비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
다양한 분산정보의 통합을 위하여 전역 사용자들이 요구하는 데이터들을 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 제공하기 위한 미디 에이터 시스템의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 미디에이터에서의 전역질의를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 연구는 상대적으로 매우 미흡한 실정이다. 미디에이터에서 전역질의는 원격지서버의 질의처리 단위인 부분질의의 집합으로 표현되어진다. 따라서, 미디에이터가 부분질의의 결과를 구체화방법으로 관리한다면 관련된 질의의 결과를 사용자에게 신속하게 제공할 수 있다. 그러나, 미디에이터에서는 통합 스키마의 변경이 자유롭고, 사용자의 질의가 자주 변할 수 있기 때문에 최적의 구체화부분질의를 결정하기 위해서 전역질의의 빈발정도를 지속적으로 파악해야 한다. 따라서, 부분질의의 수가 증가할수록 최적화의 수행시간이 매우 길어지기 때문에 부분질의 빈도의 최근의 변화를 적절하게 반영하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 미디에이터 시스템의 저장공간의 활용율을 극대화하는 최적의 구체화부분질의 군을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 과거와 최근의 부분질의의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 새로운 구체화부분질의 군을 선택할 수 있는 방법을 제안한다.
스핀 궤도 각운동량의 상호작용은 저차원계 자성물질에서 나타나는 여러 가지 특이한 현상들의 물리적 원인을 제공하는 것으로 알려져 있다. 최근 들어 자성 도핑을 이용한 열전 물질의 합금에 대한 관심이 높아지면서, 열전 및 위상 절연체(Topological Insulator) 등의 물리적 성질 결정에 중요한 역할을 하는 페르미 에너지 준위 부근에서의 전자구조에 대한 스핀 궤도 각운동량의 효과 연구가 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 가장 일반적인 열전 호스트 물질인 비스무스 텔루라이드의 격자 상수 및 부피 팽창률에 대한 스핀 궤도 각운동량 상호작용의 효과를 연구하기 위하여 모든 전자(all-electron) FLAPW(full-potential linearized augmented plane wave) 방법을 이용하여 전자구조 계산을 수행하였다. 국소밀도 근사법 및 일반 기울기 보정법의 서로 다른 교환상호작용 퍼텐셜을 채용하고, 수평격자 및 수직격자를 분리하여 변화시키는 구조최적화 계산을 통하여, 스핀-궤도 각운동량 상호작용의 효과가 격자상수 평형 값을 약하게 증가시키는 반면, 부피탄성률을 크게 감소시키는 영향을 주며, 그 효과는 구조적 이방성이 뚜렷한 비스무스 텔루라이드의 특성에 의하여 격자방향에 대한 의존성을 보인다는 것을 확인했다.
해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
본 논문에서는 광 전송로로 비영 분산천이 광섬유 (NZ-DSF ; Non Zero-Dispersion Shifted Fiber)를 이용한 $8{\times}40$ Gbps WDM 시스템에서 모든 채널을 효과적으로 보상할 수 있는 광 위상 공액기 (OPC ; Optical Phase Conjugator)의 최적 위치와 광섬유의 최적 분산 계수 값을 도출하는 수치적 방법을 제안하였다. 이 방법의 유용성을 확인하기 위하여 도출된 두 최적 파라미터를 갖는 시스템에서의 비트 에러율 (BER ; Bit Error Rate) 특성을 현재 일반화된 MSSI (Mid-Span Spectral Inversion)에서의 BER 특성과 비교하였다. 최적 파라미터들은 구하는 순서에 크게 의존하지 않지만 서로 연관되어 있어야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 WDM 시스템에 OPC를 적용하고자 할 때 전제가 되어야 하지만 실제 광 전송 링크에서 구현하기 어려운 OPC를 중심으로 한 광 신호 전력과 총 분산 값의 대칭 문제를 해결해야 하는 방법을 대체할 것으로 예상된다.
This paper provides a comprehensive study of optimum design of a helicopter tailrotor driveshaft made of the flexible matrix composites (FMCs). Since the driveshaft transmits power while subjected to large bending deformation due to aerodynamic loadings, the FMCs can be ideal for enhancing the drivetrain performance by absorbing the lateral deformation without shaft segmentation. However, the increased lateral flexibility and high internal damping of the FMCs may induce whirling instability at supercritical operating conditions. Thus, the purpose of optimization in this paper is to find a set of tailored FMC parameters that compromise between the lateral flexibility and the whirling stability while satisfying several criteria such as torsional buckling safety and the maximum shaft temperature at steadystate conditions. At first, the drivetrain was modeled based on the finite element method and the classical laminate theory with complex modulus approach. Then, an objective function was defined as a combination of an allowable bending deformation and external damping and a genetic algorithm was applied to search for an optimum set with respect to ply angles and stack sequences. Results show that an optimum laminate consists of two groups of layers: (i) one has ply angles well below 45$^{\circ}$ and the other far above 45$^{\circ}$ and (ii) the number of layers with low ply angles is much bigger than that with high ply angles. It is also found that a thick FMC shaft is desirable for both lateral flexibility and whirling stability. The genetic algorithm was effective in converging to several local optimums, whose laminates exhibit similar patterns as mentioned above.
Recently, we have proposed a hypothesis that spinal structures have a stress sensor driving feedback mechanism, In the human spine, spinal structure could react to modify muscular action in such a way so as to equalize stress at the disc, therefore reduce the risk of injury, In this analysis, abdominal muscle and abdominal pressure, which were not included in the previous study, were added to identify those effects in spine stability during upright stance posture for the case where the intervertebral disc plays the role of mechanoreceptor, The musculoskeletal FE model was consisted with detailed whole lumbar spine, pelvis, sacrum, coccyx and simplified trunk model. Muscle architecture with 46 local muscles containing paraspinal muscle and 6 rectus abdominal muscles were assigned according to the acting directions. The magnitude of 4kPa was considered for abdominal pressure. Minimization of the nucleus pressure deviation and annulus fiber average tension stress deviation was chosen for cost function. Developed model provide nice coincidence with in-vivo measurement (nucleus pressure). Analysis was conducted according to existence of co-activation of abdominal muscle and abdominal pressure. Antagonistic activity of abdominal muscle produced stability of spinal column with relatively small amount of total muscle force. In contrast to the abdominal muscle, effect of abdominal pressure was not clear that was partly depending on the assumption of constant abdominal pressure.
In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
본 연구에서는 다제약 설계변수를 갖는 비선형 문제를 무제약 최소화 문제로 전환하는 축차무제약 최소화기법(SUMT)과 효과적인 강골조의 2차비탄성해석 방법 중의 하나인 개선소성힌지해석 방법을 접목시킨 평면 강골조의 연속최적설계 모델 및 프로그램을 개발하였다. 최적설계를 위한 목적함수로는 강골조물을 구성하는 모든 부재의 중량 합을, 제약조건으로는 AISC-LRFD의 휨강도, 전단강도, 압축 및 인장강도, 국부좌굴 및 부재좌굴, 그리고 단면형상 등에 관한 설계기준을 사용하였다. 본 연구에서 개발한 연속최적설계 모델을 이용하여 여러 평면 강골조의 최적설계를 수행하였으며, 최적설계 견과로부터 개발한 연속최적설계 모델의 사용성, 타당성, 효율성 및 경제성 등을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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