Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
GML 데이터는 일반적인 문자, 숫자 형태의 데이터와는 다르게 공간데이터의 특징과 (준) 구조적인XML 데이터의 성격을 동시에 지니고 있어 표준 데이터베이스에서 관리되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 GML 데이터를 효율적으로 저장할 수 있지만, 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 논문에서는 GML. 데이터를 공간데이터베이스에 저장하여 기존의 문제점들을 해결하고자 한다. 이를 위하여 GML 응용스키마로부터 OGC에서 제시한 공간데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있는 방법을 제안하고 PostgreSQL/SPE 시스템을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그 결과 다양한 기하 모델과 XML문서의 구조 정보를 포함하고 있는 GML 데이터들이 제안된 기법을 통하여 공간 데이터베이스에 저장될 수 있었고 저장된 데이터의 크기는 GML 파일로 존재할 때 보다 현격하게 적은 공간을 차지하였다. 또한 저장된 데이터에 대하여 공간, 비 공간 및 혼합 질의를 수행하여 저장된 GML 데이터들이 빠르게 검색되고 복잡한 질의가 손쉽게 수행될 수 있음을 보였다.
In this paper, we propose a new deinterlacing algorithm based on motion estimation and compensation with variable block size. Motion compensated methods using a fixed block size tend to produce undesirable artifacts when there exist complicated motion and high frequency components. In the proposed algorithm, the initial block size of motion estimation is determined based on the existence of global motion. Then, the block is divided depending on block characteristics. Since motion compensated deinterlacing may not always provide satisfactory results, the proposed method also use an intrafield spatial deinterlacing. Experimental results show that the proposed method provides noticeable improvements compared to motion compensated deinterlacing with a fixed block size.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.406-408
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2006
Various geological thematic maps such as grain size or ground water level maps have been generated by interpolating sparsely sampled ground survey data. When there are sampled data at a limited number of locations, to use secondary information which is correlated to primary variable can help us to estimate the attribute values of the primary variable at unsampled locations. This paper applies two multivariate geostatistical algorithms to integrate remote sensing imagery with sparsely sampled ground survey data for spatial estimation of grain size: simple kriging with local means and kriging with an external drift. High-resolution IKONOS imagery which is well correlated with the grain size is used as secondary information. The algorithms are evaluated from a case study with grain size observations measured at 53 locations in the Baramarae beach of Anmyeondo, Korea. Cross validation based on a one-leave-out approach is used to compare the estimation performance of the two multivariate geostatistical algorithms with that of traditional ordinary kriging.
A material model has been presented, at the continuum level, for the representation of superplastic deformation coupled with microstructural evolution. The model presented enables the effects of the spatial variation of distributions of grain size to be predicted at the process level. The model has been tested under conditions of both homogeneous and inhomogeneous stress and strain by carrying out detailed comparison of predicted distributions of grain size and their evolutions with experimentally obtained data. Experimental measurements have shown the extent of the spatial variation of the distribution of grain size that exists in the titanium alloy, Ti-6Al-4V. It is shown that whilst not large, the variations in grain size distributions are sufficient to lead to the development of inhomogeneous deformation in test pieces, which ultimately result in localisation of strain and failure.
In this study, combined size and shape optimization of spatial truss tower structures are presented by using new optimization algorithms named Rao-1, and Rao-2. The nodal displacements, allowable stress and buckling for compressive members are taken into account as structural constraints for truss towers. The discrete and continuous design variables are used as design variables for size and shape optimization. To show the efficiency of the proposed optimization algorithm, 25-bar, and 39-bar 3D truss towers are solved for combined size and shape optimization. The 72-bar, and 160-bar 3D truss towers are solved only by size optimization. The optimal results obtained from this study are compared to those given in the literature to illustrate the efficiency and robustness of the proposed algorithm. The structural analysis and the optimization process are coded in MATLAB programming.
질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.
The effects of flow interaction between adjacent sprays in twin-spray system on the spatial distribution of injected liquid (water) and drop size distribution in condensable (steam) environment were carefully observed through experiments. The spatial distribution of injected liquid in twin-spray system appears to be more uniform than the simple superposition of the spatial distributions of liquid obtained from each individual spray. Drop size distribution was obtained by using the immersion sampling technique. It was found that, in the twin-spray, the larger numbers of small drops are collected throughout the spraying region due to the increase of entrainment velocity of ambient steam compared with the case of simple superposition of each individual spray. Moreover, in the overlapped portion of the twin-spray, the drop size distribution was changed also due to the collision between large drops. As a result, the behavior of twin-spray system (and eventually multiple-spray system) can not be predicted precisely by simple superposition of the behaviors of each constituting spray. Hence, for the design of multiple spray system, the effect of flow interaction between sprays should be taken into account seriously.
본 연구는 스페이스 트러스 구조물의 초기 형상을 결정하기 위해 밀도법을 이용한 위상최적화 기술을 고려하고자 한다. 대부분의 초기 형상설계는 다양한 최적화 방법을 활용하지 않고 설계자의 경험이나 시행착오적인 방법을 바탕으로 수행되고 있다. 이런 이유로 합리적이고 경제적인 최적화기술이 초기 형상설계에 도입되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 스페이스 트러스 구조물을 대상으로 설계영역을 설정하고 위상최적화를 수행하여 최적의 재료분포를 찾은 뒤 크기최적화를 이용하여 최적부재 크기를 찾고자 한다. 이와 같이 밀도법을 이용한 위상 및 크기최적화를 병행하여 수행할 경우 합리적인 스페이스 트러스 구조물의 초기 형상을 도출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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