유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화는 가시화 기법, 대상 데이터의 차원, 대상 유동의 종류 등 여러 가지 기준으로 분류가 가능하다. 가시화 기법은 크게 직접 기법, 인티그레이션(integration) 기법, 파생 데이터 기반 기법 등으로 나눌 수 있고, 데이터의 차원은 2차원, 2.5차원, 3차원 등으로 구분할 수 있으며, 유동의 종류는 일정한(steady) 유동과 불규칙한(unsteady) 유동으로 나눌 수 있다. 이러한 유동 가시화는 그 종류가 매우 많고 다양한데, 본 논문에서는 대표적인 인티그레이션 기법인 LIC 기법에 초점을 맞추고 각 기법들을 데이터의 차원으로 분류하고 각 기법의 장단점을 논하고자 한다.
본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.
3D 인체형상자료는 인체 적합성이 우수한 제품과 생활공간을 만들기 위해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 한국인 인체치수조사 보급사업에서 2013년에 수집한 청소년층 3차원 측정 자료를 기반으로 한국 청소년의 대표 인체치수를 산출하고 대표 인체치수와 가까운 3D 인체형상자료를 선별하는 방법을 제공한다. 먼저 여러 측정항목으로 이루어진 다차원 벡터공간을 요인분석을 통해 둘레성분과 길이성분의 2차원 벡터공간으로 투영하였다. 다음으로 2차원 성분공간에서 마할라노비스 거리를 이용하여 대표 인체치수와 이에 가까운 3D 인체형상자료를 선별하였다. 2차원 성분공간에 나타난 청소년기의 성장패턴을 고려하여 남자는 4개의 연령그룹으로 여자는 3개의 연령그룹으로 구분하였다. 성분점수 계수행렬의 열벡터에 대응하는 고유형상을 이용하여 남자는 13개 측정항목, 여자는 14개 측정항목에 대한 대표 인체치수를 연령그룹별로 계산하였다. 여기서 구한 대표 인체치수와 3D 인체형상자료는 3차원 대표 형상을 만드는 데에 매우 유용하다.
논문에서는 타원판의 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 타원판의 벡터 중력은 이중 적분으로 표현한 타원판에 의한 중력 퍼텐셜을 각 축 방향으로 미분하여 유도한다. 이중 적분으로 정의된 타원판에 의한 벡터 중력은 복소 그린 정리를 이용하여 타원판 경계를 따라 폐곡선의 선적분으로 변형한다. 최종적으로 타원판 경계를 매개변수로 설정하여 1차원 수치적분을 통하여 타원판에 의한 벡터 중력을 유도한다. 타원판에 의한 중력 변화율 텐서의 xz, yz, zz성분은 타원판의 벡터 중력을 수직 방향으로 미분하여 구한다. xx, yy, xy성분은 이중 적분 형태의 벡터 중력의 수평 성분을 먼저 수평 방향으로 미분한 후 복소 그린 정리를 이용하여 유도한다.
본 논문에서는 vector-radix 2차원 고속 DCT(VR-FCT)를 VLSI 병렬계산하기 위한 효율적인 어레이 알고리듬을 제안하고, 이를 집적회로로 구현하기 위한 회로를 설계하였다. VR-FCT 알고리듬의 버터플라이 연산부분을 2차원 어레이에 매핑하여 이를 병렬 및 파이프라인 처리함을써 VR-FCT 알고리듬의 고속성과 2차원 어레이의 병렬성 및 국부통신 특성을 동시에 이용할 수 있다는 특징을 갖는다. 제안된 구현방식은 RCA 방식과는 달리 transposition 메모리가 필요치 않으며, 2차원 어레이의 구조적인 규칙성, 모듈성 및 국부연결성 등에 의해 회로설계 시간의 단축, 설계검증 및 설계변경등이 용이하여 VLSI 구현에 매우 적합하다. 연산회로는 곱셈기를 사용하기않고 가산기만으로 설계하였으며, 2의 보수연산 대신에 Canonic-Signed Didit(CSD) 코드를 사용함으로써 약 30%의 가산횟수를 줄일 수 있었다. 제안된 방법의 DCT 연산과정을 C언어로 모델링하여 회로의 유한 레지스터 길이에 대한 연산정밀도를 분석하였다. 제안된 어레이 알고리듬의 시간성능은 (N*N) 2차원 DCT에 대해 O(N+Nnzd-log2N)의 시간 복잡도를 갖는다. 시뮬레이션 결과고부터 Nnzp=4이고 50MHz 클럭이 사용되는 경우, (8*8) DCT계산에 약 0.88 sec가 소요괴며, 약 72*10 pixels/sec의 연산성능이 예상된다.
Let C be a smooth complex algebraic curve of genus g. For a divisor D on C, dim D means the dimension of the complete linear series $\mid$D$\mid$ containing D, which is the same as the projective dimension of the vector space of meromorphic functions f on C with divisor of poles $(f)_\infty \leq D$.
Let $F{\subseteq}{\mathbb{P}}^3$ be a smooth surface of degree $3{\leq}d{\leq}9$ whose equation can be expressed as either the determinant of a $d{\times}d$ matrix of linear forms, or the pfaffian of a $(2d){\times}(2d)$ matrix of linear forms. In this paper we show that F supports families of dimension p of pairwise non-isomorphic, indecomposable, Ulrich bundles for arbitrary large p.
Wild type nodulin 26(nod 26) cDNA(S262) and phodphorylation aite mutant(S262D) were constructed by a yeast expression system using pYES2 plasmids(pTES2-D262 and pTES2-S262D) were sc-reened by restriction mapping with BamHI of KpnI. S262 nod 26 contained a sreine residue at position 262 and S262D nod 26 contained the substitution mutation of serine to aspartic acid residue at position 262 were verified by automated floursent DNA sequencing.
Multilayer neural network using a modified beackpropagation learning algorithm was introduced to achieve automatic identification of different types of aircraft in a variety of 3-D orientations. A 3-D shape of an aircraft can be described by a library of 2-D images corresponding to the projected views of an aircraft. From each 2-D binary aircraft image we extracted 2-D invariant (L, Φ) feature vector to be used for training neural network aircraft classifier. Simulations concerning the neural network classification rate was compared using nearest-neighbor classfier (NNC) which has been widely served as a performance benchmark. And we also introduced reliability measure of the designed neural network classifier.
추련편향 개념은 최신의 초음속 전투기에 적용되어 사용되고 있다. 본 연구는 추력편향노즐의 성능특성을 쉴리렌기법을 이용한 충격파 가시화를 통하여 제시한다. 피치 각 변화와 피치플랩길이 변화라는 추력편향노즐의 기하학적인 특성에 따른 실험평가를 수행하고, 이러한 연구를 통하여 추력편향노즐의 초음속 유동특성을 분석하였다. 추력편향노즐의 총 추력은 편향각도가 증가함에 따라 감소되며, 추력손실이 가장 적으면서 적절한 편향 효과를 가지는 최적의 플랩 길이비가 존재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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