기존의 레벨셋을 이용한 이미지 분할 방법은 화소값의 기울기를 이용하기 때문에 지역적 형태에 좌우되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 평활한 구동력을 위하여 레벨 셋 함수와 새로운 보상 평활화 함수를 결합시키는 하이브리드 방법을 이용한 방법이 소개된다. 대부분의 경우에 3 교점을 가지고 있지 않다는 가정하에 보상함수를 얻는 방법을 대안으로 고려하였다. 보상함수의 주요 역할은 원보상 함수와 평균 보상함수의 차가 새로운 레벨셋 함수의 합리적인 구동력으로 소개될 수 있다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 방법은 기존 레벨셋을 이용한 방법의 단점을 최소화시키는 방법이다.
The computation of moving interface by the level set method typically requires reinitializations of level set function. An inaccurate estimation of level set function ${\phi}$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, accurate and robust reinitialization process is essential to the free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates directly level set function ${\phi}$ using a normal vector in the interface without solving the re-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1splitting FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation of free surface and re-initialization process are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and time-reversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
Computation of moving interface by the level set method typically requires the reinitialization of level set function. An inaccurate estimation of level set function $\phi$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, an accurate and robust reinitialization process is essential to the simulation of free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates level set function directly using a normal vector on the interface without solving there-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1 splitting/SUPG (Streamline Upwind Petrov-Galerkin) FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the incompressible Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation and re-initialization process of free surface capturing are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and timereversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
We apply a partitioned-solution (iterative-staggered) coupling method based on a fixed Eulerian mesh with the level set function to a large-deformation fluid-structure interaction (FSI) problem where a large-deformable thin structure moves in a high-speed flow field, as an airbag does during deployment. This method combines advanced fluid and structure solvers-specifically, the constrained interpolation profile finite element method (CIP-FEM) for fluid Eulerian mesh and large-deformable structural elements for Lagrangian structural mesh. We express the large-deformable interface as a zero isosurface by the level set function, and introduce virtual nodes with level sets and structural normal velocities to generate the level set function according to the large-deformable interfacial geometry and enforce the kinematic condition at the interface. The virtual nodes are located in the direction normal to the structural mesh. It is confirmed that application of the method to unfolded airbag deployment simulation shows the adequacy of the method.
Level Set방법을 사용하여 액체와 기체의 서로 다른 상을 함께 해석하는 연구를 수행하였다. Level Set함수는 상의 경계면에서부터 부호를 갖는 거리함수로 정의되며,계산 격자에서 함수 값의 부호에 따라 각 상을 구분하고 물성치를 부여한다. 본 논문에서는 비압축성 유체의 보존식에 Level Set함수의 이동식을 연계하여 이상유동을 모사하는 지배방정식을 구성하였으며, 이를 pseudo-compressibility 방법으로 함께 풀었다. 이 때 다양한 문제에 적용이 가능하도록 일반 곡선 좌표계에서 식을 유도하였고, 수치해석을 위한 행렬식들을 함께 유도하였다. 개발된 해석 코드를 표면장력이 있는 기포 동역학 문제와 수중익에 의한 파도 발생 문제에 적용하여 타당한 결과를 얻을 수 있었다.
Level set methods are the numerical techniques for tracking interfaces and shapes. They have been successfully used in image segmentation. A new variational level set evolving algorithm without re-initialization is presented in this paper. It consists of an internal energy term that penalizes deviations of the level set function from a signed distance function, and an external energy term that drives the motion of the zero level set toward the desired image feature. This algorithm can be easily implemented using a simple finite difference scheme. Meanwhile, not only can the initial contour can be shown anywhere in the image, but the interior contours can also be automatically detected.
레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
A new level set based topology optimization employing inner-front creation algorithm is presented. In the conventional level set based topology optimization, the optimum topology strongly depends on the initial level set distribution due to the incapability of inner-front creation during optimization process. In the present work, in this regard, an inner-front creation algorithm is proposed. in which the sizes. shapes. positions, and number of new inner-fronts during the optimization process can be globally and consistently identified by considering both the value of a given criterion for inner-front creation and the occupied volume (area) of material domain. To facilitate the inner-front creation process, the inner-front creation map which corresponds to the discrete valued criterion of inner-front creation is applied to the level set function. In order to regularize the design domain during the optimization process, the edge smoothing is carried out by solving the edge smoothing partial differential equation (PDE). Updating the level set function during the optimization process, in the present work, the least-squares finite element method (LSFEM) is employed. As demonstrative examples for the flexibility and usefulness of the proposed method. the level set based topology optimization considering lightweight design of 3D shell structure is carried out.
본 논문에서는 템플릿 변형과 Level-Set 이론을 사용하여 모델과 에지 기반의 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경의 변화, 객체 자체의 모양변화, 객체간의 겹침 등이 있는 경우에도 객체를 추적할 수 있다. 먼저, 객체 추적을 위해 템플릿과 목적 프레임간의 상호 영역 차이(Inter-region distance)와 에지 값으로 구성된 에너지 함수 PDEF(Potential Difference Energy Function)를 새롭게 정의한다. 이 함수는 객체 위치 및 경계 예측과 객체 모양 재결정 단계에서 사용된다. 객체 위치 및 경계 예측 단계에서는 객체의 변화가 어파인(affine) 변형을 따른다는 가정 하에 객체의 대략적인 모양 및 위치를 예측한다. 객체 모양 재결정 단계에서는 퍼텐셜 에너지 지도(Potential energy map)와 수정된 Level-Set 운동 함수를 사용하여 객체의 정확한 형태를 재결정한다. 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 방법보다 배경의 변화가 큰경우, 객체 자체의 모양변화가 심한 경우, 객체간의 겹침이 있는 경우 등 다양한 상황이 포함된 동영상에서 정확하게 객체를 추적할 수 있음을 확인할 수 있다.
A LS(Level Set) formulation is developed for computing two-phase flows on non- orthogonal meshes. Compared with the VOF(Volume-of-Fluid) method based on a non-smooth volume-fraction function, the LS method can calculate an interfacial curvature more accurately by using a smooth distance function. Also, it is quite straightforward to implement for 3-D irregular meshes compared with the VOF method requiring much more complicated geometric calculations. The LS formulation is implemented into a general purpose program for 3-D flows and verified through several test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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