신장유동의 예로 등온 방사공정을 구성방식의 예로 변형률속도에 따라 변하는 풀림 시간을 가지는 White-Metz-ner 모델을 사용해서 점탄성유체의 거동에 관한 해석적 연구를 수행했다, 그결과 풀림시간의 변형률속도에 대한 의존도에 따라 점탄성유체를 두가지로 구 분할 수 있음을 알 수 있었다, 다시말해서 풀림시간이 변형률속도에 대해서 작은 의존도를 가지는 그룹I의 유체의 경우는 변형률속도가 커짐에 따라 신장점도가 증가하며 Weissen-berg수 (무차원 풀림시간)가 커짐에 따라 방사사선의 속도가 증가한다, 반면에 풀 림시간이 변형률속도에 대해서 큰 의존도를 가지는 그룹 II의 유체의 경우는 변형률 속도가 커짐에 따라 신장점도가 감소하며 Weissenberg수가 커짐에 따라 방사사선의속도가 감소한 다. 이렇게 대조적딘 점탄성유체에 관한 결과는 유사한 거동을 보고한 다른 연구자들의 결 과와 잘 부합한다. 또한 Weissenberg수가 다른경우의 신장점도 곡선들을 무차원 변형률속 도를 Weis-senberg수에 비례하게 Shift 시키면 master Curve를 얻을수 있었다.
본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, Finile State Network(FSN) 노드를 두 음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단 음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 인한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절 쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징부분에서 K-means 알고리즘으로 군집화 하여, 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문맥종속 음소모델에서 10.5%, 음향모델에서 인식단위를 반음절 쌍으로 하였을 경우 문맥종속 음소모델에 비해 12.5%, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 1.5%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
본 논문에서는 자동 요소분할에 따른 공간상의 오차에 대해 연구하였다. 즉, 분할되어진 각 요소에서 산출된 응력과 변형률의 오차 norm들에 기초한 오차평가방법을 사용하였는데, 이는 각 요소들의 오차를 직접적으로 계산해 내는 매우 정밀한 방법이다. 위의 일련과정들을 몇 개의 구조물에 적용해 보았으며, 동일한 구조물에 대해서, AUTOCAD 3D-Mesh 기능을 사용하여 유사한 수의 요소로 분할, 수동으로 좌표 값과 요소 배열 값을 입력하여 구조물의 요소당 오차 값을 비교해 보았다.
본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, FSN 노드를 두음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 연한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징레벨에서 K-means 알고리즘(4)으로 클러스터링 하여 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문백종속 음소모델에서 $10.5\%$, 음향모델에서 인식단위를 반음절쌍으로 하였을 경우 문백종속 음소모델에 비해 $12.5\%$, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 $1.5\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
콘크리트 휨 부재의 내하능력을 개선하는 방법들 중에서, 최근에 와서, 기존의 철근콘크리트 부재에서 사용하는 철근을 대신하여 섬유보강폴리머(FRP) 복합재료 층으로 보강한 콘크리트 부재에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 휨을 받는 원형단면 FRP 콘크리트 부재의 거동을 예측하기 위한 해석모델에 중점을 두고 있다. FRP층과 내부에 충진된 콘크리트로 이루어진 부재의 응력 및 변형을 예측하기 위하여 층분할 단면해석 모델이 제시되었다. 콘크리트의 압축거동이 횡방향 팽창에 의존한다는 가정과 다축 압축 응력상태의 구성관계에 기초하여 FRP 층으로 둘러 쌓인 콘크리트의 응력변형률 관계를 정식화하였다. 고전적 적층이론에서, FRP 층의 거동은 2차원 적층의 면내거동의 응력-변형률 관계에 기초한 등 가직교재료특성에 기초하여 정식화하였다. 소개된 해석모델의 검증을 위하여 원형단면 FRP 콘크리트 휨 부재의 4점 실험과 비교한 결과, 본 모델은 부재의 모멘트-곡률 관계, 단면에서의 축방향 변형률뿐만 아니라 횡방향 변형률, 그리고 FRP 층으로 인한 콘크리트의 구속효과의 증진에 관한 거동 특성들을 잘 예측해 주었다.
본 연구의 목표는 수직분할된 철근콘크리트 전단벽의 철근상세에 따른 강성 및 강도 저감에 대해 실험적으로 평가하는 것이다. 본 연구에서는 수직분할에 따른 강도 및 강성 저감효과를 확인하기 위해 실 스케일 실험체 4개를 제작하여 반복 횡가력 실험을 수행하였다. 실험결과, 수직분할에 따라 강도 및 강성이 감소되는 것을 확인하였다. 특히 강도 저하율보다 강성 저하율이 큼에 따라 수직분할에 따른 하중 재분배 시 극한강도에 대한 안전성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 균열양상을 확인한 결과, 분할된 벽체 중 압축지배를 받는 벽체에서 사인장 균열이 발생하였기 때문에 강도 평가 시 휨 강도 뿐만 아니라 전단저항 메커니즘을 같이 고려해야 한다. 벽체 단면 수직철근의 변형률 분포 분석 결과, 분할 후 두 개의 중립축이 발생하며 상부에서는 반전된 변형률 분포가 나타나 이중 곡률을 갖는 벽체의 양상을 보였다. 추후 연구에서는 벽체의 유효높이를 고려한 강성 저감률 평가가 필요하며 추가로 벽체 형상비 등 추가 변수에 대한 평가 및 유한요소해석을 이용한 다양한 벽체에 대한 해석적 연구가 필요하다.
초경량 항공기 구조의 날개 보로 사용되는 원통형 복합재료 날개 보는 굽힘 모멘트와 전단하중을 동시에 받고 있는 구조물이다. 하지만 기존의 일반 원통형 보는 상하부의 굽힘 모멘트, 좌우부의 전단하중을 지지하는 구조적 특성을 고려하지 못하므로 비효율적일 수 있다. 따라서 섬유각 또는 복합재료를 적절히 배열하여 효율적으로 구조물을 만드는 것이 필요하다. 본 연구에서는 원통형 복합재료 보의 굽힘강도와 전단강도의 증가를 위해 보의 단면을 상하좌우로 분할하여 적층순서를 달리함으로써 효율적인 하중지지가 가능하게 하였다. 상용 프로그램 MSC/NASTRAN을 이용한 구조해석을 통해 원호 분할각과 섬유각에 따른 수직변위, 수직변형률, 전단변형률 계산하였다. 계산 결과에 따르면 새롭게 제안된 원통형 보의 분할각과 섬유 방향각을 선택하여 구조 강도를 증가시킬 수 있음을 제시하였다.
고강도콘크리트(압축강도 400-700kgf/cm/sup 2)를 이용한 구조물의 강도성능과 휨변형을 정확히 구하는 해석방법을 제안하는 것이 본 연구의 목적으로서, 재료특성을 모델화하기 위하여 희귀분석을 이용한 고강도콘크리트의 응력-변형률관계와 사다리꼴 응력모델을 검토하여 그 적용성을 확인하였다. 내력과 변형의 해석방법으로서는 단면을 요소분할하여 재료의 응력-변형률관계를 이용한 모멘트-곡률관계의 해석을 이용하였다. 여기서 본 연구는 재료특성의 불확정 변수와 해석시의 반복계산에 의한 오차를 최소화하기 위하여 확률적 개념을 이용한 몬테카를로 시뮬레이션의 방법을 도입하여 내력 및 변위성능을 합리적으로 평가하였다.
자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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