본 논문에서는 철근 배근시공도를 자동으로 생성하기 위한 CAD 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 철근배근시공도는 콘크리트 구조물의 철근 배치계획을 나타내는 도면으로 시공명세와 설계규칙을 기반으로 구조도면 위에 작성되는데, 배근도 작성은 어느 정도 정형화된 작업흐름을 가지기 때문에 자동화가 가능하다. 설계 자동화 소프트웨어의 핵심은 사용자의 입력을 최소화하면서 설계명세를 자동으로 인식하여 도면의 모양과 크기, 위치 등을 결정하는 것이다. 그래픽 파이프라인을 시공명세 DB, 도면속성 추출, 속성 바인딩, 렌더링 단계로 구성하고, 속성 추출과 바인딩을 효과적으로 수행하기 위해 계층적 접근방법을 사용한다; 도면의 속성을 공통, 구조물, 도면 속성으로 구분하고 작업과정에서 자동으로 추출하며, 최종적으로 도형과 바인딩 한다. 이를 AutoCAD 환경에서 구현하였으며, 설계자의 요구에 따라 쉽게 프로그램을 수정할 수 있었다.
반도체 설계는 급속한 기능 추가와 기가 헬쯔에 육박하는 고속 동작에 부응하는 제품의 설계와 빠른 출시를 위하여 다방면의 연구를 거듭하고 있다. 하지만, 인터넷과 정보 가전의 모바일 기기에서 요구하는 폭발적인 기능의 추가와 가전기기의 최소화를 위하여서는 그 요구를 감당하지 못하고 있다. 이를 위한 방안으로 설계 재활용과 System-On-Chip의 설계가 수년 전부터 대두되었으나 아직 큰 실효를 거두지 못하고 있다. SoC설계는 다기능을 한 칩에 구성하는 방법을 시도하고 있고, 설계 재활용은 기존의 설계(IP)를 다른 것과 혼합하여 필요한 기능을 제공하는 방법이 시도되고 있다. 이 두가지의 VLSI 설계 방식 흐름을 가능하도록 하기 위한 연구로써, 레이아웃 이식에 관한 연구를 진행하였다. IP 재활용을 위하여서는 다양한 공정변화에 신속히 대응하고, 기존의 설계 설계규칙으로 설계된 면을 현재의 공정인 0.25um, 0.18um 테크놀러지에 맞도록 변환하는 VLSI 소프트웨어 시스템을 필요로 한다. 레이아웃 설계도면을 분석하여 소자 및 배선을 인식하는 알고리즘을 연구와 개발하고, 도면을 첨단 테크놀러지의 설계 규칙에 부응하도록 타이밍, 소비 전력, 수율을 고려한 최적의 소자 및 배선의 크기를 조절하는 방법을 고안하며, 칩 면적을 최적화할 수 있는 컴팩션 알고리즘을 개발하여 레이아웃 설계 도면을 이식할 수 있는 자동화 소프트웨어 시스템을 연구하였다. 더불어, 현재 반도체 소프트웨어 시스템의 최대 문제점에 해당하는 처리 속도와 도면의 처리 능력을 비교, 검토하여 본 연구가 속도면에서 평균 27배 효율면에서 3배 이상의 상대우위를 점하였다.전송과 복원이 이루어질 것이다.하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $
주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.
본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
본 연구에서는 토목 설계 엔지니어링에서 공사비 산출에 50%이상을 차지하는 토공 공종 분류 및 수량산출을 위한 스케치 도면 요소의 위상 자동 추출 및 토공 형태 패턴 자동인식 모델을 제시하였다. 이를 위해 횡단면도에서 자동으로 폐영역을 인식해 vertex(정점), edge(모서리), face(면)로 위상요소를 추출하고, 각 위상요소간의 관계를 자동 설정할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. 이 위상구조를 이용해 형태 패턴을 수학적으로 정의하고 형태를 자동 인식할 수 있는 모델을 제안하였다. 연구 결과로 기존 토공엔진에서 처리하기 어려웠던 토공 형태도 토공 형태 패턴 모델을 확장함으로써 쉽게 처리할 수 있었으며, 횡단면도에서 수량을 산출할 수 있는 일반적인 형태 패턴 인식 모형을 얻을 수 있었다. 개발된 모형을 이용한다면, 토목에서 다양한 분야의 토공 분류 및 수량 산출 업무를 자동화해 비용을 줄이고 수량 산출의 정확도는 높일 수 있다고 판단된다.
국내의 비정형 건축물은 현재 도입기로, 동대문디자인파크, 전곡선사박물관, 부산국제영화센터 등이 건설 계획 되어지고 있지만 대부분이 실시설계 또는 착공단계에 머물고 있고, 아직까지 구체적인 시공단계에 이른 건축물이 없는 실정으로 비정형외장재의 이중곡률 (Non-Uniform Rational B-Spines)을 반영한 프로토타이핑(Prototyping), 패널화(Panelizing), 현장조립 시 기하학 통제기법, 시공오차 측정기법, As-Planned 도면과 As-Built 도면의 비교를 통한 준공도면의 작성기법 등에 대한 준비가 절실히 필요한 상황이다. 그러나 현재 비정형 건축물의 설계는 초기계획(Concept Design) 단계에서 건축가와 구조기술자의 협업 중요성만 강조되고 있고, 건축물이 비정형화됨에 따라 기하학적으로 설계 및 시공되어야 하는 건축물의 외장재에 대한 설계방법과 시공단계에서 시공품질 확보방안, 시공 하자를 유발시키는 다양한 변수에 대한 대응방안 등은 아직까지도 그 중요성을 인식하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정형 건축물의 설계에 사용되는 Architectural Geometry Control 도구 중 그 활용성이 부각되어 지고 있는 Bentley 사의 Generative Components를 활용하여 비정형 건축물의 이중곡률 곡면외장재의 부재생산을 위한 패널화, 제작도면 추출에 관한 연구를 수행하고자 한다.
벡터 데이터 기반의 CAD 설계도면은 대부분 산업 분야에서 매우 주요한 저작물로, 저작권 보호 기술이 매우 필요한 콘텐츠로 인식되고 있다. 본 논문에서는 k-means++ 기반의 CAD 설계도면 워터마킹 기법을 제안한다. 하나의 CAD 설계도면은 여러 레이어들로 구성되며, 각 레이어는 폴리라인, 원, 호, 폴리곤 등의 다양한 기하학 객체들로 구성된다. 이들 기하학적 요소들 중 폴리라인 호 및 쿼드폴리곤 객체들은 CAD 설계도면의 기본적인 객체들로 객체 분포의 거의 대부분을 차지한다. 따라서 제안한 기법에서는 설계도면 내에 폴리라인, 쿼드폴리곤 및 호 객체들 중 가장 많은 수를 가지는 객체를 선택한 후, 이들 객체를 많이 분포하는 레이어들을 선택한다. 그리고 선택된 레이어 내에 객체들을 k-means++ 기반으로 그룹화한 다음, 각 그룹내에 기하학 특징 분포에 워터마크를 삽입한다. 이 때 기하학 특징 분포로는 폴리라인의 정규화된 길이 분포, 쿼드폴리곤의 정규화된 면적 분포 및 호의 각도 분포이다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 CAD 도면툴 상에서 제공하는 다양한 기하학 편집과 파일포맷변환, 레이어 공격 등에 대하여 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 직선과 곡선으로 구성된 단순한 도면으로부터 곡선을 검출한 다음에 곡선을 원형 아크로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 먼저 선의 중심점을 찾은 다음에 연결된 중심점을 추적하여 선분을 검출한다. 그 다음에는 선분의 양 끝에서 선분의 방향을 이용하여 이웃한 선분을 검출하여 선분을 확장해 나간다. 선분을 확장한 다음에는 직선을 제거하고 곡선만 남긴 다음에 재귀적 분할 방법을 이용하여 곡선을 아크들의 집합으로 분할한다. 본 논문에서는 기존의 벡터화 소프트웨어와 벡터 기반 아크 분할 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 교차점을 가지는 곡선에 대하여 보다 정확하게 아크로 분할하였다.
In the field of shipbuilding design, the use of 3D CAD is becoming commonplace, and most of the large shipyards are conducting 3D design. However at the production site, workers are still working on 2D drawings rather than 3D models. This tendency is even worse in small-scale shipyards and block manufacturing shops. Particularly, in a manufacturing shop that is engaged in the outsourcing of blocks, it may not be possible to provide 3D model. However, the demand for 3D models in the production field is steadily increasing. Therefore, it would be helpful if 3D model could be generated from a 2D drawing. In this paper, we propose a method to extract template and unfolded surface shape information from shell template offset drawing using computer vision technology. Also a 3D surface model was reconstructed and visualized from the extracted information. The result of this study is thought to be helpful in the work environment where 3D model information can not be obtained.
As construction projects have increased in size and height recently, lifting accounts for increasingly greater portion and tower cranes are used more frequently. At present, the selection and arrangement of tower crane are depend on the experience of experts. However, since the number of experts is fairly limited and a database for tower cranes regarding lifting capacity, operation properties, rent, etc has not been widely employed, tower cranes are often not effectively selected and arranged which can cause cost overruns and delays in the lifting work. To address such issues, this study attempts to perform a basic study for development of automatic arrangement algorithm of tower crane using drawing recognition. If relevant database is established and the algorithm suggested in this study is refined more systematically, even beginning level engineers will be able to plan tower crane arrangement in a way comparable to experienced experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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