빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서의 곡선보 사용 증가가 이러한 구조물의 동적거동해석에 필요한 정확한 해법 발전에 괄목할 만한 기여를 해왔다. 탄성곡선보의 안정성거동은 많은 연구자들의 한 과제분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한치분법이나 유한요소법으로 해결해왔다. 이러한 방법들은 복잡한 기하학적 구조 및 하중에 따른 격자점의 증가로 많은 컴퓨팅시간을 요구한다. 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중은 컴퓨터 용량을 과도하게 사용할 뿐만 아니라, 복합알고리즘 프로그램을 어렵게 해 이를 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. DQM을 이용하여 곡선 보의 회전관성을 고려한 외 평면 좌굴을 등분포하중 하에서 해석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계조건, 그리고 열림 각에 따른 임계하중을 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해와 비교하였다. DQM은 적은 격자점을 사용하고도 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었다 (0.3% 미만). 다양한 변경에 따른 새로운 결과가 또한 제시 되였고, 그 결과는 곡선 보의 좌굴거동에 중요한 역할을 보여주었고, 다른 수치해석결과 혹은 실험결과비교에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
작용기가 2.9인 4,4'-diphenylmethane diisocyanate (MDI)와 polyester polyol 그리고 사슬 연장제로서 1,4-butane diol로부터 제조한 polyurethane을 시차 주사 열분석기(DSC) 동적 기계적 열분석기(DMTA), 그리고 퓨리에 변환 적외선 분광기(FT-IR)를 이용하여 물성을 연구하였다. 본 연구에서 제조한 polyurethane은 MDI의 높은 작용기로 인한 가교 때문에 균일한 망상구조를 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한 하드 세그먼트 함량이 증가할수록 $T_g$는 증가함을 관찰할 수 있었다. 이러한 DSC 결과는 DMTA에서도 재확인할 수 있었다. 한편 polyurethane의 열처리 효과(annealing effect)를 관찰하기 위해 다양한 열처리 조건에 따라 polyurethane의 열분석을 하였다. 그 결과 열처리 온도가 증가될수록 폴리우레탄의 $T_g$가 증가됨을 관찰할 수 있었다. 반면에 열처리 시간에는 크게 의존하지 않음을 관찰할 수 있었다. 이러한 $T_g$의 증가는 팽윤(swelling) 실험으로부터 열처리에 따라 가교 밀도가 증가하며 이러한 가교 밀도의 증가가 polyurethane의 $T_g$를 상승시키는 원인임을 확인 할 수 있었다. 반면에 FT-IR 연구로부터 열처리에 의한 polyurethane의 수소결합 정도의 변화는 관찰할 수 없었다.
본 논문은 광패턴 조사를 통한 능동형 수위 및 거리 측정 기법을 제안한다. 기존 압력식, 부자식, 초음파식, 레이더식 등의 수위측정기법과 달리 최근에는 수위측정의 정확성과 모니터링 편리성을 강조한 영상기반 수위측정기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 참조용 광패턴을 교각이나 제방 등에 동적으로 조사(照射)하고, 카메라 장치로부터 조사된 광패턴 영상을 실시간 분석 처리하여 자동 수위측정 및 조사(照射) 대상물까지의 거리측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존 방법이 교각에 기(旣) 부착된 수위표나 마커 인식을 위해 수동적으로 영상데이터를 분석하는 것이었다면, 본 기법은 교각 설치 환경에 대응하여 능동적으로 참조 광패턴을 생성하여 사용함으로써, 난시야(難視野) 환경 및 잡음 대응에 효과적이고, 포터블 형태로 주야간 이용이 가능하며, 별도 조명 설치를 요구하지 않는 등의 강건한 수위 측정을 지원한다. 본 실험은 실내 시험 환경을 구성하여 시뮬레이션 하였으며, 0.4-1.4m 거리 13.5-32.5cm 높이에서 수위 및 거리 측정을 수행하였다.
집적회로 기술, 무선 통신 기술, 그리고 마이크로 컴퓨팅 등의 기술 발전에 힘입어, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하고 차세대 IT산업을 이끌 새로운 기술로서 센서 네트워크 기술이 점차 주목 받고 있으며 많은 연구가 활발히 수행되고 있다. 향후 센서 네트워크는 이를 구성하는 각각의 센서 노드들, 그리고 더 나아가 센서 네트워크 자체도 지속적으로 생성되거나 소멸되면서 기존의 네트워크와 상호 통신하고 주위환경에 맞추어 변화하며 동적으로 진화해 나갈 전망이며, 서로 다른 주소 체계를 사용하고 있는 이들의 상호 연동이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문은 센서 네트워크와 인터넷과의 상호 통신을 위해 TCP 포트번호 기반 주소 연동 방안을 제안한다. 제안된 연동 방안은 Zigbee 기반 센서 네트워크의 주소 체계와 인터넷의 주소체계인 IP 기반 인터넷 주소 체계가 서로 통신할 수 있도록 주소를 연동하는 방안이며, Berkeley TinyOS와 mica motes,그리고 IP 프로토콜을 이용하여 제안된 주소 연동 방안을 구현하였다. 또한 실험을 통해 제안된 연동 방안을 검증하였다.
모듈형 LNG Tank의 외조를 구성하는 SCP(sandwich concrete panel)에 대해서 중속충돌시험기로 충돌시험을 수행하고 이에 대한 수치해석을 수행하였다. 충돌시험에 사용된 시험체는 가로세로 각각 2m로 외조의 일반단면과 연결부단면의 특성을 가지도록 제작하였다. 51kg의 탄자를 설계기준에 규정된 충돌에너지를 갖도록 중속충돌시험기로 45m/sec로 이상의 속도로 가속하여 충돌시켰다. 이런 충돌시험을 두 차례 반복하고 시험체의 극한능력을 평가하기 위하여 충돌속도를 2배로 하여 충돌시켰다. 충돌시험의 수치해석 모델은 LS-DYNA를 이용하여 수행되었다. 외측의 강판와 그 사이의 충진콘크리트를 고체요소로 모델링하고 전단연결재는 보요소를 이용하여 모델링하였다. 강재의 재료모델은 탄소성 및 파단거동을 고려하였으며 콘크리트의 재료는 CSCM재료로 모델링하였다. 해석에서 전면부의 충돌변형은 시험에서 얻어진 변형과 유사한 값을 얻었으나 후면부의 변형은 시험결과와 다소 작은 값을 보였다. 일반부 단면에 대한 2배속 충돌시험에서는 전후면의 강판이 파손되었으나 해석결과에서는 전면부의 강판만 파손되었다. 수치해석에서 충돌에너지는 주로 충진 콘크리트로 전이되었는데 이는 이전 연구에서 보였던 고에너지를 가진 충돌의 경우와 다른 경향이다. 작성된 모델은 구조적으로 보수적인 결과를 보이므로 실제 설계에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
미래의 과학자 양성을 목표로, 진정한 과학 탐구의 경험을 강조하고 있는 고등학생들의 R&E 활동에서 점진적으로 주목하고 있는 것은 진정한 탐구 주체로서의 학생의 활동이다. 본 연구에서는 고등학교에서 수행되고 있는 R&E 활동 중에서 특히 학생이 그 주체가 되어 연구의 과정을 결정하고 실행하는 학생 주도의 R&E를 대상으로 연구 수행의 주요 흐름을 파악하고, 각 단계에서 드러나는 학생의 인식적 행위주체성을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 과학영재학교 1학년 학생들이 수행한 교내 R&E 활동에 대하여 18개월에 걸친 질적 사례 연구를 수행하였으며, 연구 참여자와의 반 구조화된 면담 자료, 연구자의 참여관찰 일지, 학생과의 논의 과정에 대한 녹음자료, 학생 산출물 등과 같은 질적 자료를 수집, 근거이론에 기반한 지속적 비교분석법에 따라 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과, 학생 주도의 R&E 활동은 주제 탐색의 단계-연구 설계의 단계-실험활동 수행의 단계-해석 및 고찰의 단계-과학적 의사소통의 단계를 거치는 것으로 드러났으며, 이와 같은 연구의 흐름은 비선형적이며 단계 간 중첩과 회귀가 빈번하게 드러나는 동적인 특징을 지님을 알 수 있었다. 두 번째로, 학생 주도의 R&E 활동에서 학생의 인식적 행위주체성은 R&E 구조와의 지속적인 상호작용을 통해 발현되었다. R&E의 구조에 의한 인식적 행위주체성의 촉발은 연구의 진행에 따라 점차 자발적 발현으로 전환되었으며, 특히 학생의 인식적 신념과 깊은 관련성을 보였다. 또한 인식적 행위주체성의 발현 과정에서 학생들은 스스로를 R&E 활동의 의사결정자로 배치하는 모습을 보였으며, 이는 R&E 활동에 대한 권위의 재분배와도 밀접한 관련성을 드러냈다. 학생 주도의 R&E 활동이 어떠한 흐름을 가지고 이루어지며, 그 가운데 학생들이 어떠한 인식적 행위주체성을 보이는지에 대한 본 연구는 지속적으로 확산되고 있는 고등학생들의 연구 활동 참여에 대한 심층적 이해를 제공함과 동시에, 학생들이 스스로의 탐구 활동에서 진정한 주체로 자리매김 할 수 있도록 지원하고자 하는 많은 교육 연구자들에게 그 방향성 수립을 위한 단초를 제공할 수 있을 것이다.
화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다.
본 논문에서는 동영상의 주요 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 변환하는 고속 동영상 리타겟팅 기법을 제안한다. 기존의 Seam Carving에서는 seam을 하나씩 구할 때마다 누적 에너지의 갱신이 발생하며, 여기서 누적 에너지는 동적계획법을 이용하여 계산하기 때문에 전체 연산시간의 지연은 불가피하다. 본 논문에서는 전체 동영상을 특징이 서로 비슷한 scene으로 나누고, 각 scene의 첫 프레임에서는 seam이 될 수 있는 모든 후보들 중 복수개의 seam을 추출하여 누적 에너지의 갱신과정을 줄여 고속화한다. 또한 scene의 두 번째 프레임부터 인접한 프레임 상호간에 상관성을 이용하여, 연속하는 프레임은 누적 에너지를 계산하지 않고 이전 프레임의 seam 정보를 참조한 계산만으로 모든 seam을 추출한다. 따라서 제안하는 시스템은 누적 에너지에 계산되는 연산량을 대폭 줄였으며 전체 프레임의 분석도 필요하지 않아 고속화가 가능하고, 컨텐츠의 떨림 현상은 발생하지 않는다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
멀티코어 프로세서에서 라스트 레벨 캐쉬는 코어와 메모리의 속도 차이를 줄여주는 역할을 하는 중요한 하드웨어 자원이다. 때문에 라스트 레벨 캐쉬의 효율적인 관리는 프로세서의 성능에 큰 영향을 미친다. 라스트 레벨 캐쉬를 구성하는 공유/비공유 캐쉬는 코어들이 공유하는 데이터와 각 코어의 독립된 데이터를 각각 적재한다. 최근 많은 연구를 통해 라스트 레벨 캐쉬 관리기법이 연구되었지만 주로 공유 캐쉬에 대한 연구만 이뤄지고 있으며 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬에 대한 연구는 아직 미약하다. 라스트 레벨 캐쉬의 비공유 캐쉬는 각 코어에 동일한 영역이 할당되기 때문에 코어별 작업량이 다를 경우 캐쉬 관리가 효과적이지 않다. 본 논문에서는 라스트 레벨 캐쉬 중 비공유 캐쉬의 효율적인 관리를 위해 코어 인지 캐쉬 교체 기법을 제안한다. 제안된 코어 인지 캐쉬 교체 기법은 비공유 캐쉬를 동적으로 재구성함으로써, 라스트 레벨 캐쉬의 적중률을 향상시킨다. 또한, 우리는 캐쉬 교체 기법의 성능 향상을 위해 2비트 포화 카운터를 적용하였다. 실험 결과 기존의 교체 기법과 비교하여 9.23%의 적중률 향상과 12.85%의 라스트 레벨 캐쉬 접근 시간 감소의 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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