A combined Streamline Upwind Petrov-Galerkin method (SUPG) and segregated finite element algorithm for solving conjugate heat transfer problems where heat conduction in a solid is coupled with heat convection in viscous fluid flow is presented. The Streamline Upwind Petrov-Galerkin method is used for the analysis of viscous thermal flow in the fluid region, while the analysis of heat conduction in solid region is performed by the Galerkin method. The method uses the three-node triangular element with equal-order interpolation functions for all the variables of the velocity components, the pressure and the temperature. The main advantage of the presented method is to consistently couple heat transfer along the fluid-solid interface. Four test cases, which are the conjugate Couette flow problem in parallel plate channel, the counter-flow in heat exchanger, the conjugate natural convection in a square cavity with a conducting wall, and the conjugate natural convection and conduction from heated cylinder in square cavity, are selected to evaluate efficiency of the presented method.
This study introduces a novel approach for locating damage in a structure using wireless sensor system with local level computational capability to alleviate data traffic load on the centralized computation. Smart wireless sensor systems, capable of iterative damage-searching, mimic an optimization process in a decentralized way. The proposed algorithm tries to detect damage in a structure by monitoring abnormal increases in strain measurements from a group of wireless sensors. Initially, this clustering technique provides a reasonably effective sensor placement within a structure. Sensor clustering also assigns a certain number of master sensors in each cluster so that they can constantly monitor the structural health of a structure. By adopting a voting system, a group of wireless sensors iteratively forages for a damage location as they can be activated as needed. Since all of the damage searching process occurs within a small group of wireless sensors, no global control or data traffic to a central system is required. Numerical simulation demonstrates that the newly developed searching algorithm implemented on wireless sensors successfully localizes stiffness damage in a plate through the local level reconfigurable function of smart sensors.
Lamb wave technology is a promising technology in the field of structural health monitoring and can be applied in the detection and monitoring of defects in plate structures. Based on the reconstruction algorithm for the probabilistic inspection of damage (RAPID), a Lamb-based detection and evaluation method of through-thickness rectangular notches in metal plates was proposed in this study. The influences of through-thickness rectangular notch length and the angle between sensing path and notch length direction on signals were further explored through simulations and experiments. Then a damage index calculation method which focuses on both phase and amplitude difference between detected signals and baseline signals was proposed. Based on the damage index difference between two vertically crossed sensing paths which pass through the notch in a sensor network, the notch direction identification method was proposed. In addition, the notch length was determined based on the damage index distribution along sensing paths. The experimental results showed that the image reconstructed with the proposed method could reflect the information for the evaluation of notches.
일반적 형태의 해안영역에서의 퇴적물이동, 퇴적 및 지형변화를 예측하는 수치모형에서 전빈의 침식으로 인한 해안선 후퇴가 가능한 알고리즘을 제시한다. 평균해수면 기준의 해안선 인근 영역에서는 저면 경사가 저면 퇴적물의 종류, 조석과 조류, 파랑, 연안류 등 외력의 영향을 받는다. 그러나, 해안선에서의 저면경사는 어느 정도 안정된 범위내의 값을 가지는 것으로 보고된 바 있으며, 연중 변화 또한 거의 일정 범위 내에 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 경사의 변동 한계값을 이용하여, 해중 침식이 지속되어 해안선에서의 저면 경사가 계속 증가하는 경우, 이러한 한계 경사를 넘게 되면, 이를 조정하기 위한 방법으로서 저면경사가 한계값 내로 돌아오도록 해안선 인근에서의 저면 형상을 조정하도록 하였다. 이렇게 함으로써 침식이 지속되는 경우 해안선이 지속적으로 후방으로 후퇴하는 현상을 수치모형에서 재현할 수 있게 된다. 개발한 알고리즘을 우물함수형의 침식 상황, 즉 한 점에서 일정 플럭스로 준설을 지속할때 주변 지형이 우물함수 분포 형상으로 침식되어 가는 과정을 잘 재현하였다. 발달하는 해안선의 형태가 거의 원형의 동심원으로 나타나므로 알고리즘의 유용함을 확인하였다. 또 개발한 알고리즘을 침식지역이 일정속도로 하강하는 가상상황에 적용하여 보았으며, 동심원적 지형 변화를 잘 재현하였다. 본 알고리즘을 기존의 수치모형 CST3D 시스템에 채택하여, 등경사 평판형 해안에 이안제가 놓여 있을 경우에 대한 지형변화 수리모형실험의 조건과 동일한 조건을 대상으로 모형실험을 수행한 결과, 해안선의 변화를 정성적으로 만족스럽게 재현하였다.
현재까지 다양한 검지기로부터 추정되는 통행시간의 융합에 관한 연구는 주로 GPS, Probe 자료 등 간헐적인 자료에 기반하여 이루어져 왔다. 이러한 간헐적 자료의 분산비에 기초한 융합모형은 번호판 인식 AVI와 같이 다량의 자료 구득이 용이한 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 본 연구는 지점검지기와 번호판 인식 AVI를 기반으로 각각 산출한 통행시간의 융합모형을 개발하고자 수행되었다. 본 연구에서는 지점검지기와 번호판인식 AVI 통행시간의 융합을 위해 최적화 융합모형과 비례화 융합모형을 각각 개발하였다. 검증 결과, 최적화 융합모형이 가장 우수한 추정력을 보여주었다. 최적화 융합모형은 실시간 이력자료를 기반으로 융합 가중치를 산정하여 현재 시간대에 적용하는 실시간 차원의 동적 융합비 예측 모형이다. 본 연구결과는 향후 국도교통관리 및 정보제공시스템에 유용하게 적용될 것으로 기대된다. 그러나, 향후 AVI의 적정설치간격과 설치차로에 따른 매칭율을 고려한 보다 심도있는 연구를 필요로 한다.
본 연구에서는 이종경량재료의 마찰교반용접을 모사할 수 있는 유한요소 해석모델을 개발하고, 이를 통해 기초분석과 실용적 적용 가능성에 대해 고찰하였다. Coupled Eulerian Lagrangian 에 기반한 유한요소모델을 구성하였으며, 해석 모델은 외연적 시간적분을 이용하여 열-온도, 변위-응력 물리계로 이루어진 다중 물리계를 복합적으로 계산하며, 용접툴 표면과 피용접 재료 간 마찰, 극심한 소성변형으로 인한 열에너지 발생, 그리고, 밑면을 통한 열에너지 소산 등 열발생원과 열전달 메카니즘이 모두 고려되었다. Al6061T6와 AZ61 판재의 맞대기용접을 고려하였으며, 주요 용접변수인 용접 속도와 용접툴 회전속도를 변화시킨 세 가지 조건에 대해 해석을 실시하였다. 각 해석은 피용접물의 온도분포, 결함의 분포, 소성변형률 분포가 출력이 가능하였다. 구축한 모델을 이용한 해석 결과 알루미늄보다는 마그네슘부에서 더 높은 온도가 발생하였으며, 회전속도가 커질수록 최대 온도가 증가하기보다는 알루미늄쪽으로 높은 온도가 분산되어 가는 경향을 보였다. 또한, 회전속도가 커질수록 피용접물 재료가 위로 올라오는 플래시 결함의 경향 예측이 가능하였으나, 툴 주변 결함 형성예측은 메시가 세밀하지 못하여 정확한 결과를 산출하기에는 부족하다고 볼 수 있다. 본 모델은 마찰교반용접 중 발생 가능한 여러 물리계의 여러 물리적 현상을 실제에 가깝게 반영하고 있으며, 실험적으로 밝히기 어려운 기초 분석에 응용될 수 있으나, 1달이 넘는 해석소요시간을 감안하면 실용적으로 최적의 용접조건 도출에 응용되기는 어렵다고 판단된다.
This study aimed to develop an algorithm to determine the optimal injection position in olive flounder, Paralichthys olivaceus when a vaccine is injected into the fish by using a vision-based automatic equipment measruing the total length (TL), width and weight of the fish. Over a 5-month period, 500 olive flounders were examined to analyze the relation of the fish size and to the shape and location of its abdomen, using radiography, a ruler plate and scale. There were significant correlations between the TL and the shape and location of the abdomen. The abdomen was located 0.232TL - 2.7221 mm ($R^2$=0.8787) from the end of the mouth of the fish. The height and width of the abdomen in the fish were 0.1292TL + 1.8768 mm ($R^2$=0.7935) and 0.183TL-5.9791 mm ($R^2$=0.8641), respectively. The injection point in the abdominal region avoiding organs was determined by calculating the center of gravity of the abdomen volume. This can be expressed as g (0.2759TL - 2.0965, 0.1295TL - 4.2325) on the basis of TL line coordinates. The injection point by the expressed coordinates had errors for the x and y axes as 12.15 mm and 8.28 mm, respectively. These were enough to use the algorithm to injection for the equipment. This automated method to determine the position of any part in the fish can also be used for other purposes, for example, intramuscular injection or auto-tagging of fish.
LCD는 BLU를 통해 빛을 공급받고 공급 받은 빛은 각각의 칼라필터에 의해 색을 부여받으며 상판과 하판 glass 사이의 액정을 제어함으로서 빛의 양을 조절한다. 하지만 액정의 구조적 물리적 특성상 빛을 완벽히 차단하는 것은 현재 불가능하므로 광학 sheet와 액정을 통과하면서 많은 양의 손실을 겪게된다. 이는 에너지 효율과도 관련이 있으며 더 나아가 Contrast에도 큰 영향을 미치게 되어 다른 디스플레이 장치에 비해 Contrast ratio가 상당히 낮아질 수 있다. 이에 따른 해결 기술이 많이 개발되고 있으나 근본적인 해결책이 될 수 없었다. 그 중 한가기 예가 LCD에 적용되는 Dimming 기술로서 본 논문은 소비전력을 감소시키면서 영상의 화질을 적절히 표현하기 위하여 LCD의 광원으로 사용되는 LED BLU에서 분할구동(Local Dimming)을 하기위해 요구되는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고속 신호처리가 가능한 FPGA를 이용하여 영상신호로부터 분할된 영역의 최대 밝기신호를 추출하고, BLU의 분할된 영역을 추출된 밝기로 개별 점등하는 동시에 분할영역의 밝기에 상응하는 영상신호를 생성 LCD Panel에 공급함으로써 명암비가 향상된 영상을 표현한다.
영상을 기반으로 하는 기술들의 지속적인 발전으로 다양한 분야에서 활용되고 있고, 카메라를 통하여 획득한 영상의 객체를 분석하고 판별하는 비전 시스템의 기술 수요가 급속하게 증가하고 있다. 비전 시스템의 핵심 기술인 영상처리는 반도체 생산 분야의 불량 검사, 타이어 표면의 숫자 및 심볼과 같은 객체 인식 검사 등에 사용되고 있고, 자동차 번호판 인식 등의 연구가 계속하여 이루어지고 있는 실정으로, 객체를 신속, 정확하게 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 곡면과 같은 곳에 마킹되어 있는 숫자나 심볼과 같이 기울어진 객체를 인식하기 위하여 입력된 영상 이미지의 객체 기울기에 대한 각도 값을 확인하여 객체의 회전 정렬을 통한 인식 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨투어 알고리즘을 기반으로 객체 영역을 추출하고, 객체의 각도를 산출한 후, 회전 정렬된 이미지에 대한 객체 인식을 진행할 수 있는 모델이다. 향후 연구에서는 기계학습을 통한 탬플릿 매칭 연구가 필요하다.
문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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