• 제목/요약/키워드: 국소화

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콘크리트 변형률국소화영역의 유한요소모델링 (Finite Element Modeling of Strain Localization Zone in Concrete)

  • 송하원;나웅진
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 1997년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.53-60
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    • 1997
  • The strain localization of concrete is a phenomenon such that the deformation of concrete is localized in finite region along with softening behavior. The objective of this paper is to develope a consistent algorithm for the finite element modeling of localized zone in the analysis of the strain-localization in concrete. For modeling of the localized zone in concrete under strain localization, a general Drucker-Prager failure criterion which can consider nonlinear strain softening behavior of concrete after peak-stress is introduce. The return-mapping algorithm is used for the integration of the elasto-plastic rate equation and the consistent tangent modulus is derived. Using finite element program implemented with the developed algorithms, strain localization behaviors for the different sizes of concrete specimen under compression are simulated.

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고형지질마이크로스피어를 이용한 방출제어형 국소마취주사제의 제제설계 및 평가 (Solid Lipid Microspheres for Controlled Release Abdominal Injection of Local Anesthetic)

  • 박용근;이종화;김동우;윤재남;전일순;이은미;이계원;지웅길
    • 약학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.78-84
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    • 2003
  • Local anesthetics are used to reduce pain, but they are so frequently injected to patients. So, we prepared lidocaine solid lipid microspheres (SLM) as long acting abdominal injection using spray drying method and evaluated drug entrapment, particle size, SEM, zeta potential and in vitro and in vivo drug release pattern, The particle sizes of SLM were 30∼100$\mu$m and it is enough to inject into abdominal tissue. The entrapment efficiency of SLM was over 95% as spray drying method. Surfactant and PC decreased the burst effect by 20∼30%. In in vivo test, C-6 showed controlled release concentration profile in plasma for 8 days and C-5 sustained longer than we expected.

거북 행동을 통한 함수 그래프 구성 (Construction of function graphs through turtle motion)

  • 조한혁;송민호
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제22권2호
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    • pp.125-136
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    • 2008
  • 동일한 함수 그래프를 접근하는 방법은 다양하다. 물리 교과에서는 중력상태에서 물체의 운동으로 포물선을 정의하고 있으며 수학 교과에서는 수식을 이용한 이차함수로 포물선을 정의한다 본 연구에서는 교육과정에 나타나는 함수 그래프를 국소적이며 내재적인 거북 행동의 관점에서 접근하고 분석한다. 또한 교육과정에 나타나지 않지만 수학사에서 중요한 의미를 가지는 몇몇 곡선에 대하여 같은 방법으로 곡선을 구성하고자 한다. 그리고 pre-calculus의 관점에서 고등학생의 지식을 바탕으로 곡선의 길이와 넓이를 구하는 수학화 활동을 소개한다.

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전원시설 집중운용 관리기술에 대한 고찰 (Centralized operaion and management technology for telecommunication power)

  • 박경규;김규홍
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2549-2551
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    • 2001
  • 통신망의 광역화와 운용의 효율성 향상 및 운용경비 절감을 위해 운용관리 체계가 집중화되고 무인 운용 국소가 증가하는 하는 추세이다. 교환, 전송, 전력 등 분야별로 세분화된 운용관리 체계는 정보통신 서비스의 QoS 향상을 위해 향후 통합운용 환경이 조성될 것으로 예견 되며, 현재 정보통신네트워크의 총체적 관리를 위해 분야별 집중운용관리시스템은 타 운용시스템과의 표준화된 연동기반조성의 필요성이 높아지고 있으며 운용의 용이성과 편의성 증대가 요구되고 있다. 본 고에서는 전원분야의 효율적인 집중운용관리를 위한 감시, 계측, 제어 등의 기반기술에 대해 기술하고 경제적이며 효율적인 집중운용관리시스템 구축을 위한 집중운용 관리기술의 발전방향에 대해 고찰하였다.

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수평,수직 히스토그램 분석법을 이용한 얼굴영역 추출과 효율적인 특징벡터을 이용한 얼굴 인식 (Face Edge Detection Using Analytical Method of Horizontal, Vertical Histogram and Face Recognition Using Efficient Characteristic Vector)

  • 최광미;김형균;박수영;정채영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.855-858
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    • 2004
  • 본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

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가우시안 혼합 출력 HMM을 위한 변분 베이지안 방법 (Variational Bayesian Methods for Learning HMM with Mixture of Gaussian Outputs)

  • 오장민;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.619-621
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    • 2005
  • 은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.

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객체지향과 멀티미디어 기술을 이용한 전산화 신경 심리 검사 시스템 (A Computerized Neuropsychological Test System Using Multimedia and Object0oriented Technologies)

  • 안창범;김휴정;신진교;박준모;이성훈
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.529-536
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    • 1999
  • 임상적인 응용을 목적으로 하는 전산화 신경 심리 검사 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 국소적 뇌기능 장애 진단에 뛰어난 14개의 검사록 구성되어 있으며 집중력·언어능력, 공간 및 도형 인지 능력, 기억력, 운동 집중 능력 등을 진단하게 된다. 개발된 시스템은 멀티미디어 객체지향개념에 의거하여 설계 구현되었고, 마이크로소프트 Windows 에 기반을 둔 그래픽 인터페이스를 채용하여 운용이 용이하도록 하였다. 또한 마우스와 터치스크린을 이용하여 피검사자로부터 입력을 손쉽게 받아들 일수 있도록 하였으며, 색체 단어검사, 범주화검사, 언어기억검사들을 한글화하여 검사의 효용성을 향상시켰다. 개발된 시스템을 정상인 그룹과 환자에 적용한 결과 뇌기능 장애 진단에 유용하게 사용될 수 있음을 확인할수 있었다.

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컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 한글 서체 특징 연구 (A study in Hangul font characteristics using convolutional neural networks)

  • 황인경;원중호
    • 응용통계연구
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    • 제32권4호
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    • pp.573-591
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    • 2019
  • 로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.

학교 서비스를 위한 웹 기반 SNS 시스템 구현 (Implementation of Web-based Social Network Service Systems for Campus Management)

  • 김선중;김준영;임승호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.90-93
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    • 2013
  • 최근 IT Service 에는 SNS 즉, Social Network Service가 주를 이루고 있다. Facebook, Twitter 등 자신의 일상을 친구들과 공유하는 웹 기반 Service가 사람들에게 많이 이용되고 인기를 끌고 있다. SNS system이 일반화되어 가면서, 보다 전문적이고 국소적인 분야에 특성화되어 발전되어 나갈 것으로 보이며, 이러한 SNS 시스템을 최적화 하기 위해 SNS 프로토타입을 직접 개발해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 정도 규모의 서비스를 위한 웹 기반의 SNS들이 어떠한 구조로 이루어져 있으며, 어떠한 원리로 동작하는지 알아보고, Server, DataBase, PHP 를 이용하여 웹 기반 SNS 시스템을 직접 구현하고 시연해 봄으로써 SNS System에 대한 이해를 해보고, SNS system에 대한 향후 방향을 모색해 보도록 한다.

베이지안 최적화를 이용한 이동 경로 예측 모델의 성능 개선 (Improving Trajectory Pattern Prediction Model Using Bayesian Optimization)

  • 송하윤;남세현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.846-849
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    • 2020
  • 하이퍼파라미터(초매개변수) 최적화란 모델의 학습에 앞서 미리 설정해야 하는 값인 하이퍼파라미터의 최적값을 탐색하는 문제이다. 이때의 최적값은 학습을 끝낸 모델의 성능을 가능한 최대치로 높이게 하는 값이다. 한편, 최근 모바일 장치를 이용한 포지셔닝 데이터의 대량 수집이 가능해지면서 이를 활용하여 위치 기반 서비스(Location-Based Service)를 위한 데이터 분석 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어졌다. 그중 이동 경로를 이미지로 패턴화하여 국소 지역 내에서 다음 위치를 예측하는 CNN 모델에 대해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다. 결과적으로 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 통해 모델의 성능을 평균 3.7%, 최대 9.5%까지 개선할 수 있음을 확인하였다.