There are two wave modes induced by an oscillating body on the free surface of a two-layer fluid: the barotropic and baroclinic modes. To investigate the generated waves composed of two modes, a radiation problem involving a heaving rectangular body was solved in a numerical wave tank. A new artificial damping zone scheme was developed and applied in the frequency-domain analysis. The performance of this damping scheme was compared with given radiation boundary conditions for various conditions. The added mass and radiation damping coefficients for the heaving rectangular body were also calculated for various fluid-density ratios.
본 연구는 전신 GSO PET 스캐너를 사용하여 Cs-137 투과 선원을 이용한 감쇠보정기법들을 평가하는 것이다. 이를 위하여, 4개의 모양이 다른 팬텀들을 사용하여 감쇠보정기법들을 검사하였다. 뇌영상을 위하여 256 mm의 시야가 사용되었고, 약 110MBq의 F-18 선원이 팬텀실험을 위해 사용되었다. 감쇠를 보정하기위해서, 방출선원이 팬텀에 주입된 후, Cs-137점선원의 투과 스캔 데이터가 획득되었다. 방출선원 데이터는 산란보정을 하였고, 4가지 종류의 감쇠보정기법을 이용하여 감쇠보정을 하였다. 재구성된 팬텀 영상들이 비교평가되었고, 임상 뇌영상은 핵의학 의사들이 평가를 하였다. 결과적으로 균일성 평가를 위한 원형팬텀의 영상에서, 측정감쇠보정기법을 이용시 가운데 부분이 떨어져 보였으나, 나머지 감쇠보정 기법들에서는 균일하게 보였다. 임상 뇌 데이터의 경우, 두개골에 대한 감쇠 효과를 볼 수 있었고, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용되지 않은 영상에서는 인공산물이 발생하는 것을 보여주었다. 결론적으로, 정량적 뇌영상에 대한 정확도를 높이기 위해서, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용된 개선된 감쇠보정 방법이 요구되어진다. 본 연구는 앞으로 Cs-137 점선원을 이용한 감쇠보정기법이 포함된 뇌 PET 영상 장치를 개선하는데 유용할 것으로 사료된다.
저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다.
해저지진 시 해양구조물의 진동제어를 위한 인공지능 능동제어기법을 제안하였다. 해양구조물의 동적거동은 유체-구조물 상호작용에 의한 비선형 거동을 고려하였으며 인공신경망의 학습기법을 이용하여 해양구조물의 진동제어기를 구현하였다. 수치해석결과 비제어시와 수동제어 그리고 본 연구에서 개발한 인공신경망 제어기법에 의한 성능을 비교하였다. 진동제어 성능은 능동제어가 가장 우수하였으며 신경망 제어기법은 비선형거동을 하는 해양구조물에 적용하여도 그 성능이 매우 뛰어남을 확인하였다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
본 논문는 개폐식 대공간 구조물의 지진하중에 대한 동적응답을 줄이기 위한 목적으로 파라메트릭 설계 기법을 적용한 TMD에 관한 연구이다. 인공지능 알고리즘을 이용하여 감쇠장치의 설치 위치를 자동 탐색하는 컴포넌트를 개발하였다. 이는 구조물의 동적응답을 실시간으로 확인하고, 구조물의 감쇠장치 최적의 위치를 찾을 수 있을 있다. 또한, 여러 대안에 대한 감쇠장치 질량의 최적 값을 찾아주며, 지붕의 열린 상태와 닫힌 상태에 모두 효과적으로 적용될 수 있는 설계안을 찾을 수 있다.
저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저저도 영상으로 학습시킨 인공신경망으로 반사 영상을 생성하였는데, PSNR=30.8682(db), SSIM=0.4345를 얻었다.
목적: PET 영상화를 위해 다양한 감쇠 보정 방법들이 $^{137}Cs$ 투과 점선원의 데이터를 처리하는데 있어서 개발되어 왔다. 본 연구의 목적은 뇌 PET 영상을 위해 $^{137}Cs$ 점선원에서 사용하는 감쇠보정 가법들을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 감쇠 보정 기법들을 시험하기 위해, 4가지 종류의 팬텀들이 사용되었다. $^{137}Cs$투과 점선원의 데이터는 팬텀 안에 방출 선원을 주입한 후 획득되었고, 그 뒤로 방출 선원 데이터가 3D 획득 방식으로 획득되었다. 산란 보정은 배후 방사능을 가감하는 방법 (background tail-fitting algorithm)으로 실행되었다. 그리고 나서, 방출 데이터는 각각 측정 감쇠 보정(MAC), 타원형 감쇠 보정(ELAC), 분할 감쇠보정(SAC), 재배치 감쇠보정(RAC)으로 반복적 재구성 방법을 사용하여 재구성되었다. 그런 다음, 재구성된 영상들이 정량적으로 그리고 정성적으로 평가가 되었다. 부가적으로, 정상인에 대해서 평가가 이루어졌는데, 정상인에 대한 재구성 영상은 핵의학 전문의들에 의해서 평가되었다. 또한 가감된 영상들이 비교되었다. 결과: ELAC, SAC, RAC은 원통형 팬텀에 대해 노이즈가 적은 균일한 팬텀 영상을 제공하였다. 반면에, MAC의 결과에서 감쇠맵의 중심 부분에서 세기가 떨어지는 것을 보여주었다. Jaszack과 Hoffman 팬텀들에 대한 재구성 영상은 RAC과 SAC을 각각 적용시 더 좋은 영상 질을 나타냈다. 정상인 대상자의 영상에 있어서 두개골의 감쇠가 두드러졌고, 두개골에 대한 감쇠를 고려하지 않은 감쇠 보정은 뇌 영상들상에서 인공적인 손상이 있는 것처럼 나타났다. 결론: 복잡하고 개선된 감쇠보정 기법들이 정량적 그리고 정성적으로 정확한 뇌 PET영상으로 개선시키는데 있어서 필요하다. 본 연구는 $^{137}Cs$ 투과 선원을 사용하여 이루어지는 감쇠보정법을 이용하는 뇌 PET 영상화 기기들을 개선시키는데 유용할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다중재난하중을 받는 인접건물의 동적응답에 대한 연결제어기법의 제어성능을 수치해석적인 방법을 사용하여 검토하였다. 이를 위하여 강진지역인 LA 지역의 지진하중과 강풍지역인 찰스턴 지역의 풍하중을 사용하여 수치해석을 수행하였다. 인공 지진하중과 풍하중은 ASCE 7-10을 바탕으로 생성하였고 인공지진하중은 SIMQKE을 사용하여 작성하였으며 인공풍하중은 Kaimal Spectrum을 이용하여 작성하였다. 10층 및 20층의 인접구조물을 예제구조물로 사용하였고 비선형 이력댐퍼를 이용하여 연결제어를 하였다. 비선형 이력댐퍼를 간편하게 모형화하기 위하여 주로 MR 감쇠기를 모형화 할 때 사용하는 Bouc-Wen 모델을 사용하였다. 비선형 이력댐퍼는 10층에만 설치한 경우와 1층에서 10층까지 모든 층에 설치한 경우에 대해서 고려하였다. 각 층에 사용하는 댐퍼의 개수를 증가시킨 파라메터 스터디를 수행하였고 지진하중 및 풍하중에 대한 최적의 성능을 보이는 설계안을 검토하였다. 수치해석결과 비선형 이력댐퍼를 이용한 연결제어를 통하여 다중재난 하중에 대한 인접건물의 동적응답을 효과적으로 저감시킬 수 있었고 각각의 재난하중에 대한 최적설계결과가 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 연결되는 감쇠기를 과도하게 사용하면 오히려 구조물의 응답을 증가시킬 수 있으므로 주의 깊은 설계과정이 필요함을 알 수 있었다.
썬루프 버페팅 소음의 고유특성을 의미하는 속도에 따른 소음강도의 증-감쇠 현상을 살펴보고자, HSM(Hyundai simplified model) 형상에 대해서 유동소음 해석 프로그램인 STAR-CCM+을 통하여 전체 차속 범위에 걸쳐 시험과 비교 검토하였다. 차량 내부의 재질에 따른 압축성 효과 및 감쇠효과는 인공 압축성과 감쇠 보정 기법인 FRET(frequency response test)를 이용하였다. 시뮬레이션 결과는 특정 속도에서 나타나는 소음 강도의 증-감쇠 시험결과를 매우 잘 예측하였으며 최대 SPL 수치도 정확히 예측하였다. 이는 썬루프 개방에 의해 발생하는 전단면에서의 유동 박리 주파수를 유동 소음 해석인 STAR-CCM+가 전 차속에 걸쳐서 매우 잘 예측하고 있음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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