TLB 미스율의 경우 파워 피팅을 통한 모델링을 하였으며, 페이지 폴트율의 경우 2개의 항을 가진 지수 피팅을 통한 모델링을 하였다. 검증 실험을 통해 설계된 모델 함수에 의한 예측치가 실제 결과값을 잘 반영함을 확인하였다.
본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.
펄스 열화상에서 서모그램 등 데이터의 플롯에 의해 표시되어지는 로그-로그 플롯을 활용해서 특정하게 정류(rectification)하여 펄스 서모그램을 잘 사용하도록 정의하고 열화상 신호복원(thermographic signal reconstruction; TSR) 기법에 의해 실험 데이터를 피팅하도록 한다, 이와 같은 물리적인 해석 및 수학적 대수기법에 의해 펄스열화상은 단순하면서도 효율적인 정규화가 가능하게 될 수 있다. 펄스열화상의 최적화는 로그대수 유도로 비교되는 콘트라스트(contrast)의 초기 검출과 TSR의 사용이라는 두 가지 돋보이는 접근 방법에 기반하여 이루어진다. 펄스자극열화상을 최적화하기 위해서 두 개의 매개변수, 즉 결함 콘트라스트의 신호 대 잡음비와 추출에 대한 선인식을 고려하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 일반적으로 축방향 변위에 대한 모우드만을 가지고 있는 경우의 합성을 위해 축방향 변위 모우드의 커브-피팅을 이용하여 기울기 정보를 얻고 모델링된 요소의 연결부에 부여함으로써, 변위 정보만을 사용하는 방법보다 좀 더 정확한 고유값을 얻을 수 있음을 보이고자 한다.
영상에서 얼굴 및 얼굴 특징을 추출하기 위한 기법으로 active appearance model(AAM)이 있다. 본 논문에서는 두 개의 AAM을 이용하여 얼굴 특징을 추출하는 multiple active appearance model(MAAM) 기법을 제안한다. 두 개의 AAM은 학습 데이터에 대한 파라미터를 조절하여 상반되는 장단점을 가지도록 생성하고, 서로의 단점을 보완할 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 영상에 대해서 얼굴 특징추출 실험을 하였다. 실험 결과 기존의 AAM 하나만을 사용하는 기법에 비해 적은 횟수의 피팅만으로도 정확도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 불특정 분포하중에 대한 다경간 연속 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 본 추정 기법은 해석적 방법이 아닌 계측한 변형률 데이터로부터 최소제곱법을 이용한 커브 피팅을 통해 변형률 분포를 추정하였다. 제시한 다경간 보 연속 구조물의 변형률 추정 기법은 멀티플렉싱이 가능한 FBG센서를 이용하여 다경간 연속 강재 보 정적 가력 실험을 통해 검증하였다. 실험을 통해서 분포 하중과 집중하중에 의한 변형률 분포의 추정 정확성 및 변형률 추정에 사용되는 계측점 수에 따른 추정 오차에 대한 검토를 수행하였다. 5.89 (하중 step1), 6.26% (하중 step2) 오차로 최대 변형률 지점에서의 변형률을 추정할 수 있었다. 추정을 위한 변형률 계측 센서 수를 감소시킨 경우 오차가 증가 (0.26~0.37%)하는 것 또한, 확인할 수 있었다. 회귀분석적 기법을 통해 다경간 보의 변형률 분포를 추정함으로써 특정 형상의 분포 하중에 대해서만 적용이 가능한 해석적 변형률 추정 기법의 한계를 넘어 불특정 분포 하중에 대한 변형률 분포 추정이 가능해졌고 추정 변형률 분포를 통해 최대변형률 발생 위치까지 확인할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 판형 열교환기 등에 널리 이용되고 있는 순 티타늄 판재의 프레스 성형성을 평가하기 위해 인장실험을 수행하였고 인장실험결과를 가장 잘 피팅할 수 있는 가공경화 모델을 제안하였다. 또한 항복곡면의 도출을 위해 단축변형, 평면변형, 순수전단변형 등 다양한 변형모드 하에서의 인장실험을 실시하였다. 이 제안된 모델을 Hora의 수정된 최대하중조건식에 적용하여 프레스 성형성을 평가하기 위해서 널리 사용되고 있는 성형한계선을 예측하였고 그 결과를 장출성형실험에서 구한 성형한계선과 비교하였다. 도출한 항복곡면을 잘 묘사하기 위한 이방성 항복조건식과 본 연구에서 제안된 가공경화 모델은 순 티타늄 판재의 프레스 성형성의 척도인 성형한계선을 잘 예측함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 단 한번 만의 간단한 구형 인덴테이션 임프레션 실험을 통하여 재료 소성 물성치를 측정함에 있어서 효율적인 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 레프리젠터티브 스트레인의 새로운 정의를 기반으로 연구가 수행되어 예전의 연구와 비교할 때 상당한 량의 피팅 매개변수의 개수를 줄이게 됨으로서 계산 량이 대폭 줄어들면서 연구가 쉽게 진행될 수 있었다. 또한 레프리젠터티브 스트레인에 대한 새로운 정의는 보다 명확한 물리적 임의를 부여하였다. 역 해석의 신뢰성을 증명하기 위하여 본 논문에서는 거의 모든 공학적 금속과 합금이 포함되는 재료 세트들을 사용하여 해석을 진행하였다. 수치 해석 모델링을 통하여 얻은 P-${\delta}$ 그래프를 바탕으로 하여 인덴테이션 반응 특성과 재료의 탄소성 물성치가 양 함수에 의하여 연계되었고, 역 해석방법을 적용시켜 재료의 항복응력과 power-law 경화 지수가 얻어진다. 마지막으로, 역 해석을 통하여 얻어진 재료 물성 치와 실제 실험을 통하여 얻어진 재료 물성치가 좋은 일치성을 가진다는 것을 보여준다.
선량데이타와 정확한 3차원 선량모델을 이용하여 여러 아크에 대한 선량분포를 조사하였다. 정확한 선량모델에 의해 계산된 선량 값은 판단한 실험식으로 표현이 가능했으며 이는 선량 최적화 과정에서 반복적으로 선량 값을 계산하는데 매우 유용하였다. 360도 아크와 부분 아크에 대한 선량 값을 빠른 속도로 계산하기 위하며 실험적으로 구해진 실린더형 선량모델을 개발하였다. 200개 위치의 정확한 선량 값을 비선형식으로 피팅하여 7개의 변수를 포함하는 실험식을 개발하였다. 결과적으로 이 모델을 이용하는 경우 한 아크에 대한 선량 계산시 400개의 위치를 계산하는데 PC-486으로 1초 이내에서 계산이 가능하였다. 결론적으로 개발된 고속선량모델은 정확한 선량모델에 의한 선량 값과 유사한 값을 제공함으로써 계간속도가 늦은 일반 3차원 선량모델을 대치할 수 있을 것으로 사려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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