본 연구에서는 직접 알고리즘이 적용된 역해석 기법을 이용하여 실제 흙막이 벽체 현장 2개소를 대상으로 역해석을 수행하였으며 이를 유전알고리즘과 비교하여 역해석 기법의 적정성을 평가하였다. 또한, 프로그램의 효과적인 활용방안을 제시하기 위해 역해석 입력값인 계측 데이터를 굴착단계별로 다르게 입력한 후 역해석 결과(변위, 부재력)의 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 직접알고리즘과 유전알고리즘 모두 적용성이 높으나 본 프로그램에 대한 최적화는 직접알고리즘이 더 잘 예측되는 것으로 평가되었다. 또한 직접알고리즘이 적용된 역해석 프로그램을 효과적으로 사용하기 위해서는 최종 굴착단계가 8단계~11단계인 현장을 대상으로 7단계 굴착시의 계측데이터를 입력할 경우 비교적 정확한 흙막이 거동을 예측할 수 있는 것으로 평가되었다.
XML로 대표되는 구조화된 문서의 검색을 위해서는 구조 조인 기법이 많이 사용되며 구조 조인 기법을 사용하기 위해서는 구조 조인에 참여하는 엘리먼트들을 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 이 과정을 위해서 일반적으로 동일한 태그 값을 가지는 엘리먼트들을 리스트 형태로 추출해 주는 역색인을 사용한다. 하지만 이러한 기존의 기법은 경로 질의 내의 부모-자식 관계나 조상-후손 관계를 비교적 비용이 비싼 구조 조인으로 모두 처리해야 하기 때문에 경로의 길이가 길어질수록 질의 처리 비용이 크게 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 역색인과는 달리 엘리먼트 추출과정에서 부모-자식 관계에 있는 엘리먼트들을 처리할 수 있는 단계별 역색인을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 단계별 역색인은 경로 질의 내의 부모-자식 관계를 가지는 엘리먼트 쌍(pair)들의 리스트를 추출해 준다. 또한 단계별 역색인으로부터 추출된 엘리먼트 쌍들의 리스트를 처리하기 위해 기존의 구조 조인과는 다른 변형된 구조 조인 기법을 제안하며 실험을 통해 제안된 기법이 기존의 기법보다 2배에서 4배 가량의 성능향상이 있는 것을 확인하였다.
Sequence-Pair(SP)는 플로어플랜을 표현하는 모델 중 하나로써, 일반적으로 SP 모델을 사용하는 플로 어프래너 (floorplanner)는 Simulated-Annealing (SA) 알고리즙을 통해 해 탐색 과정을 수행한다. SP 모델을 이용한 다양한 논문에서 플로어플랜 성능 향상을 위해 평가함수의 개선과 스케줄링 기법 향상을 모색하였으며, 평가함수의 경우 O(nlogn) 시간 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 SP 모델을 이용한 SA 기법에서 SA의 해 탐색 과정 중 초기 해 탐색 시점에서 좋은 해를 빠르게 찾을 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 SA 프레임펙을 수정한 2단계 SA 알고리즘으로써 SP에 대응하는 배치를 압축하고 압축한 배치를 역변환하는 과정으로 구성된다. 실험과 결과를 통해 제안기법의 효과를 보이며, 평균적으로 동일한 SA 환경 하에서 제안기법이 최종결과 면에서 우수함을 보인다.
굴착단계별 지반거동을 예측하기 위해 아무리 정교한 수치해석기법을 적용하여도 수치해석 모델링, 토질정수, 현장 및 시공조건 등과 관련한 불확실성으로 인해 실제 시공시 관측되는 거동은 설계단계의 수치해석을 통한 예측과 상당히 다른 결과를 나타낸다. 따라서, 굴착과정에서 발생되는 지반거동을 파악하기 위해서 항상 현장계측을 통한 관리가 이루어져야 한다. 하지만 지금까지 수행된 계측관리는 현단계 안정성만을 판단하는 절대치 관리기법에 한정되어 있어 다음 굴착단계에 대한 지반거동의 예측이 어려운 실정이다. 이러한 측면에서 본 연구는 현단계 안정성 여부를 판단하는 절대치 관리기법 이외에 역해석을 통해 다음 굴착단계의 지반거동을 예측하고 안정성을 판단하는 예측관리기법을 도입한 지반굴착 흙막이공의 정보화시공 종합관리 시스템인 TOMAS-EXCAV를 개발하였다. TOMAS-EXCAV는 SQP-MMFD의 최적화기법을 적용한 역해석 프로그램을 정해석 프로그램과 연계하여 굴착 또는 시공 초기단계에 실시된 계측결과를 토대로 주요 설계변수의 최적화를 수행함으로써 흙막이구조물 해석시 모든 불확실성을 포괄적으로 반영한다. 본 연구에서는 이에 대한 검증을 위해 흙막이 현장 2개소를 선정하여 역해석을 중심으로 TOMAS-EXCAV의 적용성을 확인하였다.
본 연구에서는 도심지 지하굴착시 많이 시행하고 있는 역해석기법에 의하여 최종변위를 예측하고 계측자료와 비교 분석함으로써. 굴착도중 역해석 기법의 효율성을 극대화 시키고, 동일한 조건의 현장에서 경제적이고 효과적인 시공관리가 이루어 질 수 있도록 하고자 한다. 첫 번째 단계로 역해석 기법을 적용한 현장을 사례로 제시하고 시공과 계측이 완료된 3군데의 다른 현장에 역해석 기법을 적용하였다. 두 곳 현장에서는 만족할 만한 결과를 도출하였으나 한 군데 현장에서는 해석치와 계측치와의 많은 차이를 보였다. 분석결과는, 역해석 조건과 굴착시공조건을 최대한 일치시켜야 하고, 지하연속벽이 강성의 연속벽체라 할지라도 RANKINE 토압조건과 상이하게 굴착하부의 변위가 크게 발생되는 조건에서는 토압의 전이현상으로 토압의 균등화가 이루어지기 때문에 삼각형 형태의 RANKINE 토압 적용성에 대한 신중한 제고가 필요하다. 그리고 토질정수 재산정시 풍화대의 점착력과 지하수위의 경험적 고려가 필요한 것으로 판단된다.
본 논문은 잔상효과를 이용해서 동영상 표출이 가능한 회전형 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정, 블록 인터리빙 과정, 데이터 시리얼 출력 과정 등의 3가지 과정으로 구성된다. 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정은 영상 데이터를 선형 휘도 특성으로 변환하기 위한 역감마 보정과 역감마 보정에 의해 발생하는 저계조 휘도 감소 현상을 줄이기 위해 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터를 보정하는 단계이다. 영상 데이터 블록 인터리빙 과정은 가로열로 입력되는 프레임의 데이터를 입력순서에 맞추어 저장한 후, 세로열에 해당하는 데이터만을 읽어내는 단계이다. 데이터 시리얼 출력 과정은 고속으로 회전하는 LED Bar에 표출해야 할 데이터를 전송하기 위해서 회전 위치에 해당하는 병렬 데이터를 시리얼로 변환하여 LED Driver IC에 전송하는 단계이다. 제안된 FPGA 설계 기법의 정확성을 평가하기 위해서 FPGA는 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX45-FG484를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 역감마 및 오차확산 보정작업에 대한 정확한 동작, 블록 메모리 인터리빙 동작, 영상 데이터의 시리얼화 동작 등에 대하여 목표로 한 설정값과 시뮬레이션 결과값이 일치함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 제안된 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응성 있게 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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