대격자망 수치모형에서 저항물체에 의한 유수저항을 평가하기 위하여, 항력으로부터 유도된 drag stress를 수심적분된 Reynolds 방정식에 도입하였다. 그리고, 해석해가 존재하는 조건에 대한 다양한 수치실험을 통하여 본 모형의 적용성 및 문제점을 검토하였다. 단일물체의 경우, 수치해는 해석해에 대하여 유속의 크기에 있어서$\pm$10% 정도의 오차범위를 나타내는 좋은 일치를 보였으며 후류폭의 크기도 전 경우에 있어서 해석해와 잘 일치 하였다. 또한, 열을 이룬 물체에 대한 항력계수와 와동점성계수가 정확하게 결정된다면, 본 모형은 열을 이룬 물체 배후에서 평균류의 흐름분포를 평가하는 데 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.
일반적으로 3차원 복셀 데이터의 가시화는 표면 복셀의 법선 벡터를 이용하여 퐁 반사 모형으로 밝기를 결정하는 일이라 할 수 있다. 표면의 변화가 부드러운 기하학적 모형의 가시화는 법선 벡터만으로 충분한 결과를 얻을 수 있지만, 표면의 굴곡이 심한 비정형의 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물체 표면의 굴곡에 따라 빛의 양을 조절하여 이러한 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 물체 표면의 굴곡을 고려하지 않을 때보다 물체가 선명하게 가시화되는 결과를 얻었다.
난류유동 지배 방정식인 타원형 레이놀즈 방정식을 수치계산에 의해 계산하였다. 계산 대상으로는 실험결과가 많이 알려진 축 대칭 물체를 택하였다. 수치적으로 얻어지는 물체접합 좌표계를 사용하였고, 난류모형으로는 $\kappa-\varepsilon$모형으로써 경계면 근처의 복잡한 유동특성을 추정할 수 있도록 영역을 2개로 나누어 계산하는 2층모형(two-layer model)을 사용하였다. 입구면의 경계조건을 사용하여 물체의 중앙부 이후부터 계산을 수행하였다. 입구면에서의 속도와 난류량 등은 경계층 방정식을 풀어 얻어진 결과와 평판의 경계층 자료로부터 얻어진 결과를 사용하였으며, 이로부터 입구면 조건이 점성유동 해석 결과에 미치는 영향을 조사하였다.
본 연구는 물체의 자유낙하에 대하여 아동들이 어떠한 정신모형을 가지고 있는지를 밝히며, 이러한 정신모형에 어떤 발달적인 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 크기, 무게, 모양, 색깔, 그리고 크기와 무게와의 상충등의 차원에서 각기 다른 물체쌍들을 제시하여 어느 것이 먼저 떨어질 것인지 또는 동시에 떨어질 것인지를 예측하게 함으로써 문제유형에 따라 학생들이 자유낙하에 대하여 어떤 정신모형을 형성하고 있는지를 살펴보고자 한다. 학생들의 예측과 설명 후에 실제로 물체의 자유낙하를 직접 관찰하게 한 다음 학생들이 관찰한 것을 어떻게 기술하는 가도 비교한다. 초등학교 1, 3, 5학년과 중학교 1학년의 학생을 실험대상으로 한다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 초등학교 5학년과 중학교 1학년의 학생들이 초등학교 1학년과 3학년 학생들보다 물체의 자유낙하에 대한 예측율이 높았다. 둘째, 물체의 자유낙하에 대한 예측에 있어서 크기와 무게와의 상충문제가 가장 어려웠다. 셋째, 물체의 자유낙하의 관찰에 있어서는 학년간에 차이가 없었다. 넷째, 물체의 자유낙하의 관찰에 있어서 크기와 무게와의 상충문제가 가장 어려웠다. 다섯째, 초등학교 1학년과 3학년에 있어서는 물체의 자유낙하에 대한 예측과 관찰간에 차이가 있었다. 초등학교 5학년과 중학교 1학년에 있어서는 물체의 자유낙하에 대한 예측과 관찰간에 모양문제(초등학교 5학년)와 무게문제(중학교 1학년)를 제외하고는 차이가 없었다.
현재 이동물체 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분은 갱신 전략의 효율성 증대에 초점이 맞추어져 있고, 이동물체 데이터베이스 시스템의 사용자 요구사항 검증에 대한 연구 논문은 전무하다. 아무리 효율성이 좋은 갱신 전략이 적용되었더라도, 시스템 설계자는 시스템이 사용자 요구사항을 만족하는지에 대해 개발초기에 반드시 검증을 해 보아야 한다. 예를 들어, 이동물체가 n개이면, n개에 대한 데이터베이스 정보 갱신 작업과 새로운 정보를 사용자에게 제공하여주는 작업을 정해진 시간 내에 완료할 수 있는지 개발 초기에 검증해야 하는 것이다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 요구사항 분석을 위하여, Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구를 이용하여 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 통하여 사용자 요구사항을 검증하는 방법을 소개한다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 사용자 요구 분석을 위한 최초의 시뮬레이션 모델을 제공하는데 의의가 있다. 이 시뮬레이션 모델은 본 저자가 이미 발표한 퍼지시간 페트리 넷 모형에 대해 거리기반 갱신전략과 분산 데이터베이스 모형을 첨가 확장한 것이며, n 개의 이동물체를 고려한 분석 결과를 소개한다. 또한, 본 모형은 Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구로 구축되었기 때문에 시스템에 대한 자동분석이 가능하다. 본 모형의 응용 범위는 사용자 요구사항 분석에 국한된 것이 아니라, 갱신 비용과 정보의 정확도 간, 혹은 갱신에 소요되는 시간과 자원간의 상관관계를 분석하는 데에도 유용하게 쓰인다.
본 논문은 다물체 복합시스템 인자의 변위에 강인한 중앙집중식 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 중앙집중식 복수모형 설계기법으로 엄의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 다물체 복합시스템에서 중앙집중식 복수모형설계 기법을 단수모형 설계기법과 함께 제안하였다.
최근 전기비저항 탐사의 정밀 계측기술을 활용한 수중 물체 탐지방법이 제시되었고, 변화하는 해양환경에 대응할 수 있는 자료처리 기술 고도화 연구의 필요성이 제기되었다. 이 연구에서는 효율적인 실험과 검증을 위한 개선된 축소모형실험 시스템과 그 운용 결과를 제시한다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 가진다. 1) 실시간 실험영상과 계측자료의 동시 수집 및 분석과 같은 모든 프로세스가 5 Hz의 속도로 이루어진다. 2) 두 개 탐지선 자료의 실시간 계측 및 처리로 수중물체의 이동방향 파악이 가능하다. 3) 저장된 자료를 이용한 반복실험이 가능하여 획득된 자료의 다각도 반복분석이 가능하다. 4) 모니터링 화면을 통해 수중물체가 이동하는 모습과 두 탐지선 자료를 동시에 직관적으로 파악 가능하다. 개선된 시스템을 이용한 실험 결과, 모든 시스템이 정상 작동하고 효율적 실험이 가능함을 확인하였다.
원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 이동물체의 형태정보를 분석을 위한 이동물체의 특징파라미터를 추출하는 기법을 제안하였다. 이차원 영상에서 이동물체의 추출은 차영상 기법을 이용하였다. 이동물체의 특징 파라미터는 면적과 둘레, 면적과 둘레의 비(A/P ratio), 굴곡점(Vertex), 종횡비(X/Y ratio)로 하였다. 휘도 변화를 600 Lux${\sim}$1400 Lux로 가변시켜 휘도변화에 대한 각 특징파라미터의 오차 허용범위를 결정하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 모형 자동차를 이용하여 동일성을 판별한 결과 판정오류는 6%미만이었다.
본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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