하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.
일반적인 선형 탄성해석 경계 요소법이 초 고속 회전과 정상 열전도에 의한 열 탄성 효과가 고려된 문제에 적용되었다. 축대칭 경계 요소법 구성이 요약되었고, 등가 경계 적분 방정식의 물체력 핵 함수의 체적 적분 전환방법에 일반화된 내적과 벡터 연산법 개념이 도입되었다. 고차 경계 요소 적용을 위한 이산화 수치 해석법이 요약되었고, 소형 젯트 엔진(ADD 500)의 터어빈 로우터 디스크의 해석 결과가 유한 요소해와 비교되었다.
본 논문에서는 시간영역 결합적분식 (combined field integral equation, CFIE)을 이용하여 도체로부터 산란되는 전자파 과도응답을 무조건적으로 안정되게 해석할 수 있는 새로운 해법을 제안한다. 이 방법은 기존의 MOT (marching-on in time) 기법을 이용하지 않고, 모멘트법으로 공간 및 시간을 분리하여 시험 내적을 적용한다. 삼차원 임의 형태의 도체 구조를 해석하기 위하여 공간영역의 전개 및 시험함수로서 삼각형 벡터 함수를 사용한다. 시간 영역의 전개함수는 지수 감쇄함수를 라게르 함수에 곱하여 정의되며, 이 함수는 시간영역의 시험함수로도 사용된다. 제안된 방법에 의하여 계산되는 도체로부터의 과도응답은 진동없이 안정되었으며, 주파수 영역의 CFIE로부터 계산된 결과와 잘 일치하였다.
문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.
동영상 데이터는 시간에 따른 정보는 물론이고, 많은 정보량과 함께 잡음도 포함하고 있기 때문에 이에 대한 간단한 표현을 학습하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이와 같은 동영상 데이터를 추상적이면서 보다 간단하게 표현할 수 있는 순차 데이터간의 유사도 표현 방법과 딥러닝 학습방법을 제안한다. 이는 동영상을 구성하는 이미지 데이터 벡터들 사이의 유사도를 내적으로 표현할 때 그것들이 서로 최대한의 정보를 가질 수 있도록 하는 함수를 구하고 학습하는 것이다. 실제 데이터를 통하여 제안된 방법이 기존의 동영상 분류 방법들보다도 뛰어난 분류 성능을 보임을 확인하였다.
As the visual effect frequently used in movies or animations, special effects are well suited for the creation of buildings or materials' destruction and collapse scenes. With the relevant programs developing technologically, the adoption of a real-time physically based-system makes it possible to realistically express dynamic simulations. In the large scale, the visual expression of such effects of destroying is satisfying enough, but most common programs of those effects fail to maximize visual effect generated with the cutting of small materials. Besides, to perform a heavy simulation process needs high-performance hardware and programs, where high costs would become a serious issue. For this reason, this paper suggests a solution optimized for the effect of small materials-cutting. The progress of each step shows technologies which trace movement with the state of the completion of the character's motions and then cut the material in real-time, finally led to the very realistic visual effect. Besides, using vector inner calculation to follow the motions of object and to realize cutting effect, this study provides an experiment that constructs visual effect for visualization from the basis of mathematical algorithm and it would be certainly as an educational material used for further researches.
본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.
밴드 수가 많고 밴드 폭이 좁은 초분광영상은 기존의 다중 분광 영상에 비해 각 픽셀이 함유하고 있는 정보가 많아 영상을 이용한 토지피복분류를 하는데 있어 최적의 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 초분광영상의 높은 분광해상도로 부터 증가된 데이터의 용량과 노이즈로 인해 다중분광영상을 분석하는 기법을 그대로 적용하기에는 효용성이 떨어진다. 초분광영상의 분석 기법으로서 벡터의 내적을 활용하는 SAM(Spectral Angle Mapping)은 연속적인 스펙트럼을 보이는 초분광영상의 특성을 해석하는데 가장 보편적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 분광라이브러리를 이용한 초분광영상의 토지피복분류를 수행하기 위해 SAM기법을 채택하였으나 대기영향의 노이즈로 인해 낮은 정확도를 보였다. 이를 보안하기 위한 방법으로서 Decision Tree 기법을 제안하였고 그 결과, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 자동차 프레스 절단 금형의 설계 자동화를 위한 설계 지원 툴 개발에 관한 연구을 다룬다. 현업에서 진행하는 자동차 패널 절단 공정 금형설계 프로세스를 분석하고 패턴을 가지는 반복 작업들을 그룹화 하여 자동화 모듈을 개발하였다. 제안하는 시스템은 절단금형 스틸파트를 자동 생성하는 템플릿 모델과 자동 생성된 절단금형 스틸파트를 자동 배치하는 UI 기능의 두 가지 모듈로 구성 하였다. 템플릿 모델은 트림스틸 설계에 활용되는 유형들을 고려하여 4가지 종류로 개발하였으며, 자동생성시 오류발생을 제로화 하기 위해 벡터 내적과 외적을 활용하여 설계기준이 되는 점, 선, 곡선, 면, 곡면의 방향을 체크 하고 바로잡는 방향성 제어 관계식 룰을 구현 하였다. 개발한 시스템을 대표 상용 CAD시스템 중 하나인 CATIA V5의 확장 메뉴형태로 탑재하기 위하여 CATIA Knowledgeware, CATIA SDK, Visual C++를 사용하여 개발하였다. 제안하는 시스템을 다양한 자동차 외관 패널에 적용한 결과 전통적인 방법에 비해 약 74%의 시간감축 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 트랙 밀도를 최소화할 수 있는 효과적인 데이터패스 배치 알고리즘을 제안한다. 주어진 n개의 데이터패스 element 각각을 한 개의 클러스터라 놓고 이들 클러스터 중 가장 강하게 연결된 두 개를 선택하고 병합하는 과정을 한 개의 클러스터만 남을 때까지 반복한다. 병합될 두 클러스터내의 element들은 이미 각각 선형배열되어 있으므로 병합 시 이 두 선형배열을 연결하면 되며, 최종적으로 남은 클러스터의 선형배열의 처음과 끝을 연결하면 회전선형배열을 만들 수 있다. 이 회전선형배열에서 인접한 두 element 사이를 절단하면 서로 다른 n개의 선형배열을 만들 수 있으며 제안된 알고리즘에서는 이들 중 트랙밀도가 가장 낮은 선형배열을 선택한다. 본 논문에서는 스펙트럴방법을 이용해 d차원에 사상시킨 벡터의 내적이 최대가 되면 대응되는 두 클러스터가 강하게 연결되었음을 보였으며, 이를 이용해 병합될 두 클러스터를 찾는다. 기존 GA/SA/sup [2]/방법과 비교하여 제안된 방법은 트랙밀도 면에서 유사한 성능을 내지만 수행시간 면에서 상당히 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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