Multiple scale modeling has been applied to predict defect shape change during the wire rod rolling process. The size difference between bloom and defect prevent using usual FEM approaches due to the enormous number of elements required to depict the defect. The newly developed multiple scale model can visualize defect shape changes during the multi stands rolling process. The defect positioned at the top and side of bloom are smoothed out but the one at the middle evolved as folding or remained as crack. This approach can be used for defect control with roll shape design and initial bloom shape.
The classical continuum theory-based thin film model is independent of their size and the surface effect can be ignored. But the surface to bulk ratio becomes very large in nano-size structures such as nano film, nano wire and nano beam. In this case, surface effect plays an important role and its contribution of the surface effect must be considered. Molecular dynamics simulation has been a conventional way to analyze these ultra-thin structures but structures in the range between submicro and micro are difficult to analyze by classical molecular dynamics due to the restriction of computing resources and time. Therefore, in present study, the continuum-based method is considered to predict the overall physical and mechanical properties of the structures in nano-scale, especially, for the thin-film. The proposed continuum based-thin plate finite element is efficient and reliable for the prediction of nano-scale film behavior.
본 리뷰 논문에서는 일반 접촉 역학 이론과 더불어 유기탄성체 마찰에 관한 이론 및 배경을 소개한다. 특히 Greenwood & Williamson 접촉 역학 이론을 확장하여 거친 표면을 자기-아핀(self-affine) 특성으로 고려한 접촉 역학 및 마찰의 수학적 모델을 제시한 Klüppel & Heinrich 이론을 중심으로 유기탄성체 복합재료의 마찰 거동에 대해 살펴본다. 자기-아핀 특성에 의한 노면의 멀티스케일 거칠기로 인해 미끄러짐 마찰 시 유기탄성체 복합재료는 다양한 주파수에 따른 동적 변형이 가해지며 이때 재료가 나타내는 점탄성이 마찰 거동에 주요한 영향을 미친다. 따라서 유기탄성체 복합재료의 비선형 점탄성을 고려하여 광범위한 주파수 영역에서의 점탄성 거동인 마스터커브를 구축하는 원리 및 방법을 제시하였다. 마지막으로 유기탄성체 복합재료 마찰 이론을 타이어 트레드 컴파운드와 노면 간의 마찰에 응용한 실험적 결과와 그 물리적 의미를 이론과 접목하여 설명하였다.
일반적으로 평활화 필터는 주변값들과의 차이를 감소시켜 함수를 정규화하는 역할을 한다. 따라서 완전파형역산에 평활화 필터를 적용하면 역산 해를 정규화 할 수 있으며 실제 지하 구조에 가까운 영상을 얻을 수 있다. 다만 단일 평활화 계수를 사용했을 때는 지층 형태나 속도변화에 관계없이 동일하게 평활화가 이루어지므로 지층간 경계면이나 단층 등의 구조가 불명확해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 평활화 계수가 아닌 역산 반복 과정에 따라 선택적으로 평활화 계수를 조정하는 정규화 기법을 개발하였다. 먼저 파형역산에 적합한 탐사자료의 주파수 대역과 그에 대응하는 파수 범위를 분석하였다. 분석한 파수 범위에 적합한 평활화 계수를 선정하기 위해 평활화 필터의 파수 스펙트럼에서 99백분위수에 해당하는 파수를 유효최대파수로 결정하였다. 선정된 평활화 계수를 반복역산에 따라 다르게 적용하여 여러 주파수를 동시에 이용하는 멀티-스케일 완전파형역산을 구현하였다. 암염 모델과 같은 속도대비가 큰 지질구조에 대해 성공적인 역산결과를 얻음으로써 본 연구에서 개발한 평활화 계수 선택기법이 효과적인 정규화 과정을 구현한다는 것을 알 수 있었다. 또한 무작위 잡음이 더해진 인공합성 음원모음 자료에 대한 수치예제를 통해 현장 자료에 대한 적용 가능성도 확인할 수 있었다.
객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
디지털 컨버전스와 유비쿼터스 시대의 시작은 디지털 미디어 기술의 발전과 방송 통신 사업의 컨버전스를 가속화 시켰으며, 그 결과로DMB, WCDHA, Wibro, IP-TV, HSDPA 등의 새로운 형태의 차세대 제품과 서비스들이 뉴미디어 매체의 핵심으로 등장하고 있다. 국내에서 방송 통신의 컨버전스의 빠른 진행은 세계 최초로 디지털 멀티미디어 방송(DMB) 서비스 시작을 가능하게 하였다. DMB 서비스는 멀티미디어 서비스가 핵심이다. DMB 데이터 서비스인 Broadcasting Website Service(BWS)는 현재 지상파 DMB방송 사업자인 KBS, MBC, SBS, YTNDMB가 본방송 준비 막바지 단계이며, 삼성 전자와 LG전자를 비롯한 단말기 개발사들도 데이터 서비스를 위한 제품 출시에 서두르고 있는 등 DMB 산업의 활성화의 주역이 될 것으로 예상된다. DMB의 데이터 서비스는 뉴스, 날씨, 프로그램 정보 등의 단순 정보보기 수준에 그치지 않고, 리턴 채널을 이용한 양방향 서비스와, SMS, 전화걸기 등 휴대전화 단말의 고유기능과의 연계를 통한 다양한 서비스도 선보일 것이다. 더 나아가 향후 T-Commerce와 개인 광고 등 새로운 비즈니스 모델과 사업영역으로 확산시켜 나갈 수 있을 것이다. 그러나, 아직까지 DMB와 데이터 서비스는 초기단계로서, 표준 기술의 규격 작업, 이론적 논의들, 관련 사업자들의 비즈니스 준비 등에서 검토되어, 실제 사용자들을 대상으로한 연구 분석이 이루어 지지 않았다는 연구의 한계를 가지고 있다. 본격적으로 방송, 통신 컨버전스 데이터 서비스가 시작되면서, 사용자들에 초점을 맞춘 많은 연구가 이루어지길 바라며, 이러한 연구의 분석를 통해 또 다른 새로운 서비스와 비즈니스 기회의 창출을 기대해 본다.여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에
본 연구에서는 폼 구조의 효율적인 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크를 개발하였다. Eshelby 텐서 기반의 평균장 균질화(Mean-field homogenization, MFH)는 타원체 형태의 공동을 포함하는 다공성 구조의 물성을 효율적으로 예측할 수 있지만, 셀룰러(cellular) 폼 구조의 물성은 정확하게 예측하기 어렵다. 한편, 유한요소 균질화(Finite element homogenization, FEH)는 정확성은 높지만 상대적으로 높은 해석 시간을 동반한다. 본 논문에서는 평균장 균질화와 유한요소 균질화의 장점을 결합한 데이터 기반 전이학습 프레임워크(Framework)를 제안하였다. 구체적으로, 대량의 평균장 균질화 데이터를 도출하여 사전학습 모델(Pre-trained model)을 구축하고, 상대적으로 소량의 유한요소 균질화 데이터를 이용하여 미세 조정(Fine-tuning) 하였다. 제안된 프레임워크를 검증하기 위한 수치 예제를 수행하였으며, 해석 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과는 다양한 폼 구조를 가진 재료의 해석에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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