이 연구에서는 한정된 데이터베이스를 바탕으로 콘크리트 물성 예측 모델을 만들어 최적 배합을 구할 때, 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 보다 신뢰성 있는 콘크리트 배합을 제시할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 각 구성 재료의 가능한 모든 영역을 포함하는 데이터베이스를 구축하지 않고 최적화 과정에서 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 콘크리트 물성 예측 모델이 신뢰성을 확보할 수 있게 된다. 이 연구에서 이러한 영역을 유효영역으로 정의 하였다. 제안한 기법은 유전자 알고리즘, 인공신경회로망, 그리고 최소 볼록 집합을 이용하여 구현하였으며, 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 주어진 강도 조건을 만족하면서 최저의 가격으로 제조할 수 있는 배합을 찾는 최적화 문제에 적용하였으며 검증 실험을 수행하였다. 실험 결과 데이터베이스의 영역 특성을 반영하는 제안한 기법을 통하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적 배합을 찾을 수 있음을 확인하였다.
제주지역 노지감귤에서 2007년부터 볼록총채벌레 Scirtothrips dorsalis Hood에 의한 피해가 증가하고 있으나 시기별 발생특성에 관한 연구는 명확하지 못한 실정이다. 본 연구에서는 감귤원 주변에 분포하고 있는 볼록총채벌레의 기주식물 종류와 이와 연관된 발생특성을 구명하였다. 감귤원 주변에서 조사된 볼록총채벌레의 기주식물은 수목류 23과 39종, 초본류 10과 15종으로 총 32과 54종이었다. 조사된 기주식물 중 볼록총채벌레 제1세대 발생과 관련된 것은 인동덩굴과 사위질빵, 송악, 아왜나무였으며, 이들 식물에 월동성충이 3월 하순~4월 상순에 산란하여 성충이 4월 하순~5월 하순에 발생되는 것으로 추정되었다. 감귤 피해와 관련된 기주식물은 예덕나무와 동백나무 그리고 사위질빵, 계요등, 거지덩굴 같은 덩굴성 식물이었다. 황색끈끈이트랩을 감귤나무와 감귤원 경계에 설치하여 볼록총채벌레의 시기별 발생밀도를 조사한 결과 비슷한 발생양상을 보였으며, 연간 7세대를 경과하는 것으로 추정되었다. 감귤 열매에 피해를 주는 시기는 6월 하순~7월 상순과 8월 하순~9월 상순으로 어린 열매와 성숙 초기 2회에 걸쳐 피해를 주며, 이는 각각 볼록총채벌레 제 3세대와 제 6세대 성충 발생 최성기와 일치하였다. 볼록총채벌레 발생밀도는 기주식물의 새순 발생량에 따라 차이가 컸으며, 감귤원 주변 기주식물에서 번식한 후 감귤나무로 이동하여 피해를 주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 철근콘크리트 연속보의 최적설계 문제를 다루었으며, 설계실무에서 사용하기 위한 GUI 시스템을 개발하였다. 최적설계 문제형성을 위해 목적함수로 콘크리트, 철근 그리고 거푸집의 경비함수로 취하였고, 설계변수는 보의 폭과 유효높이 그리고 철근비이다. 제약조건으로 강도, 사용성, 내구성 그리고 기하학적인 조건을 고려하였다. 이렇게 형성된 비선형 최적설계문제는 축차선형계획기법과 축차볼록계획기법을 사용하여 최적해를 구하였으며 그 효율성을 비교하였다. 또한 실제 설계실무에서 손쉽게 사용할 수 있도록 visual basic을 이용한 GUI 시스템을 개발하여 수치예를 통한 적용성을 보였다.
보강토 공법은 경제적으로 유리하고 환경적인 제약을 극복하는데 유리하기 때문에 옹벽, 사면, 기초, 도로, 제방 등의 구조물에 실용적으로 적용되고 있다. 하지만 곡선구간에서 충분한 안정성을 확보하지 못한 보강토 옹벽의 붕괴사례가 발생하고 있으며, 이는 보강토 옹벽 곡선구간에 대한 분석이 정립되지 않은데 원인이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 곡선구간 형태별 시공성 및 구조적인 안정성을 검토하기 위한 방안으로, 수평변위 측정을 통해 곡선 형태별 수평변위 차이점을 규명하고, 이를 이용하여 곡선구간과 직선구간의 문제점 분석 및 대책강구를 위한 기초자료 연구에 목적을 두고 있다. 실험결과 하중 재하시 오목형과 볼록형 모두 곡선 중앙에서 최대 수평변위가 발생 하였으며, 오목형의 경우 토압을 받는 힘의 방향이 안쪽으로 작용하는 반면에 블록형의 경우는 힘의 방향이 바깥쪽으로 작용하기 때문에 볼록형의 경우가 오목형에 비해 수평변위가 더 발생한 것으로 나타났다. 또한 볼록형의 경우 보강토체의 주동토압 뿐만 아니라 측면토압이 추가로 발생되어 곡선구간에서의 볼록형의 수평변위가 오목형에 비해 더 발생한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기존의 Fuzzy C-Means, Nearest Neighborring Classification, FMMCNN, Fuzzy -ART등에서 사용하였던 정형에 근거한 분류에서 유기될 수 있던 판단 오류를 최소화하기 위해 단 한가지의 형태적 특징을 갖고 있는 정형에 의존하지 않고 분류를 수행하는 방법을 제안하고i파 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주어진 학습 데이터로 학습하는 과정에서 볼록 다면체를 적응적으로 생성하고 다면체의 구조를 수정하는 퍼지 신경회로망을 설계하였다. 따라서, 본 방법은 순차적으로 입력되는 데이터를 분류하여 패턴 유형들을 생성하는 기능을 갖게된다. 본 방법의 유용성을 증명하기 위해, Hyperbox를 정형으로 하는 FMMCNN과의 다양한 시뮬레이션 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 텍스춰매핑, 재메쉬화, 메쉬의 단순화와 모핑 및 압축 등 다양한 분야에 적용되는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬분할은 주어진 삼차원 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 분할하는 것으로서 여러 연구자들에 의해 많은 연구 결과들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬가 가지고 있는 기하학적 특성을 고려하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 삼차원 메쉬를 구성하는 첨예정점을 추출하였고, 이들간의 거리 정보를 이용하여 이 첨예정점들을 군집화(clustering)하였다. 최종 메쉬분할을 위해 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해 거리 정보를 이용하여 군집화를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 검증하기 위해 벤치마크로 공개된 여러 메쉬 모델에 대해 실험하여 그 결과를 보여주었다.
볼록총채벌레는 제주도 감귤에서 경미한 피해만 보고되다가 2007년부터 다발생하여 그 피해가 갈수록 심각해지고 있다. 본 연구는 적산온도를 이용하여 볼록총채벌레 각 발생세대의 발생최성기를 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 수행하였다. 볼록총채벌레 성충 발생세대수를 독립변수(x)로 취급하고 세대별 발생최성기의 적산온도를 종속변수(y)로 취급하여 직선 회귀식을 추정하였다. 감귤원에서 유살된 자료와 녹차 또는 키위과원에서 얻은 자료를 기반으로 각각 감귤기반모형(y = 310.9x + 69.0, $r^2$=0.99) 녹차기반모형(y = 285.7x + 84.1, $r^2$=0.99)을 개발하였다. 각 모형의 예측값과 독립된 포장 실측자료와의 잔차자승합을 토대로 모형의 적합성을 평가하였으며, 녹차기반모형의 적합력이 좋았다. 본 예측모형을 통한 계산값과 실측치의 불일치에 대한 원인과 모형의 포장 활용도에 대하여 고찰하였다.
본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 교육과정 통신기술 영역에서 다양한 볼록렌즈를 사용한 'VR 글라스' 수업자료를 개발하는데 있다. 이 연구는 ADDIE 모형을 기반으로 개발하였다. 분석단계에서는 학습자 및 사회적 요구분석을 통해 수업자료 개발의 필요성을 확인하였고 2015 개정 교육과정 및 가상현실에 대한 문헌을 고찰하여 VR 글라스와 관련 있는 통신기술 영역을 확인하였다. VR 글라스와 관련 있는 통신기술 영역으로 정보의 통신과정을 선정하였다. 설계단계에서는 분석단계를 바탕으로 학습목표를 설정하고 교수전략 및 교수매체를 선정하였다. 개발단계에서 개발된 수업자료는 교수 학습지도안, 수업용 PPT, 모둠활동지, 개인별 포트폴리오 활동지, 다양한 볼록렌즈를 사용한 'VR 글라스'의 예시이다. 다양한 볼록렌즈를 사용하여 VR 글라스를 제작한 결과 볼록렌즈의 지름이 큰 경우 시야각이 더 확장되었으나 이를 수치화하기 어려웠다. 실행단계에서는 중학생들 대상으로 실제 수업에 적용하였으며 평가단계에서는 학습자 및 전문가 평가를 통해 수업자료를 개선하였다.
본 논문은 컴퓨터 그래픽에서 주요 이슈중 하나인 의류 착장시스템 구현을 위하여 직물의 가장 큰 특성중의 하나인 드레이프성 측정에 관한 연구이다. 가장 최적의 직물의 드레이프성을 구하기 위해 거리함수를 이용하여 볼록점을 계산한 후 직물의 둘레 및 면적, 볼록점 사이의 최대 최소 점과 평균거리와 같은 정보를 구하였다. 그리고 직물의 드레이프성을 나타내는 척도로 직물의 둘레와 면적을 기준으로 원형도를 구하였다. 실험결과 원형도가 직물의 드레이프성을 나타내는 여러 특성치 중 가장 좋은 결과를 보였다. 측정된 직물의 드레이프성은 의류 착장시스템 개발에 기여할 것이다.
인체 중심 설계가 요구되는 제품 설계에서 인체 형상 정보의 효과적인 추출은 매우 중요하다. 다양한 형태의 부정형곡선으로 이루어진 인체 형상 정보는 일반적으로 3차원 스캐너를 사용하여 얻어진다. 3차원 스캐너는 높은 신뢰도를 가지고 있으나 비용이 많이 들고 이동성에 제한을 받는다는 단점을 가지고 있다. 3차원 스캐너에 비해 매우 적은 비용으로 운용 가능한 사진측량기법을 이용하여 부정형 곡선에 대한 3차원 곡선 모델을 제작하고 오차를 살펴보았다. 3차원 곡선 모델은 원형곡선 위에 160, 80, 40, 20, 10, 5개의 특징점을 일정한 거리마다 위치시켜 제작하였다. 볼록 곡선의 경우 160, 80, 40, 20개의 특징점을 사용한 모델에서 원 곡선에 비해 작은 차이를 나타냈다 (최대 0.13%). 볼록-오목 곡선의 경우 160, 80, 40개의 특징점을 사용한 모델에서 원곡선에 비해 낮은 수준의 차이를 나타냈다 (최대 0.29%). 볼록 곡선의 경우 전체 곡선 길이의 5% 길이 마다, 볼록-오목 곡선의 경우 전제 곡선 길이의 2.5% 길이 마다 특징점을 위치시킬 경우 낮은 수준의 오차를 나타내는 곡선 모델을 얻을 수 있을 것으로 나타났다. 사진측량기법은 3차원 스캐너에 비해 저비용과 이동성이라는 장점을 갖는 대체 방법으로 충분한 가능성을 갖는다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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