이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 유체-구조 상호작용해석의 일종의 3차원 접수구조물의 진동해석을 효과적으로 수행하기 위한 해석방법을 제시하기 위하여 동적재해석기법을 검토하였다. 접수구조물의 유한구조 상호작용해석 결과는 구조진동의 관심 주파수역에서는 3차원 연성 부가수질량으로 표현되는 관성력으로 나타난다. 따라서 구조질량행렬에 부가수질량 행렬이 더해져서 전체 관성력으로 표현된다. 이 부가수질량을 추가질량으로 보고 재해석기법을 응용하는 방법을 수치실험을 통해 검증하였다. 이 때 재해석기법이 갖추어야 할 조건은 원구조의 질량과 거의 같은 정도의 질량이 추가되고 또한 완전 연성질량이 추가된 경우에도 정확한 해를 주어야 한다는 것이다. 이를 검증하기 위해 직접재해석기법과 섭동법을 이용한 재해석기법으로 4질량 스프링지지구조에 대한 해석을 수행한 결과 직접재해석기법의 응용이 적합함을 쉽게 입증할 수 있었다. 접수구조물의 예로는 3차원 잠수주상체에 대해 접수진동해석을 수행하였으며 그 결과 선체진동해석에 전통적으로 이용되고 있는 2차원 부가수질량과 3차원 수정계수를 사용한 기준차수법에서는 수지모드와 수평-비틔 연성모드와 같이 서로 독립적인 모드에 대해서는 따로 진동해석을 수행해 주어야 하는 단점이 발견되었다. 이 단점을 보완한 각 모드의 3차원 수정계수행렬을 이용한 재해석기법을 도입하여 모드에 상관없이 동시에 해를 구할 수 있었다. 그러나, 이 방법은 3차원 수정계수가 구해져 있는 경우에 한해서만 적용가능하며 실제 선체진동의 경우에는 10Hz 미만의 저차 주선체 진동에 한해서만 적용가능한 방법이다. 고차의 진도옴드에는 3차원 수정계수를 구할 수 없기 때문에 유체-구조 상호작용 해석결과로부터 얻은 3차원 연성 부가수질량을 이용하게 되며 이 때 이 행렬이 접수구조 표면의 전 자유도와 연성되어 있기 때문에 방대한 방정식을 푸어야 하지만 직접재해석기법을 적용함으로써 정확한 해를 구할 수 있었다. 또한 3차원 부가수질량을 이용한 직접재해석기법은 종래의 2차원 부가수질량과 3차원 수정계수를 이용한 방법에 비해 해석시간 면에서도 전혀 불리한 점이 없는 경제적 방법임이 밝혀졌다. 앞으로 Slamming 혹은 수중폭파 등의 충격하중에 의한 천이 구조응답 해석을 위한 효과적인 방법에 대해서도 연구결과를 발표할 계획이다.
최근 지진에서 발생한 건물의 손상을 살펴보면, 지진하중을 받는 건물의 3차원 거동에 의해서만 설명할 수 있는 경우가 많이 있다. 특히, 비대칭의 평면을 가지는 건물에서 발생하는 비틀림 거동은 2차원 모델로는 파악하기가 어렵기 때문에 구조물과 개별 부재의 3차원 거동을 보다 정확히 이해함으로써 구조물의 내진능력을 더 정확히 평가할 수 있다. 이를 위해서는 3차원 모델에 의한 비탄성 동적해석이 필요하게 된다. 현재, 전산기의 발달과 더불어 많은 자유도를 요구하는 3차원 구조물의 비탄성해석이 가능해지고, 구조부재의 비탄성거동에 관한 많은 실험으로 다양한 구조부재의 모델이 개발되어 지진에 대한 건물의 설계시 개인용 컴퓨터를 사용하여 이러한 3차원 비탄성 동적해석의 반영이 가능하게 되었다. 실제로 지진이 많이 발생하는 국가에서는 비탄성해석에 대해 많은 연구들이 진행되고 있으며, 일부 국가에서는 건물의 내진설계시 강진에 대한 비탄성해석을 요구하고 있다. 이 글에서는 삼성건설 기술연구소에서 도곡동 102고층 건물의 해석에 사용하였던 3차원 비탄성 동적해석 프로그램인 CANNY-E에 대하여 그 구성과 특징을 소개하고자 한다.
광결정(photonic crystal)은 빛의 파장 크기 정도의 격자 상수를 지닌 1차원, 2차원, 또는 3차원의 주기적인 구조이다. 광결정에는 광밴드갭(photonic bandgap)이라는 빛의 자발 방출이 억제된 진동수의 영역이 존재하는데, 이 영역을 이용하여 빛의 자발 방출을 조절하고 빛의 흐름을 제어할 수 있다. $^{[1]}$ 지난 10여년간 2차원, 3차원의 광결정 구조에 대한 연구가 많이 이루어져 왔는데, 최근에는 슬랩 도파관(slab waveguide)에 2차원 광결정을 만든 구조에 대한 연구가 활발하게 진행중이다. 이 구조는 평면 방향으로는 광밴드갭 효과로 광모드를 가둘 수 있고 수직 방향으로는 전반사를 이용하여 모드를 가둘 수 있어서 3차원적인 모드 confinement 효과를 얻을 수 있다. [그림 1]의 (a)에 air-bridge 형태의 2차원 광결정 슬랩(photonic crystal slab) 구조를 도식적으로 나타내었고, (b)에는 본 연구실에서 제작한 구조 표면의 scanning electron micrograph을 나타내었다. 현재 몇몇 연구 그룹에서 이와 같은 광결정 슬랩 구조를 이용한 반도체 레이저를 실현하는데 성공하였다.$^{[2,3]}$ (중략)
본 논문은 엔지니어링 문서정보를 준구조화된 XML 문서로 변환하고 이를 3차원 교량 모델과 연계하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 구조계산서의 세부 목차에 따른 문서구조를 추출하는 기법을 이용하여 3차원 교량모델을 구성하는 각 부재와 매핑되는 구조계산서 문서의 일부를 프로그램 상에서 자동으로 추출하기 위한 모듈을 개발하였다. 또한 3차원 교량모델의 정보를 운영하기 위해 IFC 기반의 교량정보모델을 개발하였다. 개발된 정보모델은 교량요소들의 논리적 구성체계를 공간적 요소, 물리적 요소 및 그룹 요소별로 표현할 수 있도록 지원한다. 이와 같이 개발된 기술을 이용하여 3차원 교량모델 뷰어에서 구조계산서의 정보를 검색하기 위한 시범 툴을 개발하였으며, 4개의 단위 교량으로 구성된 복합형식의 교량에 대한 3차원 모델을 구축하고 각 교량에 대한 구조계산서 또한 XML 문서로 변환하였다. 이와 같이 구축된 두 정보체계에서 사용자가 선택한 임의의 구성요소에 관한 세부 문서정보의 조회가 가능함을 보임으로써 제시된 방법의 적합성을 검증하였다.
구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 구조적생물 정보학의 중요한 분야 중의 하나는 단백질 3차원 구조 가시화이다. 단백질의 3차원 구조를 규명하는 장비의 발달로, 규명되는 단백질의 크기와 개수가 증가함에 따라, 고성능의 단백질 가시화 시스템의 필요성도 크게 증가하였으나, 기존의 단백질 구조 가시화 시스템은 3차원 그래픽 하드웨어에 최적화 되지 못하여, 거대 단백질의 가시화에 충분한 성능을 가지지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 단백질 3차원 구조 가시화 시스템은 거대 단백질의 가시화 하기 위하여, 3차원 그래픽 하드웨어의 최적화 기법중의 하나인 기하 인스턴싱 기법을 사용하여 빠르게 거대 단백질을 렌더링 한다. 성능 실험에서 7종의 다른 크기의 단백질을 대상으로, 4가지 가시화 방법에 대하여, 제안하는 시스템과 기존의 시스템과의 단백질 렌더링 성능 비교 실험을 하여, 대부분의 경우 우수한 성능을 보였다.
3차원 유한요소 모델을 사용하여 여러 wing들로 구성된 3차원 다중 구조물의 해석을 수행할 경우에는 입력자료 작성시 번거로움과 긴 해석시간 및 큰 용량의 컴퓨터가 필요하게 된다. 본 연구에서는 이런 문제점을 효율적으로 극복할 수 있는 여러 wing들로 구성된 3차원 구조물에 대한 해석모델들을 제안하였으며 이들 해석모델에는 3차원 다중 구조물에서 계산의 간편성 때문에 통상 무시되어 온 바닥슬라브의 면내변형이 고려되어져 있다. 본 연구에서 제안하는 해석모델에서는 여러 wing들로 구성된 3차원 구조물을 하나의 구조물로 취급하는 종래의 방법 대신에 각 wing 구조물들과 이들 wing 구조물을 서로 연결시켜주는 연결부로 이상화하기 때문에 다양한 형태(Y. U, H 등)의 구조물에도 쉽게 적용할 수 있다. 제안된 해석모델의 정확성은 두가지 구조방식의 예제 구조물에 대하여 3차원 유한 요소 모델과 제안된 해석모델로부터 구한 해석결과(구조물의 고유 진동주기, 모드형상, 임의 절점에서의 변위에 대한 시간이력)의 비교로부터 검증되었으며 그 결과 제안된 해석모델은 여러 wing들로 구성된 3차원 구조물에 대한 근사적인 모델로 적합함을 알 수 있었다.
최근 반도체 공정 기술이 발달함에 따라 단일 프로세서에 적재되는 코어의 수가 크게 증가하였고, 이는 프로세서의 성능을 급격하게 향상시키는 계기가 되고 있다. 특히, 많은 수의 코어들로 구성된 GPU(Graphics Processing Unit)는 대규모 병렬성을 활용하여 연산처리 성능을 크게 향상시키고 있다. 하지만, 주 메모리 접근 지연시간이 GPU의 성능 향상을 제약하는 심각한 요인 중 하나로 제기되는 상황이다. 본 논문에서는 3차원 구조를 통한 GPU의 메모리 접근 효율성 향상에 대한 정량적 분석과 3차원 구조 적용 시 발생 가능한 문제점에 대하여 살펴보고자 한다. 일반적으로 메모리 명령어 비율은 평균적으로 전체 명령어의 30%를 차지하고, 메모리 명령어 중에서 주 메모리 접근과 관련된 글로벌/로컬 메모리 명령어가 차지하는 비율 또한 평균 60%이므로 주 메모리로의 접근 지연시간을 크게 감소시키는 3차원 구조를 적용한다면 GPU의 성능 또한 크게 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 본 논문에서 수행한 실험 결과에 따르면 메모리 병목현상으로 인해 3차원 구조 GPU의 성능이 2차원 구조 GPU에 비해 크게 향상되지는 않음을 확인할 수 있다. 분석 결과에 의하면, 3차원 구조 GPU는 2차원 구조 GPU와 비교하여 메모리 병목현상으로 인한 성능 지연이 최대 245%까지 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 3차원 구조 GPU를 대상으로 메모리 접근의 효율성과 문제점을 함께 분석함으로써, 3차원 GPU에 적합한 메모리 구조를 설계하기 위한 가이드라인을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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