• 제목/요약/키워드: 산재행렬

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고성능 병렬 유한요소 솔버를 이용한 3차원 주시와 진폭계산 (3-D Traveltime and Amplitude Calculation using High-performance Parallel Finite-element Solver)

  • 양동우;김정호
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제7권4호
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    • pp.234-244
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    • 2004
  • 주파수 영역 유한요소 파동방정식의 3차원 모델링은 거대한 크기의 산재행렬(sparse matrix)인 임피던스 행렬을 풀어야 한다. 이러한 이유 때문에 파동방정식의 3차원 모델링은 주로 시간 영역에서 이루어지고 있다. 이 연구는 주파수 영역 파동방정식의 유한요소 3차원 모델링 연구의 일환으로 라플라스 영역에서 1개 주파수에 대한 파동방정식 해를 이용하여 주시와 진폭을 계산할 수 있는 SWEET(Suppressed Wave Equation Estimation of Traveltime) 알고리즘과 병렬 유한요소 솔버를 결합하여 주파수 영역 3차원 모델링을 시도 하였다. 이렇게 계산된 주시와 진폭은 파선이론에 기반하여 계산된 주시와 진폭과 달리 급경사 구조 또는 수평 속도의 비가 큰 곳에서도 정확하게 계산되며, Kirchhoff 구조보정에 유용하게 사용될 수 있다. 연구의 결과를 검증하기 위하여 SEG/EAGE 3D 암염 모델의 주시와 진폭 계산에 적용하여 이를 검증하였다.

점유율을 이용한 대기행렬길이 추정 알고리즘 개발 (The Development of Traffic Queue Length Estimation Algorithm Using the Occupancy Rates)

  • 강지훈;오영태;강증식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.13-22
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    • 2005
  • 본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.

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사용자 클러스터링을 통한 개선된 협력적 정보여과 (Improved Collaborative Information Filtering with User Clustering)

  • 김학균;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.75-77
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    • 1999
  • 정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

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다중 영상으로부터 3차원 재구성 (3D Reconstruction from multiple Images)

  • 김상훈;김태은;최종수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.35-38
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    • 2002
  • 본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.

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