전자 통신 기술의 발전 추세에 따라 유비쿼터스 환경이 구축되면서 일상 생활에서 전자 기기의 밀집도는 폭발적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 이러한 다양한 전자 기기들이 ICT 건물 등의 사회 기반 시설에 설치될 시 이들 사이의 전자파 적합성 및 간섭 분석과 파악을 위해서는 효율적이고도 빠른 대형 구조물의 전자파 해석기법이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 이러한 전자파 해석을 위하여 확률론적 기반의 PWB(Power Balance Method) 해석 방법을 소개하고 그 유용성을 고찰한다. 기존의 맥스웰 방정식에 입각한 결정론적 해석 결과와의 관계를 제시하기 위해 손실이 존재하는 2차원 직각 캐비티(cavity)에서 시뮬레이션을 수행하여, PWB 방법의 기저에 깔린 가정 및 통계적인 결과가 하나의 결정론적 문제에서 필드 분포의 부피 평균(volume average)에 해당함을 보였다. 복잡한 대형 구조물에서 full-wave 전자파 해석이 계산 비용과 시간적인 측면에서 큰 한계점이 있음은 이미 자명한 사실이므로, 통계적인 개념에 기반을 둔 본 PWB 해석 방법이 대형 구조물의 전자파 해석에 있어서 충분히 현실적인 대안이 될 것이다.
CFAR(Constant False Alarm Rate)는 레이다 시스템에서 표적 탐지에 주요 사용된다. 그 중에서 OS(Ordered Statistic) CFAR는 비균일 잡음환경에서 사용된다. 그러나 OS CFAR는 참조 셀을 오름차순으로 정렬하여 임계값을 계산하므로 많은 연산량이 필요하다. 이로 인하여 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 OS CFAR의 연산량을 줄이는 방안을 서술한다. 단순 표적 유무만 판단하기 위하여 참조 셀들을 오름차순 정렬하는 대신 참조 셀과 크기 비교하는 방식으로 수행하였다. 그리고 3개의 테스트 셀을 묶어 구역을 나누고, 구역 내에서 공통 참조 셀을 구하였다. 공통 참조 셀과 테스트 셀과의 크기 비교를 우선 수행함으로써 연산시간을 단축한다.
Zabin, Asem;Khalil, Baha;Ali, Tarig;Abdalla, Jamal A.;Elaksher, Ahmed
Advances in Computational Design
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제5권2호
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pp.127-146
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2020
Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.893-904
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2013
NSGA-II와 함께 크리깅 메타모델기반 다목적최적설계 전략을 3차원 CFD 시뮬레이션을 통해 액셜 피스톤 펌프의 밸브 플레이트 형상을 최적화하는데 적용하였다. 펌프의 압력 변동을 저감하고 수력 효율을 최대화하기 위한 최적설계 과정은 두 단계, 즉 (1) 밸브 플레이트 상의 6개 형상 설계 변수를 선정하고 각 설계변수의 변화에 따른 CFD 해석을 수행하며, (2) CFD 데이터를 이용한 NSGA-II에 기반한 다목적최적설계 접근방식으로 최소 맥동 압력과 펌프 효율 설계에 대해 파레토 프론트를 평가하는 것으로 구성된다. 이들 결과로부터 최소 맥동 압력을 가지며 액셜 피스톤 펌프의 목표 효율에 도달하는 최적 절충해를 선택할 수 있었다.
컴퓨터 해석모델은 물리현상을 바탕으로 단순화된 모델을 구축하고 해를 구하는 유용한 도구이나, 많은 경우 단순화 가정 또는 입력변수 정보의 미비나 불확실성으로 인해 실제와 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 베이지안 확률이론을 이용하여 실측데이터를 통해 해석모델을 보정하는 방법을 소개하고 이를 파이로 작동기구의 탄소성 압착 문제에 적용한다. 파이로 작동기구는 고에너지의 재료를 원격으로 폭발시켜 작동하는 장치로 그 작동의 신속한 계산을 위해서 단순한 수학모델을 구축하고 실험데이터를 토대로 미지의 입력변수를 확률적으로 보정하였다. 이 때, 확률적 추정을 위해서는 현대적 계산통계기법의 하나인 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용하였으며, 최종적으로 그 결과를 압착거동해석에 활용하여 작동기구의 신뢰도를 평가하였다.
In this paper, finite element (FE) model updating based on multi-objective optimization with the surrogate model for a steel plate girder bridge is investigated. Conventionally, FE model updating for bridge structures uses single-objective optimization with finite element analysis (FEA). In the case of the conventional method, computational burden occurs considerably because a lot of iteration are performed during the updating process. This issue can be addressed by replacing FEA with the surrogate model. The other problem is that the updating result from single-objective optimization depends on the condition of the weighting factors. Previous studies have used the trial-and-error strategy, genetic algorithm, or user's preference to obtain the most preferred model; but it needs considerable computation cost. In this study, the FE model updating method consisting of the surrogate model and multi-objective optimization, which can construct the Pareto-optimal front through a single run without considering the weighting factors, is proposed to overcome the limitations of the single-objective optimization. To verify the proposed method, the results of the proposed method are compared with those of the single-objective optimization. The comparison shows that the updated model from the multi-objective optimization is superior to the result of single-objective optimization in calculation time as well as the relative errors between the updated model and measurement.
Probabilistic methods are used in engineering where a computational model contains random variables. The proposed method under development: Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) is highly efficient in terms of computation time and solution accuracy and is mostly faster than in case of other standard probabilistic methods. The novelty of the DOProC lies in an optimized numerical integration that easily handles both correlated and statistically independent random variables and does not require any simulation or approximation technique. DOProC is demonstrated by a collection of deliberately selected simple examples (i) to illustrate the efficiency of individual optimization levels and (ii) to verify it against other highly regarded probabilistic methods (e.g., Monte Carlo). Efficiency and other benefits of the proposed method are grounded on a comparative case study carried out using both the DOProC and MC techniques. The algorithm has been implemented in mentioned software applications, and has been used effectively several times in solving probabilistic tasks and in probabilistic reliability assessment of structures. The article summarizes the principles of this method and demonstrates its basic possibilities on simple examples. The paper presents unpublished details of probabilistic computations based on this method, including a reliability assessment, which provides the user with the probability of failure affected by statistically dependent input random variables. The study also mentions the potential of the optimization procedures under development, including an analysis of their effectiveness on the example of the reliability assessment of a slender column.
생물학적 유기체 모델에서의 바이러스 특성을 이용한 전염성 정보은닉 시스템은 비디오 인코더 및 디코더에 대해 각각 최적의 워터마크 은닉 및 검출 방법을 적용하고 비디오의 재생 또는 편집 등이 발생할 때마다 워터마크를 전이시킴으로써 각종 공격에 강인하게 함으로써 비디오 콘텐츠의 안전한 유통을 가능하게 하기 위한 방법이다. 본 논문은 전염성 정보은닉 시스템을 위한 전염성 정보의 생성과 빠르고 효율적인 가역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 비디오 콘텐츠 기반 가역 워터마킹을 위해 제어 코드및 콘텐츠 유효기간을 워터마크와 결합하여 전염시킨 후, 비디오 재생 시에 능동적으로 콘텐츠의 화질 및 워터마크 강도를 제어할 수 있으며, 실시간성을 만족하기 위해 계산복잡도가 낮게 설계되었다. 또한, 가역 워터마크 복원을 위한 시간지연이 발생하지 않도록 매크로블록 단위의 워터마크 및 부가정보 은닉이 수행된다. 실험결과 제안 기법이 실시간성을 만족하며, 공격받지 않은 비디오 비트스트림에 대해 가역 워터마크 검출 및 영상 복원 후 워터마크 손실은 0%였으며, 복원 후의 화질은 동일한 비트율로 압축한 비디오와 거의 동일함을 확인하였다.
트랜스포터란 조선소에서 작업장 간에 조선 블록을 운반하는 장비이다. 트랜스포터 일정 계획을 효율적으로 하는 것은 선박 건조과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 블록 운반에 있어서의 트랜스포터 일정 계획에 관한 몇몇 연구들이 수행되었다. 이러한 연구들은 트랜스포터 결합을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결합을 고려한 효율적인 트랜스포터 일정 계획 모형을 제안한다. 수리적 모형에서는 운영 비용을 최소화하면서 트랜스포터 간의 작업 부하를 가능한 균등하게 하는 것을 목적으로 하였다. 또한 본 모형의 해를 탐색하기 위해 타부 서치 기반의 세 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시하였으며 컴퓨터 실험을 통해 제안된 휴리스틱들의 효율성을 검증하였다.
기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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