자연의 세계에서 나뭇잎, 돌기물, 구름, 해안선, 곤충의 모습 등에 내재하고 있는 아름다움은 흔히 균형성, 대칭성, 다양성 등으로부터 비롯된다. 자연 현상은 복소수를 활용하여 극좌표 표현으로 묘사되는 경우가 많다. 본 논문에서는 1989년 Temple H. Fay가 Amer. Math. Monthly 96(5)호에서 발표한 나비곡선 r= e$^{cos{\theta}}$-2cos4${\theta}$+sin$^5$($\frac{\theta}{12}$)의 기하학적 성질을 대칭 이동, 회전 이동, 수치적분, 미분, 극좌표계, 삼각함수, 지수함수 및 매개함수의 표현 등 고등학교 및 대학의 미적분학 관점에서 살펴 보고 극좌표 도형에 관한 흥미 유발과 더불어 컴퓨터 활용 방법을 제시하기로 한다. 수학전문 소프트웨어인 매스매티카를 활용하여 나비곡선의 작도 및 기하학적 성질을 분석하고자 한다.
본 연구는 수중운동체의 선형을 수치적으로 표현하고 변형하는 기법을 내용으로 한다. 즉, 주요치수-전체길이, 중앙평행부의 길이, entrance 및 run부분을 정의하는 계수(이하 entrance 및 run계수라 한다.)등-를 주어진 설계조건으로 하여 실린더형 수중운동체를 생성하고, 이것을 NURBS(Nonuniform rational B-spline)곡선으로 표현한다. 또한 선형의 각 단면은 사용자 Interface를 통해 변화되고, 얻어진 수중운동체의 Offset과 횡단면적 곡선(Sectional Area Curve:SAC)을 도출한다.
본 연구에서는 국내 철도 토공노반 재료로 가장 흔히 사용되는 입도조정쇄석, 화강풍화토, 암버럭-토사 혼합 재료에 대해 평균유효주응력과 축변형률의 함수로 표현되는 회복탄성계수 예측모델을 결정하였다. 회복탄성계수 예측모델은 대표적인 동적물성치인 변형률에 따른 전단탄성계수 감소곡선의 표현과 같이 최대영탄성계수와 정규화 영탄성계수 감소곡선으로 구성된다. 평균유효주응력의 함수로 표현되는 최대영탄성계수의 모델인자는 $A_E$와 $n_E$이고, 비선형 영역의 정규화 영탄성계수 감소곡선은 기준변형률(${\varepsilon}_r$)과 곡률계수(a)를 모델인자로 하는 수정 쌍곡선 모델로 표현된다. 제안된 회복탄성계수 예측모델을 검증하기 위해 3차원 다층탄성해석 프로그램(GEOTRACK)을 이용하여 평택 시험 철도노반의 탄성거동을 평가하였고, 화물열차 및 여객열차가 시험구간을 통과할 때 계측한 노반의 수직 탄성변위와 비교하였다. 현장계측은 자갈도상 아래의 재료가 각각 입도조정쇄석과 양질의 화강풍화토인 두 개소에서 수행되었다. 자갈도상 아래에서 계산된 수직 탄성변위는 대략 0.6mm 이내였고 계측 결과와 잘 일치하였다. 본 연구를 통해 제안된 회복탄성계수 예측모델이 열차하중에 의한 노반의 탄성거동을 적절히 표현하고 있음을 확인하였다.
소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.
소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
자연의 세계에서 나뭇잎, 돌기물, 구름, 해안선, 곤충의 모습 등에 내재하고 있는 아름다움은 흔히 균형성, 대칭성, 다양성 등으로부터 비롯된다. 자연 현상은 복소수를 활용하여 극좌표 표현으로 묘사되는 경우가 많다. 본 논문에서는 1989년 Temple H. Fay가 Amer. Math. Monthly 96(5)호에서 발표한 나비곡선 $r=e^{cos{\theta}}-2cos4{\theta}+sin^5(\frac{\theta}{12})$의 기하학적 성질을 분석하고, 수학전문 소프트웨어인 매스매티카를 활용하여 나비곡선의 작도하고자 한다.
소프트웨어 복잡도가 증가할수록 소프트웨어 성공률은 기하급수적으로 감소하며, 반대로 실패율은 증가한다. 소프트웨어 규모 증가에 따른 실패율은 성장곡선으로 표현할 수 있다. 이 현상에 따라, 본 논문은 Gompertz 성장곡선으로 개발 성공률과 완료율을 추정하였다. 먼저, 수치적으로 제시된 $10^n$의 소프트웨어 규모를 로그값으로 변환시켜 데이터 간격을 일정하게 하였다 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 성공률과 완료율의 함수관계를 유도하고자 하였다. 그러나 이 관계를 적절히 표현하는 함수를 찾지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 개발 성공률의 역 개념인 실패율과 완료율의 역 개념인 취소율을 도입하였다. 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 실패율과 취소율 관계는 성장곡선 형태를 나타내었다. 결론적으로, 개발 취소율과 실패율을 적절히 표현하는 함수로 Gompertz 성장곡선을 적용한 결과 실측 데이터를 적절히 표현할 수 있었다. 본 모델을 적용하면 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발 성공률과 완료율을 보다 정확히 얻을 수 있을 것이다.
기후변화로 인하여 하천환경은 과거와 다른 형태로 변화하고 있다. 과거의 하천환경은 식생영향 보다는 단면변화, 통제특성 변화 등 하천 전반의 환경변화가 아닌 흐름 특성의 변화가 주를 이루었다. 그러나 현재의 하천은 식생영향이 증대되고 있으며 그로 인하여 수위-유량관계 또한 과거와는 다른 형태로 변화하고 있다. 본 연구에서는 식생현황에 대한 모니터링을 통하여 수위-유량관계곡선식의 수리특성 변화에 따른 기간분리 뿐만 아니라 앞으로 진행될 수위-유량관계곡선식의 추가 변동성을 예상하는 연구를 진행하였다. 식생영향에 의한 수위-유량관계곡선식의 기간분리 검토를 위하여 위치에 따른 구분(저수로 식생, 저수로 수중식생, 홍수터 식생, 제방 식생), 시기에 따른 구분(휴지기, 성장기, 소멸기 등), 유속분포, 기온분포 등을 고려하여 수위-유량관계곡선식을 검토하였고, 기간분리의 시종점과 곡선식의 표현 방법 개선을 위한 연구를 추가로 진행하였다. 연구대상은 '15년~'19년 한국수자원조사기술원에서 수위-유량관계곡선식을 개발한 관측소로 선정하였고, 연구결과 식생의 위치와 유속, 기온 등의 외부요인 등을 모니터링 하여 수위-유량관계곡선식을 예측한 결과 '20년~'21년 개발된 수위-유량관계곡선식은 예상 곡선식과 비교적 일치하였으며 이로 인해 정확도가 향상되어 신뢰도 높은 자료가 생성된 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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