• Title/Summary/Keyword: 멀티스케일 모델

Search Result 59, Processing Time 0.026 seconds

Prediction of defect shape change using multiple scale modeling during wire rod rolling process (멀티 스케일 모델을 적용한 선재 공정의 미세결함 형상 변화 예측)

  • Kwak, Eun-Jeong;Kang, Gyeong-Pil;Lee, Kyung-Hoon;Son, Il-Heon
    • Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
    • /
    • 2009.10a
    • /
    • pp.169-172
    • /
    • 2009
  • 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.

  • PDF

Continuum Model considering Surface Effect for Thin film (박막구조해석을 위한 표면효과를 고려하는 연속체 모델)

  • Choi, Jin-Bok;Jung, Kwang-Sub;Cho, Maeng-Hyo
    • Proceedings of the KSME Conference
    • /
    • 2007.05a
    • /
    • pp.527-531
    • /
    • 2007
  • 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.

  • PDF

Sliding Friction of Elastomer Composites in Contact with Rough Self-affine Surfaces: Theory and Application (자기-아핀 표면 특성을 고려한 유기탄성체 복합재료 마찰 이론 및 타이어 트레드/노면 마찰 응용)

  • Bumyong Yoon;Yoon Jin Chang;Baekhwan Kim;Jonghwan Suhr
    • Composites Research
    • /
    • v.36 no.3
    • /
    • pp.141-153
    • /
    • 2023
  • This review paper presents an introduction of contact mechanics and rubber friction theory for sliding friction of elastomer composites in contact with rough surfaces. Particularly, Klüppel & Heinrich theory considers the self-affine (or fractal) characteristic for rough surfaces to predict adhesion and hysteresis frictions of elastomers based on the contact mechanics of Greenwood & Williamson. Due to dynamic excitation process of elastomer composites while sliding in contact with multiscale surface roughness (or asperity), viscoelastic properties in a wide frequency range becomes major contributor to friction behaviors. A brief description and examples are provided to construct a viscoelastic master curve considering nonlinear viscoelasticity of elastomer composites. Finally, application of rubber friction theory to tire tread compounds in traction with road surfaces is discussed with several experimental and theoretical results.

Application of Effective Regularization to Gradient-based Seismic Full Waveform Inversion using Selective Smoothing Coefficients (선택적 평활화 계수를 이용한 그래디언트기반 탄성파 완전파형역산의 효과적인 정규화 기법 적용)

  • Park, Yunhui;Pyun, Sukjoon
    • Geophysics and Geophysical Exploration
    • /
    • v.16 no.4
    • /
    • pp.211-216
    • /
    • 2013
  • In general, smoothing filters regularize functions by reducing differences between adjacent values. The smoothing filters, therefore, can regularize inverse solutions and produce more accurate subsurface structure when we apply it to full waveform inversion. If we apply a smoothing filter with a constant coefficient to subsurface image or velocity model, it will make layer interfaces and fault structures vague because it does not consider any information of geologic structures and variations of velocity. In this study, we develop a selective smoothing regularization technique, which adapts smoothing coefficients according to inversion iteration, to solve the weakness of smoothing regularization with a constant coefficient. First, we determine appropriate frequencies and analyze the corresponding wavenumber coverage. Then, we define effective maximum wavenumber as 99 percentile of wavenumber spectrum in order to choose smoothing coefficients which can effectively limit the wavenumber coverage. By adapting the chosen smoothing coefficients according to the iteration, we can implement multi-scale full waveform inversion while inverting multi-frequency components simultaneously. Through the successful inversion example on a salt model with high-contrast velocity structures, we can note that our method effectively regularizes the inverse solution. We also verify that our scheme is applicable to field data through the numerical example to the synthetic data containing random noise.

Improvement Method of Tracking Speed for Color Object using Kalman Filter and SURF (SURF(Speeded Up Robust Features)와 Kalman Filter를 이용한 컬러 객체 추적 속도 향상 방법)

  • Lee, Hee-Jae;Lee, Sang-Goog
    • Journal of Korea Multimedia Society
    • /
    • v.15 no.3
    • /
    • pp.336-344
    • /
    • 2012
  • As an important part of the Computer Vision, the object recognition and tracking function has infinite possibilities range from motion recognition to aerospace applications. One of methods to improve accuracy of the object recognition, are uses colors which have robustness of orientation, scale and occlusion. Computational cost for extracting features can be reduced by using color. Also, for fast object recognition, predicting the location of the object recognition in a smaller area is more effective than lowering accuracy of the algorithm. In this paper, we propose a method that uses SURF descriptors which applied with color model for improving recognition accuracy and combines with Kalman filter which is Motion estimation algorithm for fast object tracking. As a result, the proposed method classified objects which have same patterns with different colors and showed fast tracking results by performing recognition in ROI which estimates future motion of an object.

Implementation of Agricultural Multi-UAV System with Distributed Swarm Control Algorithm into a Simulator (분산군집제어 알고리즘 기반 농업용 멀티 UAV 시스템의 시뮬레이터 구현)

  • Ju, Chanyoung;Park, Sungjun;Son, Hyoung Il
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
    • /
    • 2017.04a
    • /
    • pp.37-38
    • /
    • 2017
  • 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}$${\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.

  • PDF

Business Model of Data Service in Broadcasting and Communication Convergence (유비쿼터스시대 방송과 통신의 컨버전스 데이터 서비스 비즈니스 모델)

  • Jung, Chang-Duk;Lee, Ji-Eun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
    • /
    • 2006.11a
    • /
    • pp.245-249
    • /
    • 2006
  • 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

  • PDF

Development of Homogenization Data-based Transfer Learning Framework to Predict Effective Mechanical Properties and Thermal Conductivity of Foam Structures (폼 구조의 유효 기계적 물성 및 열전도율 예측을 위한 균질화 데이터 기반 전이학습 프레임워크의 개발)

  • Wonjoo Lee;Suhan Kim;Hyun Jong Sim;Ju Ho Lee;Byeong Hyeok An;Yu Jung Kim;Sang Yung Jeong;Hyunseong Shin
    • Composites Research
    • /
    • v.36 no.3
    • /
    • pp.205-210
    • /
    • 2023
  • In this study, we developed a transfer learning framework based on homogenization data for efficient prediction of the effective mechanical properties and thermal conductivity of cellular foam structures. Mean-field homogenization (MFH) based on the Eshelby's tensor allows for efficient prediction of properties in porous structures including ellipsoidal inclusions, but accurately predicting the properties of cellular foam structures is challenging. On the other hand, finite element homogenization (FEH) is more accurate but comes with relatively high computational cost. In this paper, we propose a data-driven transfer learning framework that combines the advantages of mean-field homogenization and finite element homogenization. Specifically, we generate a large amount of mean-field homogenization data to build a pre-trained model, and then fine-tune it using a relatively small amount of finite element homogenization data. Numerical examples were conducted to validate the proposed framework and verify the accuracy of the analysis. The results of this study are expected to be applicable to the analysis of materials with various foam structures.

Modified Pyramid Scene Parsing Network with Deep Learning based Multi Scale Attention (딥러닝 기반의 Multi Scale Attention을 적용한 개선된 Pyramid Scene Parsing Network)

  • Kim, Jun-Hyeok;Lee, Sang-Hun;Han, Hyun-Ho
    • Journal of the Korea Convergence Society
    • /
    • v.12 no.11
    • /
    • pp.45-51
    • /
    • 2021
  • With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.