본 논문에서는 평균값 좌표(mean value coordinates)를 이용하여 두 개의 메쉬 구조에 기반한 2차원 형상변형 기법을 제시한다. 먼저 입력으로 주어진 2차원 형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬(shape mesh)와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 정점과 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬(control mesh)를 구성한다. 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 비선형 최소 자승 최적화 문제를 풀어 변형 될 제어 메쉬 정점의 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 계산한다. 일반적으로 형상 변형 문제는 입력되는 형상의 정점의 개수가 증가함에 따라서 그 수행 속도가 급격히 느려지며, 정점의 개수를 줄이면 변형에 의한 시각적 품질이 급격히 감소한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 핸드폰과 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 터빈익렬의 입구유동면에 주어지는 끝벽 경계층유동에 의하여 익렬 내의 유동에서 발생하는 여러 와류들에 의한 2차 유동과 이와 연관된 여러가지 3차원 점성유동 현상 그리고 이에 따른 유동손실을 보다 정확히 예측하기 위한 수치해 석적 연구를 수행하였으며, 이에 필요한 수치해석적 연구를 수행하였으며, 이에 필요 한 수치해석코드를 작성하였다.유동특성에 대하여 상세한 연구결과가 보고되어 있 는 UTRC(United Technologies Research Center) 평면 터빈익렬을 연구대상으로 채택하 여 익렬 내의 3차원 유동특성을 연구하고 계산한 결과를 기존의 결과와 비교 검토하였 다. 강한 2차유동이 존재하는 경우에 발생하는 수치확산을 감소시키기 위하여 대류 항에 대하여 2차 정확도(second-order accuracy)의 선형상류도식(linear upwind sche- me)을 사용하여 일반적으로 널리 사용되는 하이브리드도식(hybrid scheme)에 의한 해 석결과와 비교하였다. 터빈익렬 내의 난류 유동은 익렬의 회전과 유선의 만곡 등에 의한 영향으로 복잡한 유동현상을 나타내지만, 터빈익렬 내의 난류유동 특성에 대한 실험결과가 아직까지는 부족하고 또한 본 연구에서는 평균유동값의 정확한 해석에 중 점을 두었으므로 표준 k-.epsilon. 모델을 사용하였다.
본 연구에서는 지반-구조물 상호작용 시스템에 대하여 기초의 부분적 들림을 고려할 수 있는 새로운 해석적 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 시스템의 3 차원 거동, 수직입력의 영향, 지반반력의 비선형분포 등도 함께 고려할 수 있도록 하였다. 기초가 들릴때 지반강도 및 감쇠값의 비선형성을 나타내기 위해서는 기초의 접지면적 감소뿐만 아니라 기초회전에 따른 건물의 강체운동효과와 지반반력작용의 이동 등의 영향도 동시에 고려하였다. 다양한 예제해석을 통하여 내진해석시 기초의 부분적 들림을 고려하게 되면 기초부에서의 변위는 크게 증가하는 반면 구조물 상부에서의 탄성변위 응답치 및 가속도 응답치는 감소한다는 사실을 확인하였으며, 수직입력, 비선형 지반반력분포 3차원 거동 등은 그 영향을 무시하게 되면 불안전측의 지진응답치를 주므로 해석시 필히 고려되어야 한다는 사실을 밝혔다.
본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.
기능 경사 복합재에서는 열적 탄성 거동이 성분의 구성분포에 의해 명백하게 구분되어지도록 두가지의 성분입자들을 특정한 체적분율 분포에 따라서 혼합한다. 따라서, 설계자는 주어진 제약조건에 대해 목적하는 성능에 적합한 기능 경사 복합재를 설계하기 위해서 최적의 체적분율 분포를 결정해야만 한다. 본 연구에서는 금속과 세라믹으로 구성된 내열 기능 경사 복합재의 2차원 체적분율을 최적화하기 위하여 내부벌칙함수법과 유한차분법을 사용한 수치 최적화기법을 제안하였다. 최적화 효율을 위해 단일 설계변수의 유한개의 균질 사각형 격자로 기능 경사 복합재의 영역을 나누었다. 그렇지만, 연속적인 체적분율을 구현하기 위하여 최적설계 후에 전체적으로 연속적인 이차원 선형함수로써 불연속적인 체적분율을 보간하였다.
본 연구는 중력댐 하부에서, 침투류에 의한 양압력과 누수량을 산정을 위한 방법론 제시를 그 목적으로 한다. 이를 위하여, 유한차분법을 이용한 3차원 부정류 수치모형을 개발하였다. 개발된 모형은 비균질 매체에서 Darcy 방정식을 만족하는 포화흐름을 모의할 수 있다. 모형의 검증을 위하여 우물이 있는 대수층에서 질량 이동을 산출하였고, mass balance 오차는 3%를 상회하지 않는 것이 확인되었다. 개발된 모형을 이용하여 중력댐 하부 대수층에서, 차수벽과 배수공의 존재에 의한 양압력과 누수량의 변화를 산출하였다. 유선망 방법과 비교한 양압력은 서로 유사한 결과를 나타내었으며, heel에서 toe까지의 양압력은 선형적인 분포를 보인다. 차수벽의 길이가 증가함에 따라서 heel에서의 양압력 강도는 선형적으로 감소하지만, 대수층을 통과하는 누수량은 비선형적으로 감소한다. 또한, 댐 설계 기준에서 제시되는 양압력 계산 공식의 계수들을 분석한 결과, 감소계수 ${\alpha}=1/3$ 은 차수벽의 길이가 전체 대수층 높이의 약70%일 경우에 해당하는 값으로 산출되었다. 배수공 주위에서 양압력은 연직 혹은 수평방향으로 급격한 곡률을 나타낸다. 본 연구에서 개발된 수치모형은 중력댐 설계에서 하부 침투류에 의한 영향, 특히 비균질성을 반영하여 양압력과 누수량을 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.
패턴 인식과 기계 학습 분야에서 분류는 가장 기본적으로 해결해야 하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을 Adaboost 알고리즘의 약 분류기로 사용함으로써, 특징 추출과 분류를 동시에 하고, 인식률을 높이는 효율적인 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘을 제안한다. 마지막 장에서는, 제안하는 알고리즘으로 UCI Data-Set 중 2 Class-Data와 FRGC Data의 남자와 여자 영상에 대해서 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 제안한 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘이 기존의 특징 추출 알고리즘과 최근접 이웃 분류기, SVM을 이용한 분류기 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 보인다.
건설 분야에서는 신소재인 FRP(fiber reinforced polymer) 복합재료는 그 경량성과 고강도로 점차 그 사용영역이 넓어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 FRP 소재의 성능을 평가하기 위하여 제2 진도대교를 원형(prototype)으로 하는 3차원 선형 모델링을 하였고 케이블 및 거더에 복합소재를 적용하여 해석하였다. 해석 결과는 Steel 케이블 및 보강형을 사용한 경우와 비교를 통하여 분석하였고 정적해석 및 모드해석을 수행하였다. 정적해석에서는 각 부재의 최대 응력 및 중앙 지점의 최대 처짐을 비교하였다. 사하중 감소 때문에 복합소재를 사용한 경우 상판의 처짐이 감소하는 것을 확인하였으며, 케이블의 단면을 감소시켜 해석함으로써 그 결과를 다시 보였다. 단면 감소, 모드해석에서는 진동수 비를 통해 Flutter의 발생 풍속을 비교하였다.
본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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