• Wind and Structures
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• 제29권5호
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• pp.323-337
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• 2019

Wind tunnel testing technique has been established as a powerful experimental method for predicting wind-induced loads on high-rise buildings. Accurate assessment of the design wind load combinations for tall buildings on the basis of wind tunnel tests is an extremely important and complicated issue. The traditional design practice for determining wind load combinations relies partly on subjective judgments and lacks a systematic and reliable method of evaluating critical load cases. This paper presents a novel optimization-based framework for determining wind tunnel derived load cases for the structural design of wind sensitive tall buildings. The peak factor is used to predict the expected maximum resultant responses from the correlated three-dimensional wind loads measured at each wind angle. An optimized convex hull is further developed to serve as the design envelope in which the peak values of the resultant responses at any azimuth angle are enclosed to represent the critical wind load cases. Furthermore, the appropriate number of load cases used for design purposes can be predicted based on a set of Pareto solutions. One 30-story building example is used to illustrate the effectiveness and practical application of the proposed optimization-based technique for the evaluation of peak resultant wind-induced load cases.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.665-670
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• 2003

반도체 생산을 위한 마스크 자동 생성과 같은 기하 객체를 다루는 응용에서는, 사다리꼴로 분할된 수 많은 다각형으로 구성된 도면에 새로운 다각형을 추가하거나 삭제하기 위해 사다리꼴 삽입, 삭제, 및 검색 연산을 한다. 동일한 다각형에 대해 분할된 사다리꼴은 사용된 분할 알고리즘에 따라 모양, 크기 등에 있어서 다르게 된다. 사다리꼴로 구성된 기하 객체를 다루는 프로그램을 검증하는 것과 같은 예에서는 구성된 도면의 관심 부분을 나타내는 여러 사다리꼴 셋을 비교하는 알고리즘이 필요하다 본 논문에서는 k개 도면의 관심 영역으로부터 각각 추출된 사다리꼴로 구성된 k 셋이 주어졌을 때, 그 k 셋이 형성하는 기하 도형틀이 동일한지 아닌지를 비교하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 각 셋이 공히 n개의 사다리꼴을 포함하고 있다고 가정할 때, O(2$^{k-2}$ $n^2$(log n+k))시간 복잡도를 가진다. 제시된 알고리즘은 입력셋의 수 k(<$n^2$ log n)를 가지며, 특히 k 셋이 동일하거나 대부분 동일한 사다리꼴들로 구성되어 있을 경우 훑기 중심 알고리즘보다 kn배까지 빠른 것은 나타났다.다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.256-262
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• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.