본 논문에서는 3D 점집합으로부터 3D 메쉬를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3D 삼각화 방법으로 3D Delaunay 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메쉬 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메쉬를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 적용하여 3D 메쉬 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB를 계산하고 이를 기준으로 점집합을 다양한 각도에서 자르고 각 부분 점집합에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 실시한다. 절단하는 각도의 간격이나 폭은 원래의 3D 점집합에서의 가장 가까운 이웃점들까지의 평균 거리를 이용하여 결정하도록 하였다. 후처리 과정으로 삼각 분할과정에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메쉬 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2n-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2n)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 CS-Semistratifiable 공간보다 더 일반화된 공간 Cn-Semistratifiable을 정의 하며 그에 따른 여러가지 성질들을 조사하였다. 위상 공간(X, $\tau$)에 대하여 $\alpha$$\times$$\tau$에서 X의 폐집합족으로의 함수 S가 존재하여 다음 조건들을 만족할 때 공간X는 Cn-Semistratifiable over $\alpha$라 정의한다. a) 임의의 개집합 U에 대하여 U=U{S($\beta$, U) : $\beta$<$\alpha$} b) U, V가 X의 개집합이고 U⊂CV이면 모든 $\beta$<$\alpha$에 대하여 S($\beta$, V)⊂S($\beta$, V)이다. c) 만약 ${\gamma}$<$\beta$<$\alpha$ 이라면 임의의 개집합 U에 대하여 S(${\gamma}$, U)⊂S($\beta$, U)이다. d) X의 수렴하는 net $X_{\beta}$$\longrightarrow$X와 X를 품는 임의의 개집합 U에 대하여 적당한 $\beta$<$\alpha$가 존재하여 X$\in$S($\beta$. U)이고 { $X_{\beta}$}는 S($\beta$, U)안에 eventual하게 들어간다. 위의 정의에 의하여 다음과 같은 성질들이 증명되었다. 1 . Strstifiable over $\alpha$$\longrightarrow$cn-semistratifiable over$\longrightarrow$semistratifiable over $\alpha$ 2, 어떤 공간이 cn-Semistratifiable over $\alpha$이기 위한 필요충분 조건은 그것이 linearly cushioned cn-pairnet를 갖는 것이다. 3. cn-semistratifiable over $\alpha$의 부분공간 역시 cn-semistratifiabie over $\alpha$ 하다. 4. on-semistratifiable over $\alpha$의 유한개의 적공간 역시 cn-semistratifiabie over $\alpha$한다. 5. 폐 cn-semistratifiable over $\alpha$ 부분공간들의 합공간 역시 on-semistrbtifiable over $\alpha$ 하다. 6. 폐연속 net-cevering 함수에 의하여 cn-semistratifiable over $\alpha$ 성질이 보존된다.
영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.
다차원 점들로 구성된 점집합이 주어졌을 때, 그 집합에 속한 다른 점들에 지배되지 않는 점들로 구성된 부분집합을 스카이라인이라고 한다. 방대한 양의 다차원 정보를 다차원 점집합으로 보았을 때 그 집합의 스카이라인은 사용자가 의사 결정을 할 때 유용한 정보일 수 있으므로, 스카이라인을 신속하게 계산하려는 데 많은 관심이 모아지고 있다. 최근에는 방대한 크기의 점집합에 대해 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘들이 많이 개발되었다. 그러나 점집합이나 그 점집합의 스카이라인이 매우 큰 경우에 스카이라인 전체를 계산하는 것은 실제 사용자에게 큰 도움이 되지 않을 수가 있다. 이 논문에서는 스카이라인을 계산하기 전에 사용자가 자신의 선호도를 거리나 개수로 제시하는 경우, 이를 반영하여 사용자의 선호도를 가장 잘 만족하는 스카이라인 일부분을 구하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다중 셀 환경에서의 부분공간 간섭 정렬에서 레퍼런스 벡터간의 직교성을 통해 여러 개의 직교 레퍼런스 벡터 조합을 제공함으로써 전체 생의 합 용량이 최대화되도록 레퍼런스 벡터를 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전체 셀의 채널용량을 최대화시키는 하나의 벡터를 선정하고 나머지 셀에서는 선택된 레퍼런스 벡터와 직교하는 벡터를 생성하여 채널 용량이 가장 큰 벡터를 각 셀의 레퍼런스 벡터로 선정한다. 제안된 방법은 주어진 채널에 적합한 레퍼런스 벡터를 선정 시 선택의 자유도를 높임으로써 기존보다 전체 셀 전송 용량을 증가시킨다. 전산 모의 실험을 통해 기존의 방법에 비해 높은 셀의 합용량 증대 성능을 보였다.
물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.
This paper presents some useful design criteria for the turbine cogeneration system through both the design and off-design analysis. Comparative analysis of the part load performance is carried out for several gas turbines which have different design parameters represented by the turbine inlet temperature and pressure ratio. It is shown that the variation in part load efficiency considerably depends on the design parameter. The off-design operation of the heat recovery steam generator is simulated by introducing adequate assumptions for the heat transfer process. It is turned out that the design parameters of heat recovery steam generator should be determined by considering the favorable operation at the off-design conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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