동해안의 연안성 어족인 빨간횟대에 대해 망목크기 등을 달리한 8종류의 장구형 통발을 사용하여, 2003년 6월부터 12월까지 총 6차례에 걸쳐 어선 2척을 용선하여 조업한 어획실험으로부터 망목선택성 곡선을 구하여 합리적인 자원관리에 대한 기초 자료를 구하고자 하였다. 망목 크기가 20mm와 35mm인 두 통발의 빨간횟대 어획물로부터 체장에 따른 어획비율의 차이에 대해 특별한 경향을 발견할 수 없었다. 망목 크기가 20mm와 55mm인 두 통발의 경우에 대해 SELECT방법을 이용하여 equal split model 과 estimated split model을 적용한 결과, AIC 값이 적은 전자가 더 적절한 모델이므로, 빨간횟대의 경우는 이들 두 통발에 대한 입망률의 차이는 없는 것으로 나타났다. 망목 55mm의 통발에서 SELECT 모델로 구한 50% 어획될 빨간횟대의 전장은 22.0cm였다. 망목 크기가 20mm, 35mm, 55mm인 통발의 어획 자료에 Kitahara의 방법으로 logistic식을 적용하여 추정된 선택성 곡선식은 $s(R)\;=\;\frac{1}{1+exp(-0.3545R+2.141)$와 같았고, 현재 규정 망목 크기인 35mm 장구형 통발에 대해 50% 어획될 빨간횟대의 전장은 21.4cm이었다.
IEEE 802.15.3 High-rate WPAN(Wireless Personal Area Network)은 무선으로 약 l0m이내의 근거리 디바이스들을 연결하여 고속 통신을 지원하기 위해 개발되었다. 피코넷(piconet)은 하나의 PNC (Piconet Coordinator)와 하나 이상의 디바이스(device)로 구성된다. 부모 피코넷(parent piconet)에 합류(association)한 디바이스는 PNC가 되어 자식 피코넷(child piconet)을 형성할 수 있다. 부모 피코넷과 자식 피코넷들로 구성된 메쉬(mesh) 네트워크에서는 멀티-홉(multi-hop) 통신이 가능하게 된다. 본 논문에서 메쉬 네트워크의 최대 레벨과 가용 슈퍼프레임 크기를 분석하고, 멀티-홉 전송을 위한 디바이스 탐색시간을 랜덤 메쉬 네트워크 환경에서 분석한다. 일정한 영역에서 디바이스 수가 증가함에 따라 형성되는 메쉬 네트워크의 레벨은 최대 약 1.9까지 가능하며, 가용 슈퍼프레임 크기는 약 52ms이고, 디바이스 탐색시간은 약 155ms 소요됨을 확인할 수 있다.
본 논문은 무선 메쉬 네트워크에서의 응용의 특징에 따른 라우팅 프로토콜 선택 방법에 대해서 제안한다. 각 응용들은 생성되는 평균 패킷 크기와 같은 서로 구분되는 특징을 가지고 있다. 예를 들자면, 텍스트 메신저는 작은 크기의 패킷을 주로 발생시키며, 파일 전송 응용의 경우는 큰 크기의 패킷을 주로 발생시킨다. 또한, 라우팅 프로토콜도 각기 다른 특징을 가진 경로를 설정한다. 최단 거리의 홉을 설정하는 라우팅 프로토콜과 홉 수는 보다 증가하더라도 높은 bandwidth를 가지는 링크로 경로를 구성하는 라우팅 프로토콜 등 각각의 특징을 가진 라우팅 프로토콜이 존재한다. 제안하는 방안은 서로 다른 응용의 특성을 제일 잘 반영시킬 수 있는 경로를 설정할 수 있도록 라우팅 프로토콜을 선택하는 방법론을 제시한다. 본 논문은 제안하는 방법이 반영되어 검증 및 구현된 메쉬 네트워크 시스템과 이에 대한 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 시퀀스의 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 연결성 정보가 일정한 동형 메쉬 시퀀스의 각 꼭지점 좌표 벡터 크기 값을 시간축 웨이블릿 변환하고, 삽입하고자 하는 워터마크에 따라 고주파수(혹은 중간 주파수) 대역의 웨이블릿 계수의 확률 분포를 수정한다. 이 때, 저주파수 대역의 계수값을 참조하여 고주파수(혹은 중간 주파수 대역의 계수값을 복수개의 그룹(bin)으로 분할하고, 각 bin의 2차 모멘트를 변화시키는 방법으로 한 비트의 워터마크를 삽입한다. 동형 메쉬 시퀀스의 경우 한 그룹에 속한 꼭지점 좌표 크기의 웨이블릿 계수값 또한 같은 그룹에 할당되며, 워터마크는 이 웨이블릿 계수에 삽입된다. 제안된 방법은 신호의 확률 분포를 이용하기 때문에 일반적인 신호처리 변형에 강인할 뿐만 아니라, 워터마크 검출 시 원본이 없이도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있다. 다양한 신호처리 공격 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 정점 군집화(vertex clustering) 방법에 기반한 3차원 물체의 단순한 기법을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 물체의 국부 영역의 특성에 따라 군집화하는 격자의 크기를 다르게 한다. 격자의 크기는 삼각형의 법선 벡터와 정점 분포를 이용하여 결정한다. 인접한 삼각형의 법선 벡터가 이루는 각이 크고 정점들이 흩어져 있으면 작은 격자로 분할하여 자세한 표현을 한다. 격자의 분할 과정은 8진 나무(octree)로 나타낸다. 단순화 오차를 추정하기 위해 하우스도르프 거리(Hausdorff distance)를 이용한다. 제안한 방법은 정점 군집화의 적은 계산량과 효과적인 단순화의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 그리고 3차원 물체의 특성에 따라 격자의 크기를 다르게 하므로 기존의 방법에 비해 단순화 오차가 적고 작은 영역의 변화까지 세밀히 나타낼 수 있다. 또한, 다양한 단순화 단계를 가지는 다해상도 모델로의 표현이 가능하고 격자 크기의 조절이 가능하므로 선택된 영역에 대해서 세밀한 표현도 가능하다.
An elastic-plastic finite element analysis is performed to investigate detailed closure behaviour of fatigue cracks in residual stress fields and the numerical results are compared with experimental results. The finite element analysis performed under plane stress using contact elements can predict fatigue crack closure behaviour. The mesh of constant element size along crack surface can not predict the opening level of fatigue crack. Specially, the mesh of element sizes depending upon the reversed plastic zone size included the effect of crack opening point can precisely predict the opening level. By using the concept of the mesh of element sizes depending upon the reversed plastic zone size included the effect of crack opening point, the opening level of fatigue crack can be determined very well.
본 연구를 통해 개발하고자 하는 Wire-Mesh Type Mist Eliminator는 탄화수소(Hydrocarbon)를 취급하는 석유화학 공정 내에서 Vapor 중에 존재하는 $10{\mu}m$ 이하크기의 미세한 액체 Mist를 분리하는데 사용되는 화학 공정플랜트 요소부품이다. 석유화학 공정에서 발생되는 $5{\mu}m$이하의 크기를 가지는 액체 Mist를 제거하기 위해서는 Stainless와 Polypropylene 재질이 혼합된 새로운 WMT Mist Eliminator 국산화 제품개발 시급하다. 실험을 통해 확보한 인자를 바탕으로 제작된 시제품의 분석결과 석유 화학공정에 이용이 가능한 것을 확인하고 성능이 우수함을 알 수 있었다.
In this paper a new cell sizing method is proposed. The new method calculates cell size at a point using given size control elements directly without the aid of background grid as other cell sizing algorithms do. The calculation method and related definitions are described in detail, and typical cell sizing results are given.
본 논문에서는 CEGI (Complex Extended Gaussian Image)를 이용한 3D 메쉬 모델 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 VRML 데이터의 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한 후, 각 패치의 CEGI 분포에서 복소 가중치의 크기가 큰 셀에 투영되는 메쉬의 법선 백터 방향에 워터마크를 삽입한다. 그리고 각 패치의 중점 좌표 및 CEGI 크기 분포의 우선 순위 정보를 이용하여 워터마크를 추출한다. 또한 아편 (affine) 변형된 모델에서는 패치의 초기 중점 좌표의 재배열 과정을 이용하여 원 모델의 방향으로 전환한 후, 워터마크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 실험에서 기하학적 및 위상학적 변형에 강인한 특성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 가상 공간에서 객체와의 상호 작용을 위한 빠른 충돌 감지 방법을 제안하였다. 먼저 메쉬 그룹화 단계에서는, 전체 공간을 일정한 크기의 소공간들로 분할하고, 각각의 소공간에 속하는 메쉬들에 대하여 이들을 모두 포함하는 최소의 기본 입체도형(육면체 혹은 구)의 위치와 크기를 정함으로써 그룹화한다. 충돌 검출 단계에서는, HIP(Haptic Interface Point)가 어떤 그룹을 대표하는 입체도형 내부에 들어 있는지를 검사하여 특정 입체도형과의 충돌이 확인되면 해당 그룹의 메쉬들만을 대상으로 실제 충돌이 일어난 메쉬를 찾는다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 연산시간을 측정 및 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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