유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화 기법에는 여러 가지가 있지만 영상 기반 유동 가시화 기법(IBFV)은 현존하는 조밀한 인티그레이션 기법들 중 가장 빠른 기법 중 하나이다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 영상 기반 유동 가시화 기법을 가속하고 이를 구현했는데, 특히, 메쉬어드벡션 (mesh advection)을 꼭지점 프로그램을 이용해서 가속했다.
본 연구에서는 삼차원 점성 유동을 효율적으로 해석하기 위해 사면체, 프리즘, 피라미드를 포함하는 비정렬 혼합격자계를 기반으로 하는 유동해석코드를 개발하였다. 유동의 지배방정식은 격자점 중심의 유한체적법을 사용하여 공간차분회었으며, 제어테적은 메디안 듀얼(median-dual)방법으로 구성하였다. 난류유동 해석은 Spalart-Allmaras 난류모형과 연계하여 계산되었다. 개발된 해석코드의 정상 유동 검증을 위해 삼차원 날개에 대한 층류, 난류유동을 해석하였으며, 비정상 유동 검증을 위해 조화운동에 의해 진동하는 삼차원 날개에 대한 유동해석을 수행하였다.
유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.
유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화는 가시화 기법, 대상 데이터의 차원, 대상 유동의 종류 등 여러 가지 기준으로 분류가 가능하다. 가시화 기법은 크게 직접 기법, 인티그레이션(integration) 기법, 파생 데이터 기반 기법 등으로 나눌 수 있고, 데이터의 차원은 2차원, 2.5차원, 3차원 등으로 구분할 수 있으며, 유동의 종류는 일정한(steady) 유동과 불규칙한(unsteady) 유동으로 나눌 수 있다. 이러한 유동 가시화는 그 종류가 매우 많고 다양한데, 본 논문에서는 대표적인 인티그레이션 기법인 LIC 기법에 초점을 맞추고 각 기법들을 데이터의 차원으로 분류하고 각 기법의 장단점을 논하고자 한다.
본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.
실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 유동인구 데이터를 활용하는 일반 수요자(비전문가)의 관점에서 유동인구 계측 시스템에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 구체적으로는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.
기존의 내용기반 검색 시스템에서는 사용자의 개입이 고려되지 않은 채 Low level 특징만을 이용한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 내용 기반 기술 인터페이스인 MPEG-7을 이용하여 주관적인 비디오 구조 재구성과 기술을 보장하는 유동적인 DS를 설계하고 구현하였다.
최소 절단 문제는 공급처 S에서와 수요처 T로의 흐름 용량이 최소가 되는 지점들을 절단하는 문제이다. 망의 병목지점을 찾는 방법은 대부분 유동망을 계산하여 최소 절단값을 찾는 유동-기반 알고리즘이 적용되고 있다. 이 알고리즘은 최소절단은 제시하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 유동망을 구하지 않고 망으로부터 직접 최대 수용량을 가진 정점을 인접한 S 또는 T로 병합하는 방법으로 최소 절단값을 찾는 간단한 알고리즘이다. 13개의 한정된 그래프에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 간단하면서도 정확하게 최소 절단 값 $_{\min}c$(S, T)을 찾을 수 있었다.
스트림라인 생성은 유동해석 데이터에서 유동의 흐름을 해석하기 위한 대표적인 가시화 기법이다. 그러나 효과적인 스트림라인 배치를 위한 씨드 포인트의 위치를 결정하는 것은 매우 어려운 문제이다. 한편, 대용량의 유동해석 데이터에서 씨드 포인트 결정과 스트림라인 생성 계산은 매우 오랜 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 효과적인 스트림라인 배치를 위해 유동해석 데이터의 중요도를 기반으로 한 씨드 포인트 결정 방법과 분산병렬 가시화 시스템 환경에서의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, GLOVE 가시화 시스템에서 실제 유동해석 데이터를 이용한 구현 결과를 소개하고 이를 통해 본 논문의 제안 방법을 검증하고자 한다.
도시의 행정수요 측정과 도시경제 운영을 위해 주간활동인구를 파악해야 할 필요성이 증가하였다. 상주인구를 보완하는 개념으로서 센서스의 통근 통학 자료에 근거를 둔 주간인구가 활용되고 있으나 서비스 경제가 압도적인 서울과 같은 대도시의 주간활동인구 파악에는 한계가 있다. 본 연구에서는 도시의 주간활동인구를 파악하기 위한 개념으로서 유동인구를 제시하고 서울시 유동인구 조사의 방법을 소개하였으며 주요 분석결과를 제시하였다. 유동인구 조사자료의 분석 결과 센서스 기반 주간인구에서는 파악할 수 없었던 시간대별, 공간대별 도시 주간활동인구의 분포를 밝힐 수 있었다. 끝으로 유동인구 조사자료를 통해 파악한 주간인구와 센서스 기반 주간인구를 자치구 수준에서 비교함으로써 유동인구 조사 자료의 주요 특성들을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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