본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다. 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨, 전단 및 휨-전단 변형은 개발된 모델을 통하여 주기적인 변위하에서 검토되었다. 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석을 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고, 이 비교분석을 통하여 휨-전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며, 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성, 효율성 및 타당성을 입증하였다.
자동차 경주 게임은 실시간에 시뮬레이션 될 수 있는 사실적인 물리 모델을 요구한다. 자동차 경주 게임에서는 움직임의 사소한 오류도 쉽게 눈에 띄며, 다른 게임과 같이 상호작용적으로 동작해야 한다. 타이어와 지면의 정확한 물리를 모델링하여 이를 실시간 환경에 구현하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 효율적이며 효과적인 '가상 벽(imaginary wall)' 모델을 제안한다. 이 기법은 사용된 물리 모델의 단순성 때문에 쉽게 구현이 가능하며, 시뮬레이션의 결과가 자동차 경주 게임에 사용하기에 충분한 사실성을 가진다.
본 연구에서는 복셀(voxel) 단위로 물체의 햅틱 거동을 모사하는 햅틱 모델에 물리적 속성을 결정하기 위한 방법과 이를 이용한 햅틱 렌더링 구조(framework)를 제안한다. 또한 본 연구에서는 햅틱 모델에 물리적 속성을 결정하기 위해 탄성영상을 이용한다. 제안하는 방법과 기존 방법의 가장 큰 차이점은 제안하는 방법을 이용하면 원하는 물체의 물리적 속성을 쉽게 햅틱 모델에 적용하여 실제적인 햅틱 거동을 모사할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 또한 제안하는 방법을 평가하기 위하여 간단한 실시간 촉진 훈련 시뮬레이터를 구축한다. 구축한 시뮬레이터에서, 사용자에게 되돌려지는 힘은 제안한 방법으로 적용된 대상 물체의 물리적 속성과 상호작용 양에 따라 계산된다. 본 연구에서, 시뮬레이션 대상으로는 사람의 간을 선택하였고 간 모델은 실시간 햅틱 렌더링을 위하여 Shape-retaining Chain Linked Model(S-chain 모델)로 모델링하였다. 또한, 제안한 방법과 구축된 시스템을 이용하여 사용자가 물체를 촉진할 때 이상부분을 손쉽게 찾을 수 있는지에 대한 실험을 수행하였다. 본 연구의 실험 결과로부터, 제안하는 방법은 사용자에게 실시간으로 구별 가능한 힘을 전달해 줌을 알 수 있었다.
본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨 전단 및 휨 전단 변형은 개발된 모델을 통하여 주기적인 변위하에서 검토되었다 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석를 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고 이 비교분석을 통하여 휨 전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성 효율성 및 타당성을 입증하였다.
초기 디자인 단계에서 효율적인 디자인 의사결정을 위해서는 지오메트리에 대한 고려가 필수적이다. 하지만 중요한 의사결정은 지오메트리에 대한 효율적 분석이 가능한 BIM모델 보다는 여전히 대화나 물리적 모델, 제스처를 통해 이루어진다. 본 논문은 실시간 BIM분석을 위한 BIM 모델과 물리적 모델의 연동을 제안한다. 두 모델이 실시간으로 연결되는 시스템 프레임워크를 통해 건축가는 디자인 초기 단계에서 부터 BIM 모델을 효율적으로 활용할 수 있다. 이 프레임워크는 건축가들이 설계 초기 단계에서부터 마지막 단계까지 컴퓨터의 기술을 활용한 동적인 의사결정을 가능하게 한다.
지금까지 국내에서 설치되어 있는 원전 시뮬레이터용 노심 (Neutronics) 모델 프로그램은 주로 전산기 성능이 오늘날 비해 낮은 환경에서 실시간으로 노물리 계산을 위해 중성자 확산(Diffusion)현상을 미리 반영한 곡선을 사용하는 등 빠른 계산을 위해 많은 가정과 간략화가 있었다. 본 논문에서는 중성자 물리 계산을 2 Group 3-D로 계산이 가능한 최신의 노심코드(REMARK)를 이용하여, WH사가 공급한 900Mw의 3 Loop PWR인 영광 1호기 12주기를 기준으로 한 시뮬레이터의 노심모델 개발하기 위한 핵설계 전산체계인 APA(ALPHA-PHOENIX-ANC) 시스템의 출력으로부터 자동으로 REMAR 입력데이타를 생성하기 위한 GUI툴 개발과 개발된 노심모델의 자체 검증 및 원자력발전소 사고해석에 쓰이는 최적평가코드(RETRAN)를 기반으로 하는 최신 실시간 열수력 시뷸레이션(ARTS) 모델과 결합(Integration)되어 원자로 냉각재 펌프 1대 정지 및 터빈정지 시험등 과도시험한 결과를 기술하였으며 개발된 노심 모델은 원자력 교육원 2호기 시뮤레이터에 적용될 예정이다.
본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.
사이버 물리 시스템(cyber-physical system, CPS) 환경에서는 이기종의 물리 시스템과 연산 장치들이 대규모로 구축되기 때문에 사전에 시뮬레이션을 통해 시스템의 동작을 검증하는 것이 필요하다. CPS 시뮬레이션의 기술적 이슈 중 하나는 시간 동기화 문제이다. CPS 환경에서는 분산 시스템 간의 실시간 제어가 요구되기 때문에 모델의 복잡도가 높을 경우, 다른 모델과의 시간 오차로 인해 잘못된 데이터 및 제어 명령을 전송할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 연속 시간 시스템 속성과 이산사건 시스템 속성을 모두 가지는 CPS 하이브리드 모델에 대하여 시간 동기화 알고리즘을 제시하고, 이를 탑재한 CPS 시뮬레이터를 개발한다. 또한, 시스템 간의 상호작용 뿐 아니라, 하드웨어를 통한 사용자 제어를 고려하여 CPS 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 알고리즘 및 시뮬레이터의 실행을 검증한다.
최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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