• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.875-888
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• 2013

최근에는 초탄성 형상기억합금을 구조물 일부에 설치하여 지진과 같은 외부 충격하중으로 인해 발생되는 영구적인 소성 변형을 줄이고 자동치유가 가능한 변위제어 시스템을 개발하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초탄성 형상 기억합금은 상당량의 변위를 가하더라도 별도의 열처리 없이도 상온에서 단지 하중만을 제거하여도 원형으로 복원이 가능한 독특한 합성 금속재료이다. 뼈대 구조물에서 변형이 집중이 되는 부위에 기존에 사용된 강재를 대신하여 초탄성 형상기억합금을 사용한다면 시스템의 복원 효과를 극대화 시킬 수 있다. 따라서 본 연구는 내진성능이 우수한 좌굴방지 가새프레임에 초탄성 형상기억합금 소재를 접목시킨 새로운 구조 시스템을 제안하고 자 한다. 본 연구에서 제안된 구조시스템의 성능을 검증하기 위하여 현재 사용되는 설계코드를 참고하여 6층의 가새프레임 빌딩을 설계를 하고 2차원적인 유한요소 프레임 모델에 각각의 지진 위험도 레벨의 가속도 데이터를 사용하여 비선형 동적 해석을 실시하였다. 해석결과를 바탕으로 초탄성 형상기억합금 가새시스템을 사용한 프레임 구조물과 기존의 가새시스템을 성능적인 측면에서 서로 비교하였다. 해석결과는 지진하중 이후에 초탄성 형상기억합금 가새시스템은 구조물에 잔류 처짐을 감소하는데 매우 효율적임을 보여주고 있다.

• 지구물리
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• 제2권2호
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• pp.135-142
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• 1999

선형 자기쌍극자 모델의 하나인 철근에 대하여 3성분 자력계를 이용한 자력검층을 실시한 후 검층자료를 최소 자승법에 의한 역산을 이용하여 해석하였다. 본 실험에 사용된 철근의 길이는 1.12 m, 샘플링 간격은 0.05 m, 자력계와 철근사이의 거리는 0.3 m이며, 철근의 상단부를 깊이 0 m 지점에 고정하였다. 철근은 연직에 가깝도록 위치시켰다. FFT를 이용하여 평활화한 자기이상을 역산의 입력자료로 활용하였다. 검층자료의 해석을 위하여 선형 자기쌍극자의 상단부 심도, 길이, 단위 길이 당 자기모멘트, 자화방향(편각 및 복각), 경사방향과 경사각 등을 미지수로 설정하였다. 자기이상의 수평성분 및 수직성분 각각에 대한 역산 결과와 수평성분과 수직성분을 동시에 고려한 역산 결과를 비교하였는데 각각의 역산결과는 다소 차이를 보인다. 자기이상의 수평성분과 수직성분을 동시에 고려하여 역산을 수행하는 것이 각각의 성분을 역산하는 경우보다 정확한 해석이 가능한 것으로 판단된다. 이 때 철근 하단부의 추정 심도는 1.18 m로, 실제 심도인 1.12 m에 매우 근접하며, 철근의 복각은 -76°로 추정되었다. 철근의 복각이 음(-)의 값을 갖는 것은 철근의 유도자화 강도에 비하여 잔류자화 강도가 훨씬 커서, 전체적인 자화 방향이 철근의 상단 방향을 향하고 있기 때문으로 해석된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.131-140
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• 2009

본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.