• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.36-44
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• 2005

Nowadays, various kind of rubber-like materials are used in industry. These are usually installed in automobiles, trains, etc. They work as dampers or important parts in the system, and the applications for rubber-like materials are increasing. In the past days, rubber engineers and designers predicted rubber material behaviors by the analytic method for limited problems. With the progress of digital computers, Finite Element Methods is widely used for analyzing the rubber-like materials. The popular methods predicting rubber material property are curve fitting and least square method, but there are some problems such as low precision and tedious solving process. Here, we introduce a method estimating rubber material property by successive zooming genetic algorithm(SZGA). The proposed algorithm offers more precise rubber property. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, we compared this method with Haines & Wilson's method, MARC, ABAQUS.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.385-386
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• 2009

활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.