최근 들어 건축과 IT 기술이 발전함에 따라서 대규모의 복잡한 3차윈 공간이 증가하고 있고, 사람들 또한 이러한 공간에서 생활하는 시간이 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 복잡한 3차원 공간 내에서 유사시를 대비한 또는 편의 정보를 제공하기 위한 서비스가 필요하게 되었고, 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 공간에서의 효율적인 위상학적 관계성 파악이 기본적으로 뒷받침이 되어야 한다. 공간의 관계성 파악은 위상학적 관계를 저장하고 표현하는 각각의 데이터 모델에 따라 그 방법과 효율성이 달라진다. 위상학적 관계성 저장과 표현에 있어서 가장 널리 사용되어 왔던 데이터 모델은 B-rep 기반의 데이터 모델이고, 2000년대 초반에 들어서는 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델에 관한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 데이터 저장 용량 및 공간질의에 대하여 두 데이터 모델의 효율성을 검증한다. 효율성은 데이터의 저장용량, 인접성 및 연결성 질의 응답속도를 기준으로 하여 수행한다. 효율성 검증의 결과로써 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델이 3차원 공간질의에 있어서 B-rep 기반 데이터 모델 보다 효율성이 높음을 제시한다.
본 논문에서는 V형 노치 및 반원형 노치 균열을 갖는 패치보강 적층판의 응력확대계수 산정을 위하여 수치해석적 방법을 사용한다. p-수렴 비등매개변수 모델이 고려되고, 이와 같은 비등매개변수 모델의 결과를 활용한 3차원 가상균열닫힘법에 대한 식이 표현된다. 1차원 로바토 함수로부터 확장된 3차원 계층적 형상함수를 가지고서, 임의의 요소에서의 변위장의 변위-변형률 관계와 3차원 구성방정식이 표현된다. 원형경계의 기하형상을 나태내기 위해 초유한사상기법을 사용한다. 응력집중계수, 응력분포, 자유도, 그리고 무차원 응력확대계수 등의 항목에 대해서, 제안된 모델의 정확도와 단순성이 기존의 결과들과의 비교를 통해 설명된다. 균열 적층판의 폭, 높이, 노치근입부의 반경, V형 노치의 경사각, 균열길이 등의 변화에 따른 응력확대계수가 산정된다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
균열 암반내 지하수 흐름은 공간적으로 불규칙하게 분포하는 균열 발달 상태에 영향을 받으므로 균질의 등방성 피압 대수층에 적용이 가능한 Theis식으로는 균열 암반 대수층의 수리지질학적 특성을 똑바로 이해할 수 없다. 본 연구에서는 지하수 흐름의 프락탈(Fractal)모델을 발전시킨 누수를 포함하는 프락탈모델의 이론적은 배경 및 수리상수 산출 방법을 제시하고,개발된 모델을 야외자료에 적용시켰다. 상기 모델은 홍천과 유성지역에서 수행된 양수시험 자료에 적용시킨 결과, 동일한 수리상수 값으로 양수정과 관측정에서의 관측된 수위하강 곡선과 이론적인 수위하강 곡선이 잘 일치하는 결과를 얻었다. 홍천 지역과 유성 지역의 시험공 주위의 프락탈 차원은 1.9로 구해졌으며, 이것은 이들 지역의 지하수 흐름이 2차원보다 약간 작은 프락탈 차원을 보인다는 것을 지시한다.
지금까지 시공간 객체를 다양한 관점에서 접근하여 표현하려는 많은 연구가 이루어졌다. 이 대부분의 연구는 GIS적 관점과 시간 데이터베이스 관점, 그리고 객체 지향적 관점 및 데이터타입 접근 방법으로 시공간 객체를 표현하고 있다. 시공간 객체는 공간 속성이 불연속적으로 변하는 객체, 위치 정보가 연속적으로 변하는 객체, 그리고 면적과 위치가 연속적으로 변하는 객체로 분류된다. 그러나 기존의 시공간 모델들은 한 종류의 객체에만 초점을 맞추고 있다. 따라서 이 논문에서는 유클리드 평면상에서 세가지 형태의 객체를 모두 표현할 수 있는 시공간 객체 모델을 제안한다. 이를 위해 유효시간 개념을 확장한 시간 모델과 함께 객체의 연속된 두 버전간의 관계성을 정의하여 이동 객체와 이력 객체 모두를 표현하는 방식을 사용한다. 여기서 제안하는 2차원 시공간 객체 모델은 개방형 GIS 명세서에서 제시하고 있는 2차원 공간 객체 모델을 따름으로써 표준 공간 모델과의 호환성을 보장한다.
본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.
본 논문에서는 풍력 블레이드와 같이 세장비가 크고 초기 비틀림이 존재하는 복합재료로 구성된 블레이드에 대한 이차원 단면의 차원축소와 복원관계를 이론적으로 기술하였다. 그리고 VABS 이용한 보의 차원축소모델에 대한 유효성을 검증하기 위해 선행연구 모델을 활용하여 기존 연구결과를 수치적으로 비교하였다. 실물과 가장 가까운 날개 구조물 2차원 형상에 단면해석을 적용하여 정밀한 단면의 이산화를 수행하고 VABS를 이용하여 블레이드의 특성(질량행렬, 강성행렬)을 포함한 1차원 보 모델링을 수행하였다. 1차원 보 모델을 통해 세장비가 큰 날개 구조물의 거동을 확인하고 내부하중을 계산하여 단면위치에서 변형률 복원을 수치적으로 계산하고 이산화된 단면에 수치적으로 매핑하여 시각적으로 확인하고 여유마진을 계산하였다.
교량(橋梁)의 동적응답(動的應答)을 파악하기 위해서는 노면(路面)조도에 의해 영향을 받는 차량의 거동 파악이 중요하게 된다. 최근, 교량의 상판(床版)등에서 발생되는 피로(疲勞)의 영향에 대한 관심이 고조되어 서서히 교통진동의 3차원 모델링에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 교량에 발생되는 교통진동(交通振動)의 영향을 좀더 정확히 표현하기 위하여 3차원 해석 방법을 제시한다. 해석방법으로 유한 요소법이 이용되었고, 차량 모델링은 하나의 전축(煎軸)과 두 개의 후축(後軸)을 갖는 8자유도계(自由度系) 차량 모델을 이용하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 동적(動的) 연립미분방정식(聯立微分方程式)의 해법에서는 Newmark-${\beta}$법(法)을 이용하였고, 가상 노면요철(凹凸)모델링에서는 정상불규칙과정(定常不規則過程)으로 가정하여 노면 요철(凹凸)을 생성하여 시뮬레이션에 사용하였다. 또한 실제 차량 및 교량에서의 실측치와 비교하여 모델의 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 블레이드 해석 라이브러리를 통해 단면해석 및 응력복원 해석 결과를 VABS의 결과와 비교하였다. 강성 행렬로 연결된 1차원 보 모델을 가상일의 원리에 의해 계산된 에너지를 복원 이론에 기반한 차원 복원해석 과정을 통해 계산된 응력과 3차원 해석모델과 비교하였다. 블레이드 해석 라이브러리의 구성, 입력 및 출력 형태, 차원 축소와 복원을 통한 로터 블레이드의 구조해석 프로시져를 기술하고, 블레이드 해석 라이브러리의 검증은 고형모델, 박 벽 모델의 단면해석, 3차원 복합재료 유한요소 모델로 구성하여 VABS를 통하여 검증하였다. 차원 축소와 복원해석을 통하여 블레이드 해석 라이브러리는 복합재료 블레이드의 전후처리 프로그램와 연계되어 고고도 무인기, 로터 블레이드, 풍력 블레이드 및 틸트로터 블레이드의 모델링에 활용될 수 있을 것이다.
고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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