• 대한토목학회논문집
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• 제32권1A호
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• pp.11-18
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• 2012

이 논문에서는 유리-에폭시 섬유 보강 복합재료판에 $K_I$ 과 $K_{II}$ 에 의한 혼합모우드 상태의 균열된 알루미늄판의 응력확대계수의 수치해석 산정을 다루고 있다. 응력확대계수 산정을 위한 가상균열닫힘법과 2단계 확장법이 고려된다. 에너지 방출률과 응력확대계수의 항으로 표현되는 파괴역학 매개변수 계산을 위하여, p-수렴 부분 층별모델이 채택된다. 고려되는 p-수렴 방식은 저매개변수 요소의 개념에 기초한다. 1개 층에 대해 가정된 변위장, 변위-변형률 관계, 그리고 3차원 구성방정식은 2차원과 1차원 고차 형상함수의 조합으로 정의된다. 고려되는 요소는 변위장의 보간과 수치적분을 수행하기 위해 로바토 형상함수와 가우스-로바토 적분법이 사용된다. 언급된 모델과 기법들을 사용하여, 경사각도의 변화에 따른 적층판 형상의 효과와 접착제의 강도가 팻치보강 시스템에 미치는 영향이 조사된다. 중립축 변화에 따른 팻치보강 적층판의 면외 휨 효과도 분석된다. 고려되는 모델의 정확성과 단순성 등에 관해서 응력확대계수, 응력분포, 자유도 수, 에너지 방출률 등의 항목을 가지고서 평가된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.307-320
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• 2013

기존 해상풍력발전 지지구조물의 단점을 보완한 신형식의 파일 기초 하이브리드 지지구조물을 본 연구에서 제안하였다. 이 지지구조는 콘크리트 자중을 이용한 중력식 기초의 개념으로부터 수정되어 4개의 파일로 지지되며, 강재 샤프트와 원추형 콘크리트가 결합된 하이브리드 형식이다. 규모가 크고 두꺼운 콘크리트의 3차원 해석을 위해, 정확한 기하형상 모델링과 응력의 절점 보간이 가능한 솔리드-쉘 입체요소를 개발하였다. 해양구조물 전용 유한요소 프로그램인 XSEA에 탑재된 솔리드-쉘 요소와 Stream Function 파랑 이론을 적용하여, 제안한 하이브리드 지지구조물에 대해 서남해안 지역의 환경조건을 적용한 준정적 해석 및 고유진동수 해석을 실시하였다. 해석결과, 수평변위가 허용변위 이내로 나타났고, 고유진동수 해석을 통해 하이브리드 구조형식의 동적거동에 대한 우수성을 입증하였다. 결과적으로, 파일지지 하이브리드 지지구조물은 우리나라 서남해안 지역과 같이 연약지반에 적용 할 수 있는 충분한 안정성을 가진 것으로 평가 되었고, 각 부재에 대한 최적화 연구를 통해 경제성 확보가 가능한 것으로 검토되었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.550-563
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• 1999

본 논문은 시변 맥스웰 방정식에 기초한 웨이브릿-갤러킨 설계를 제안하였다. 두 개의 모멘트 함수가 0 이 되는 Daubechies 웨이브릿 함수를 기저함수로 전개하고 Yee가 제안한 Leap-frog 접근법을 적용하였다. D Daubechies 웨이브릿의 변위된 보간 특성을 이용하여 적분이나 매체 연산자에 대한 부가적인 행렬이 필요없 는 방정식을 유도하였다 안정화 조건을 유도하고 분산특성을 분석한 후 유한차분 시간영역법과 다해상도 시 간영역법의 결과와 비교하였고. 분산특성의 분석을 통해 기저함수의 정규성(Regularity)과 받침폭(Support width) 사이의 균형을 확인했다. 기저함수가 단 2개의 0이 되는 웨이브릿 모멘트 함수를 가지지만. 이는 수치 해석 상에서 무시할 수 있는 분산 오류를 수반하였고, 컴팩트 받침(Compact support)에 의해 노드 당 적은 수의 계수만이 고려되었다. 제안된 설계의 저장계수의 효율, 실행 시간의 감소와 정확도를 균일 공진기와 비 균일 공진기의 공진주파수 해석을 통해 검증하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.90-100
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• 1993

본 연구에서는 압전 감지기/작동기를 이용한 복합적층판의 진동제어해석을 위 하여 판요소를 사용한 능률적인 유한요소코드 개발에 있다. 운동방정식은 고전 적층 판이론과 Hamilton의 법칙을 이용하여 유도하며 압전방정식으로부터 전기적-기계적 연 계를 고려한 감지식과 작동식을 구한다.각식들은 유한요소 보간함수에 의하여 절점 변위에 대한 행렬방정식으로 변환된다. 요소마다 하나의 전기적 자유도를 가진 4-절 점 12-자유도 판요소를 사용하여 효율적인 계산을 가능하게 하였다. 압전 감지기/작 동기를 도입함에 있어 하나의 전극에 대해 압전 감지기/작동기는 하나의 감지/작동전 압을 갖는다. 각 요소에 전극번호를 부가함으로써 다양한 형상의 전극을 쉽게 모델 링하였으며 전극의 특성도 충분히 고려하였다. 전기적 하중에 의한 압전보의 변형과 변형에 대한 감지전압에 대한 계산을 수행하여 기존의 연구와 비교함으로써 본 프로그 램의 타당성을 확인하였다. 나아가 여러가지 전극형상에 대한 복합재료 평판의 시간 영역과 주파수영역에서 응답을 계산하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.104-115
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• 1999

본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.533-541
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• 2007

계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.60-65
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• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권9호
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• pp.1041-1050
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• 2011

미크론 단위의 크기를 갖는 구조물의 소성변형에서 나타나는 길이 효과를 고려하여 유한요소 해석을 하기 위하여 변형률 구배 소성이론을 이용하는 탄소성 유한요소 모델링 및 해석법을 제안하였다. 기존의 연구에서 주로 고차, 고자유도 및 혼합요소, 초 요소 등을 필요로 하였던 것에 비하여 본 논문에서는 이들을 배제하는 변위법 저차 평면 요소 및 삼차원 요소를 도입하였다. 이는 비선형 증분 해석의 프레임워크에서 계산된 소성 변형률의 절점 평균값으로 보간하여 적분점에서의 변형률 구배를 구하고 테일러 전위 모델에 의한 변형률 경화 구성방정식을 적용하므로서 가능하였다. 제안된 방법론은 선형 삼각 및 사각요소, 선형 사면체, 육면체 요소에 대해 적용되었으며 마이크로 굽힘, 마이크로 비틀림, 마이크로 기공과 같은 대표적인 길이 스케일 문제를 통하여 수치적으로 검증하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 계산이 매우 쉬우면서도 실험값들과 비교해 볼 때, 변형률 구배 소성이론 즉, 길이 효과를 잘 나타내어 주었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.