본 논문은 뉴턴의 아이디어가 정교화되면서 뉴턴역학으로 변모하는 과정을 발견법의 요소로 고찰한다. 뉴턴이 사용한 발견법은 코헨에 의해 제안된 선행하는 여러 과학개념과 이론을 '변형재구성'하는 과정으로 집약될 수 있다. 뉴턴은 그의 역학이론을 발견하는 과정에서 아리스토텔레스, 데카르트, 갈릴레오, 케플러 등의 선행 운동이론을 구성하는 개념과 구조들을 변형재구성한다. 뉴턴의 융합은 이전 자연철학자들의 아이디어 중 적절하고 유용한 아이디어를 신중히 선택하여 변형재구성된 이후에만 가능했다. 뉴턴은 선행이론을 구성하는 개념들을 점진적으로 변형재구성하며 이들 개념들을 도약적으로 통합한다. 그 결과 이들 변형재구성된 개념들은 뉴턴의 운동법칙과 시공간 개념으로 통합되며 뉴턴역학의 체계로 완성된다. 본 논문에서는 뉴턴역학의 발견 과정을 라카토슈 연구프로그램의 구성요소로 합리적으로 재구성한다. 이렇게 재구성된 결과를 토대로 뉴턴 역학의 발견과정을 과학이론 발견법의 요소인 변형재구성의 관점에서 분석한다.
스마트 건설 기술의 도입으로 공장에서 일괄 대량생산이 가능한 프리팹 부재에 대한 관심이 높아졌다. 프리팹 프리스트레스 콘크리트 거더는 가설시 프리팹 바닥판과의 정합성을 위해 제작부터 가설 전 단계까지 거더의 형상관리가 중요하다. 이 연구에서는 프리팹 거더의 상연 및 하연에 병치된 변형률 측정치를 이용한 캠버 재구성 기법을 제시한다. 특히, 긴장력 도입 이후 가설 전까지 콘크리트의 시간 의존적 거동이 고려된 변형률 데이터에 대해 캠버 재구성 기법을 적용한다. 몬테카를로 수치 모사를 통해 제한된 센서의 개수, 계측 오차 그리고 비선형적 시간 의존적 거동들에 대해 재구성된 캠버의 통계적 정확도를 분석하고 타당성을 검증한다.
DNA칩 기술로 얻어지는 대규모 섭동데이터(perturbation data)는 생물학적시스템(biological system)의 유전자네트워크(genetic network)를 재구성(reverse-engineering)하는데 있어 유용하다. 그러나 기존의 연구는 유전자 조절 관계의 규명이나 혹은 데이터를 설명하는 최적의 모델을 찾는 방향에만 관심을 두고 있고. 실험적인 한계로 인한 DNA칩 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 구조에 미치는 영향에 대해서는 중요하게 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 네트워크의 멱함수(power-low) 분포 구조를 이용하여, 섭동 데이터의 오류가 재구성된 네트워크의 토폴로지(topology)에 미치는 영향을 분석하였다. 가상의 네트워크에 대한 데이터를 사용하여 실험한 결과, 데이터의 오류 정도에 따른 네트워크 토폴로지의 변형 양상을 관측할 수 있었다.
Collision accident reconstruction algorithm are developed based on the deformation shape and severity of a car body. At first, the body stiffness equation representing the force-deformation relationship is derived using finite element analysis for head on collision of two cars. The database of deformation shapes and energies is constructed for five different collision configurations; each configuration contains three velocity conditions. Deformation shapes are obtained using a curve fitting method and result in cubic polynomials. Deformation energies are calculated using a stiffness equation and deformation data. Three algorithms are developed to reconstruct collision configuration compared with constructed database. The developed algorithms show reasonably good performance to find collisions conditions for some test problems.
Yeo, Inhwan;Xu, Qianyi;Chen, Yan;Jung, Jae Won;Kim, Jong Oh
한국의학물리학회지:의학물리
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제25권3호
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pp.139-142
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2014
본 연구의 목적은 흡수선량 재구성, 방사선 치료간의 재구성된 선량의 등록, 선량-체적 히스토그램의 생산등을 수행하는 선량 재구성의 임상적 응용시스템을 만들고 그것을 변형된 전립선 팬텀에 적용하는 것이다. 이를 위해 변형가능한 전립선 팬텀을 20 cm 깊이와 40 cm너비의 물팬텀에 집에 넣었다. 이것의 영상을 얻고, 전립선, 정낭 및 항문의 윤곽을 그렸다. 동일 평면에서 네개의 조사문을 이용하여 세기 변조계획을 세웠다.항문에 20 ml의 물풍선을 삽입하여 장기를 변형시켰다. 영상을 다시 획득하여 위 장기의 윤곽을 그렸다. XVMC몬테칼로 코드를 사용하여 두 팬텀및 EPID내에서 선량반응 인자를 계산하였다. 세기변조계획에서 얻어진 방사선을 두팬텀에 조사하여 EPID에서 적분형 영상을 얻었다. Demons 방법을 사용하여 변형된 팬텀을 변형전 팬텀에 등록시켰다. 이를 통해 단위체적별 위치변이 정보를 얻었고 이를 이용해 두 팬텀의 재 구성된 선량을 합하여 변형전 팬텀에 생산해 냈다. 순방향으로 계산된 치료계획 선량을 합산된 재구성된 선량과 비교하였다. 200 cGy에서 전립선과 정낭이 받든 체적은 차이를 거의 보이지 않았으나, 210 cGy 이상에서는 3%가량 차이를 보였다. 항문에서는 150-200 cGy영역에서 재구성된 선량에 의하여 받은 체적은 치료 계획과 비교하여 3% 이상 적었다. 본 연구를 통하여 선량 재구성의 임상적 응용시스템이 성공적으로 만들어 졌다. 변형된 전립선 팬텀에 적용되어 작지 않은 선량의 차이를 목표장기와 보호 장기에 보였다.
본 논문의 목적은 일반적인 곡면을 갖는 냉간단조 공정을 컴퓨터 시뮬레이션 을 통해 해석하고자 강소성 유한요소법의 프로그램을 개발하고, 이를 축대칭 및 평면 변형 단조성형에 적용하고자 한다. 축대칭 문제로는 산업적으로 이용이 많은 치차 블랭크(gear blank) 형태의 예제를 선택하였고 평면변형으 경우 정밀 단조품의 하나인 터어빈 블레이드(turbine blade)를 평면변형 문제로 보아 해석하였다. 한편 심한 변형을 하는 후방압출과 같은 문제의 수렴성을 향상시키고 공정을 계속적으로 해석하 기 위하여 격자 재구성기법을 도입함으로서 냉간단조 문제의 일반적인 해석을 하도록 한다.
본 연구는 척추경 나사못 고정술을 시행한 환자를 대상으로 고정술 전, 후 전산화 단층촬영 영상의 원 자료(raw data)를 이용하여 다양한 재구성 기법을 적용하여 나사못의 정확한 위치파악과 수술의 정확도 등 다양한 정보를 알아보고자 하였다. 임상에서 주로 이용 하는 재구성기법인 다평면재구성(MPR), 최대강도투영(MIP), 체적묘사기법(VRT)과 변형 제적묘사기법(modifying VRT)을 적용하여 영상데이터를 각 각 정량적 방법과 정성적 방법으로 비교 분석하였다. 재구성 영상의 분석 및 평가결과 전산화 단층촬영 영상재구성 기법 중 척추경 나사못 고정술 후 나사의 정확한 위치파악과 금속에 의한 인공음영을 최소화 시키는데 가장 유용한 재구성 기법으로는 변형 체적묘사기법으로 사료된다.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 입력한 사람의 신체 모델과 모델에 입혀질 옷의 두 이미지를 입력으로 하여 2D상에서 옷과 모델이 잘 어울리게 입혀지는 가상의 드레스 업(Dress up)시스템을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 골격 구조의 조인트 정보를 이용하여 옷 이미지를 크게 변형시킨다. 다음으로 옷의 경계에 있는 점들을 샘플링 하여 모델의 경계에 있는 점과 매칭 시키고 그 점들을 이용해 최적화 단계를 거쳐 최종적인 피팅 결과를 도출해 낸다. 두 단계를 거쳐 피팅 된 옷의 경우 평면적으로 보이기 때문에 부자연스러운 결과를 보이게 되므로 자연스러운 렌더링 결과를 위해서 이를 3D로 재구성 (reconstruction)시킨다. 재구성된 3D구조로부터 쉐이딩 정보를 가져와 다시 2D상에서 렌더링을 함으로써 최종적인 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 2D 기반의 가상 옷 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있게된다.
최근의 객체지향 소프트웨어개발에서는 설계 및 유지보수와 관련된 많은 문제점들을 해결하기 위하여 클래스를 재설계하거나 클래스계층구조를 재구성하는 등 객체지향 소프트웨어에 대한 일련의 재이용 및 재구성기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 클래스계층구조의 재구성에 관한 정형적인 이론을 제공함으로써 클래스계층구조의 재구성에 관하여 보다 수월하게 이해하고 적용할 수 있도록 하였다. 구체적으로 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어의 개발에 있어서 주요 골격이 되는 클래스계층구조를 평탄화시킨 형태로 정의한 평탄화된 클래스계층구조를 소개하고, 임의의 클래스계층구조를 평탄화된 형태로 변형시키기 위한 알고리즘을 제안하였다. 클래스계층구조를 평탄화함으로써 클래스계층구조상의 계승 및 집약관계가 각 인스턴스들에게 어떻게 사상되는가를 수월하게 파악할 수 있으며, 주어진 클래스계층구조로부터 생성가능한 객체를 그대로 유지보존할 수 있는 평탄화된 형태의 새로운 클래스계층구조를 구축할 수 있다. 평탄화된 클래스계층구조는 클래스계층구조를 재구성하여 객체지향 소프트웨어를 점증적으로 변화 발전시키거나 재이용함에 있어서 기초를 제공하는 등 중요한 역할을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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