본 논문은 전투 시뮬레이션 상에서 모의되는 무기체계의 방호성능에 대한 연구로, 입사각도에 따른 방호성능의 개선효과를 제시하고자 하였다. 이를 위해, 여러 속도로 발사된 5.45 mm 보통탄을 사용한 소화기 위협에 대하여 일반적으로 사용되는 균일압연강판 재질의 장갑판 3종의 완전 및 부분관통 여부를 판정하는 실사격 탄도실험이 수행되었다. 주요 실험 변수는 무기체계 장갑의 재질 그리고 탄자의 입사각도이었다. 또한, 방호성능에 대한 정량적인 분석을 위하여 기존 세 가지 방호한계속도 측정방법들이 사용되었다. 그 결과 탄자의 입사각이 30도인 경우 장갑의 방호성능은 0도인 경우 대비 재질별 1.04배부터 1.14배까지 향상되었으며, 방호효과가 평균적으로 약 1.1배 개선되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과는 장갑판의 방호성능을 증진시키는 변수에 반영되어 보다 현실에 가까운 전투 시뮬레이션을 개발하는데 기여할 것으로 기대된다.
자연 현상에서 나타나는 연기나 난류의 움직임을 사실적으로 시뮬레이션하기 위해서는 Navier-Stokes 방정식을 사용할 수 있다. 이 방정식을 이용한 구현은 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 시뮬레이션이 어렵다. 실시간 처리를 위해서는 Navier-Stokes 방정식의 관사 형태를 사용하는 것이 일반적이다. 유체 시뮬레이션의 이류(advect) 과정을 근사화하기 위해, Semi-Lagrangian 방법을 이용하면, 연기 시뮬레이션의 경우는 시간이 지남에 따라 밀도가 현저히 줄어들고, 소규모의 소용돌이(small-scale vorticity) 현상 등을 표현하기가 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 이류항(advection term)을 계산하는 새로운 수치해석 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이류항의 값을 구할 때, 격자(grid) 중심의 현재 속도에 비례하는 임계영역을 격자 주변에 선정하고, 임계영역 내에 있는 격자들 중에서 현재 격자의 위치로 이류하는 속도를 가진 격자를 추적하여, 그 격자에서의 속도를 현재 격자의 이류속도 벡터로 사용한다. 이는 밀도와 소용돌이 현상의 수치적 소실을 줄여서, 사실성을 높이면서도, 실시간 처리가 가능하다. 본 논문에서는 GPU 구현을 통해 벡터 연산 등의 효율성을 높임으로써, 제안하는 방법의 실시간이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
컴퓨터 그래픽스에서 물리기반 모델링을 사용한 다관절체의 움직임을 구하는 것은 중요한 문제이다. 다관절체가 움직이는 동안 충돌이 발생했을 때 충돌반응 시간이 많이 걸린다면 그만큼 시뮬레이션이 자연스럽지 못하다. 본 논문에서는 충돌반응에서 중요한 선형방정식의 해를 구하는 시간을 단축시킴으로써 짧은 시간안에 다관절체의 충돌을 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 결과는 게임이나 그래픽 툴 등에서 적용이 가능하다.
본 연구는 관성의 변화, 비선형 마찰 등에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 적응 위치제어기의 특징은 제어기 적응파라미터가 위치오차에 기준모델의 속도 정보를 받아들여 셀프 튜닝된다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 줄여 시스템의 성능을 개선시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기의 동작과 설계 방법의 타당성을 보였다.
본 논문에서는 모멘트 항을 추가한 수정된 kernel-adatron 알고리즘을 제안하고 이른 support vector machines의 학습기법으로 이용하였다. 이는 기울기상승법에서 일어나는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴 속도를 좀더 개선시키는 모멘트의 장점과 kernel-adatron 알고리즘의 구현용이성을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습기법의 SVM을 실제 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하여 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, Cambell등의 kernel-adatron 알고리즘을 이용한 SVM의 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류률에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.37-40
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2001
본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응알고리즘을 직교변환인 아다말(Hadamard)변환을 이용하여 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하며, 변환영역에서 수렴성능 향상을 위해 가변스텝 사이즈를 갖는 적응알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 일반적인 부엽제거기(Generalized Sidelobe Canceller GSC)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴 성능을 이용하여 각각 비교, 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 들어, 3D 게임개발이 활발해지면서 게임 맵을 생성하기 위한 저작 시스템 또한 그 필요성을 더해 가게 되었다. 본 논문의 3D 게임 맵 저작 시스템은 맵을 구성하기 위해 자체적인 지형 생성 기능을 제공하며, 다양한 3D 객체 배치 기능, 스크립트 작성 및 시뮬레이션 기능을 제공한다. 특히, 대규모 실외용 지형을 생성하기에 적합하도록 특수화된 지형 구조를 가지고 있으며, 기존의 지형 CLOD 알고리즘을 개선하여 특수화된 지형의 렌더링 속도 문제를 해결하였다. 또한, 사용자가 손쉽게 게임 맵을 생성할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 지원한다.
3차원 apparel CAD system개발에 있어서 직물의 드레이프 모사가 걸림돌이 되어왔다. 최근 컴퓨터의 속도 개선으로 인해 정적 드레이프의 경우 데이블 보 문제와 같이 적절한 시간내에 드레이프 모사가 이루어지고 있다. 그러나 드레이프는 cloth와 body간의 충돌 검사에 많은 시간이 소요되므로 virtual fashion show와 같이 인체가 운동하는 동적 드레이프의 경우는 아직도 어려운 문제이다. (중략)
본 논문에서는 전기자전거 및 전기스쿠터에 적용할 수 있는 독립여자권선 3상 영구자석 전동기의 구동제어 시스템 구현 및 특성파악을 수행하였으며, 역기전력에 대한 상전류의 위상각을 조정하는 진상각 제어법(홀센서가 부착된 위치센서 보드의 미세 조정)의 적용을 통해 상전류의 파형개선과 출력 및 토크향상을 기하였다. 또한, 기존 허브타입 전동기의 단점을 개선시킨 Spoke타입 독립여자권선 영구자석 전동기를 내장한 하이브리드 구동장치를 설계하여 적용하였다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 광범위한 속도영역에서 본 구동제어 시스템의 출력 및 효율개선 특성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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