막 구조물을 설계하기 위해서는 우선 초기장력 도입으로 인한 구조물의 형상을 정확히 알아야 한다. 이를 위해서 모형을 통한 모델링이나 컴퓨터를 이용한 형상해석이 요구되며, 초기장력의 도입으로 형성되는 막 구조물의 곡면은 일반적으로 등장력 곡면이다. 이와 같은 특성을 가진 막 구조물은 모형만을 대상으로 형상을 구할 때에는 정량적으로 형상의 정보를 얻기가 힘들고, 형상해석만을 수행한 경우는 예기치 않은 문제가 발생하기도 한다. 또 설계자의 의도에 따른 형상은 실질적으로 등장력 곡면에 부합되지 않는 경우가 많고, 심지어 실현 불가능한 발생한다. 따라서 설계프로세스에 따른 구조물의 형상에 부합되면서 실현가능한 형상으로의 초기형상 결정과정은 막 구조물의 설계에 있어서 무엇보다 중요한 과정이다. 본 연구에서는 건축 설계프로세스에 따른 모델링과 수치적 형상해석과의 결과에 대한 차이를 살펴보고 피드벡 과정을 통하여 막 구조물의 초기형상을 결정하는 프로세스에 대해서 연구한다.
본 연구는 본격적인 우주 경쟁 시대에 중요 국가시설로 부각되고 있는 발사체 개발 시험시설의 변형, 폭발, 개조 등 형상변경 발생 시 효율적이고 체계적인 관리를 위한 형상관리 방법론을 개발하기 위한 연구이다. 형상관리 국제기준 분석을 통해 발사체 개발 시험시설에 적용할 형상관리 프로세스 프레임워크를 추출하고, 발사체 개발 시험시설의 라이프 사이클 엔지니어링을 수행한 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 국내 발사체 개발 시험시설의 운영·관리에 최적화된 형상관리 방법론을 제안하였다. 발사체 개발 시험시설에 대해 형상을 식별하고, 설계 요구조건에 의해 구축이 완료된 상태 이후에는 형상관리 담당, 형상관리 조직, 형상관리위원회를 통해 형상변경 사항에 대해 승인, 처리함으로써 발사체 개발 시험시설의 형상을 통제된 상태로 관리하고자 한다.
본 연구에서는 파괴형상의 특성을 이용하여 암석인장강도 측정실험법의 적용성을 평가하여Tekl. 이를 위해 화강암 및 석회암 시료를 대상으로 하여 점하중 시험법, Brazilian 시험법을 통해 인장파괴를 유도하였다. 각 파괴면의 형상을 분석하였고, Hoop 시험법의 경우 이론적인 응력분포와 함께 해석하였다. 파괴면 형상의 특징은 향후 시추코어의 파괴면 해석, 야외조사시 절리면의 파괴 해석 등에 이용될 수 있다.
3차원 형상 모델의 비교 연구는 의학, 분자 생물학, 컴퓨터 그래픽스 등의 분야에서 다루게 되는 기본적인 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 3차원 형상 모델간의 유사성을 측정하기 위한 방법을 제안한다. 본 시스템은 삼각형 메쉬 모델을 유사성 평가에 사용한다. 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 이용하고, 유사 점도의 계산을 위한 측도(metric)로는 부피(Volume), 곡률(Curvature), 직선거리(Euclidean Distance)를 사용한다. 또한 다양한 방식에 의해 획득된 형상 모델의 비교를 위하여 먼저 포즈 정규화(Pose Normalization)를 한 후 유사성 평가 작업을 수행한다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 형상 비교대상들에 대한 전체 변형 및 부분 변형, 그리고 회전등에 강인함을 보였다.
형상 관리는 형상 관리의 대상이 되는 형상 항목을 선정하여 프로젝트 생명 주기 동안 선택된 산출물의 무결성을 확보하는 활동이다. 반면 짧은 생명주기를 반복하여 고객에게 배포하는 애자일 개발 방법에서는 문서 산출물보다는 구성원의 지식에 기반한 개발을 요구한다. 그러나 애자일 개발에서도 필요한 산출물은 반드시 작성하라고 하며, 그러한 산출물은 형상 관리의 적절한 관리를 통해 무결성을 유지할 수 있는 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 애자일 개발의 기민함을 유지하면서 산출물에 대한 무결성을 확보할 수 있도록 애자일 개발의 대표적인 방법론인 XP에 형상 관리 프로세스를 연구 및 개발하여 그 적용을 제안한다.
최근 건설업계는 전통적인 2차원 문서 환경에서 3차원 디지털 정보 환경으로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 3차원 정보의 적용 방법론에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 기존의 2차원 기반 건설프로세스와 다르게 3차원 정보 모델은 3차원의 형상 정보를 기반으로 하여 건설 프로세스의 효율성을 향상시키고자 제안되었다. 본 논문에서는 실제 교량의 시공 단계에서 3차원 정보 모델을 구축하고 활용함으로써 그 효율성을 검증하였다. 대상 교량은 PSC 박스거더 형식의 군장대교 접속B교이며 3차원 정보 모델 구축을 위하여 대상 교량에 대한 분류체계를 정의하고 3차원 형상 모델을 생성하였다. 또한 시공 단계 업무에 3차원 정보 모델을 활용함으로써 시공 효율성 향상을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 산출물들은 지속적으로 변경되며, 변경 이력을 관리하기 위해 버전관리 기법이 사용된다. 산출물의 버전 정보는 과거의 변경에 대한 추적성을 제공함으로써 효율적인 변경 관리를 돕는다. 여러 산출물들이 함께 변경된 경우 각 산출물들의 버전정보를 링크시킴으로써 변경에 대한 추적성을 향상시킬 수 있다. 버전 링크의 식별은 미리 정해진 산출물들의 집합을 대상으로 하며, 동일한 변경 요청에 대해서 이루어진다. 본 논문은 산출물들의 집합을 한 형상항목 내에 포함된 것으로 정하고, 형상항목에 대한 변경 요청으로부터 산출물들간의 버전 링크를 식별하기 위한 기법을 제시한다. 형상항목과 산출물의 관계로부터 버전 링크를 식별하기 위해 형상관리 환경과 산출물의 버전관리 환경을 통합하였다.
본 논문에서는 StrAuto를 이용하여 구조물의 형상 변경을 통한 대안을 생성하고, 이에 대한 최적화를 수행하는 과정을 상세하게 다루었다. 비정형 대공간 전시장 구조물을 대상으로 전체 형상을 파라메트릭하게 디자인하고, 가장 폭이 넓은 경간의 구조 형상을 변경하면서 물량 변화를 관측하여 최적안을 도출하였다. 기존 연구들에서는 형상 변경의 제약 때문에 대부분 단면과 물성을 통한 최적화를 수행하는데 그쳤으나, 본 연구에서는 형상 변경이 가능한 부분을 찾아내어 StrAuto의 가장 핵심적인 능력인 형상 변경을 통한 최적화를 수행했다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 형상 변경으로 충분한 여유를 확보하고 단면 최적화로 물량을 줄이는 프로세스를 통해, 대공간 구조물의 일부만을 대상으로 하면서도 전체 물량의 11.7%를 줄일 수 있었다.
인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.
본 논문에서는 기존 건축물의 내진성능을 향상시키기 위해 시공성과 설치 비용적인 측면에서 상대적으로 우수한 강재댐퍼를 대상으로 기존 개발된 장치와 새로 개발된 형상의 장치에 대한 평가를 해석적으로 수행하였다. 해석결과는 강도 및 에너지 소산능력으로 평가하였으며, 제안된 내력 산정식의 적용을 아울러 평가하였다. 연구대상 댐퍼의 스트럿 형상은 V형, S형이며, 댐퍼의 스트럿 높이와 각도를 주요 변수로 한 후 ABAQUS를 이용하여 유한요소 해석하였다. 해석은 최대변위를 50mm로 하고 점진적인 이력변위곡선을 적용하여 수행하였다. 항복강도, 최대강도, 에너지 소산능력 평가결과, V형 및 S형 모두 우수한 성능을 보유한 것으로 평가되었으며, 또한 스트럿 각도 $60^{\circ}$ 및 높이 140, 200 mm의 성능이 안정적인 것으로 평가되었다. 전체적으로는 S형의 응답이 V형보다 안정적인 것으로 평가되어, S형 강재댐퍼의 적용성이 V형보다 유리한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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