• Title/Summary/Keyword: 3차원 혼합

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Time-split Mixing Model for Analysis of 2D Advection-Dispersion in Open Channels (개수로에서 2차원 이송-분산 해석을 위한 시간분리 혼합 모형)

  • Jung, Youngjai;Seo, Il Won
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.33 no.2
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    • pp.495-506
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    • 2013
  • This study developed the Time-split Mixing Model (TMM) which can represent the pollutant mixing process on a three-dimensional open channel through constructing the conceptual model based on Taylor's assumption (1954) that the shear flow dispersion is the result of combination of shear advection and diffusion by turbulence. The developed model splits the 2-D mixing process into longitudinal mixing and transverse mixing, and it represents the 2-D advection-dispersion by the repetitive calculation of concentration separation by the vertical non-uniformity of flow velocity and then vertical mixing by turbulent diffusion sequentially. The simulation results indicated that the proposed model explains the effect of concentration overlapping by boundary walls, and the simulated concentration was in good agreement with the analytical solution of the 2-D advection-dispersion equation in Taylor period (Chatwin, 1970). The proposed model could explain the correlation between hydraulic factors and the dispersion coefficient to provide the physical insight about the dispersion behavior. The longitudinal dispersion coefficient calculated by the TMM varied with the mixing time unlike the constant value suggested by Elder (1959), whereas the transverse dispersion coefficient was similar with the coefficient evaluated by experiments of Sayre and Chang (1968), Fischer et al. (1979).

CNN Architecture for Accurately and Efficiently Learning a 3D Triangular Mesh (3차원 삼각형 메쉬를 정확하고 효율적으로 학습하기 위한 CNN 아키텍처)

  • Hong Eun Na;Jong-Hyun Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.369-372
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    • 2023
  • 본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

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Shape Recognition of Hybrid Reflectition Object (혼합반사 물체의 형상인식)

  • 김태은
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.224-227
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    • 2000
  • 본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

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Interframe Coding for 3-D Medical Images Using an Adaptive Mode Selection Technique in Wavelet Transform Domain (웨이블릿 변환 영역에서의 적응적 모드 선택 기법을 이용한 3차원 의료 영상을 위한 interframe 부호화)

  • 조현덕;나종범
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.20 no.3
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    • pp.265-274
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    • 1999
  • In this paper, we propose a novel interframe coding algorithm especially appropriate for 3-D medical images. The proposed algorithm is based on a video coding algorithm using motion estimation/ compensation and transform coding. In the algorithm, warping is adopted lor motion compensation (MC). Then, by using adaptive mode selection, a motion compensated residual image and original image are mixed up in the wavelet transform domain for improvement in coding performance. The mixed image is then compressed by the zerotree coding method. We prove that the adaptive mode selection technique in the wavelet transform domain is very useful lor 3-D medical image coding. Simulation results show that the proposed scheme provides good performance regardless of inter-slice distance and is prospective for 3-D medical image compression.

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Simulation of Mixing Transport on Inner Reservoir and Influence Impacts on Outer Region for the Saemankeum Effluents Caused by Gate Operation (새만금호 수문 개방에 따른 내측의 혼합수송 및 외해역의 방류영향모의)

  • Suh Seung-Won;Cho Wan-Hei;Yoo Gyeong-Seon
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.18 no.1
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    • pp.43-52
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    • 2006
  • Numerical model tests are done in order to evaluate impact zone of low salinity water on outer region of the developing Saemankeum reservoir. Also saline mixing processes are investigated f3r the inner reservoir with consideration of Mankyoung and Donjin riverine flood discharges when sea water is passing freely through gate. In these analyses 2-d ADCIRC, 3-d TIDED3D and CE-QUAL-ICM models are used. Through models tests, it is found that inner reservoir mixing process caused by inflow of outer sea water occurs gradually. It takes at least one month for complete mixing on Mankyoung part and 6 month on Dongjin part of the reservoir. When Sinsi or Garyeok gates are opened to control inner reservoir level, discharging velocities decrease exponentially from the gates, but show very strong currents of 0.5m/sec to the 10Km region apart. These results imply that hydrodynamic circulation and ecosystem of frontal region of the Saemankeum dike might be affected in amount by gate operations, since low saline inner waters are discharged periodically at ebb tide according to tidal level.

Local Feature Map Using Triangle Area and Variation for Efficient Learning of 3D Mesh (3차원 메쉬의 효율적인 학습을 위한 삼각형의 면적과 변화를 이용한 로컬 특징맵)

  • Na, Hong Eun;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.573-576
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    • 2022
  • 본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

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Application of Drone for Analysis of 2D Pollutant Mixing in River (하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합 분석을 위한 드론의 활용)

  • Seo, Il Won;Baek, Donghae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.100-100
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    • 2017
  • 하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.

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3D RANS Simulation and the Prediction by CRN Regarding NOx in a Lean Premixed Combustion in a Gas Turbine Combustor (희박 예혼합 가스터빈 연소기 3 차원 전산 해석 및 화학반응기 네트워크에 의한 NOx 예측)

  • Yi, Jae-Bok;Jeong, Dae-Ro;Huh, Kang-Yul;Jin, Jae-Min;Park, Jung-Kyu;Lee, Min-Chul
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.35 no.12
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    • pp.1257-1264
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    • 2011
  • This paper presents 3D simulation by STAR-CCM+ for lean premixed combustion in a stationary gas turbine combustor with separate pilot and main nozzles. The constant for the source term in the flame area density transport equation was modified to account for a low global equivalence ratio and validated against measurement data. A Partially-premixed Coherent Flame Model(PCFM) involves propagation of a laminar premixed flame with the predicted flame surface density and equilibrium assumption in the burned gas with spatial inhomogeneity. The conditions for cooling by radiation and convection are considered for accurate determination of the heat flux on the wall. A parametric study is of the pilot-fuel-to-total-fuel-ratio is carried out. A chemical reactor network (CRN) was constructed on the basis of the 3D simulation results and compared against measurements of NOx.