이미지 모핑의 실제적인 시뮬레이션을 위해서는 빠르고 안정적인 이미지 변형모델이 필수적이다. 질량-스프링 시스템은 실시간 변형의 애니메이션 분야에서 널리 사용되고 있지만, 큰 변형이 요구되는 이미지모핑에서는 불안정한 특성을 보인다. 논문에서는 이미지 변형의 안정적인 결과를 얻기 위해, 메시상의 각노드의 x와 y성분 변위 값을 계산하는 얇은 막 질량-스프링 시스템을 내부적으로 사용한다. 얇은 막 질량-스프링 시스템의 방향 제한 때문에, 안정적이고 더 넓은 범위에서 부드럽게 이미지가 변형된 결과를 얻을수 있다. 일대일 변형은 이미지 모핑에서 중요한 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 이미지의 변형과정에서 발생하는 겹침을 빠르게 제거하는 방안에 중점을 둔다. 겹침을 빠르게 제거하기 위해, 겹침이 발생한 노드의 이웃 4개 또는 8개 노드에 외부 힘을 자동으로 부가하는 방안을 제안한다. 4개 또는 8개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우는 2개의 이웃 노드에 외부 힘을 부가하는 경우에 비해 겹침의 제거 속도가 크게 향상된다.
본 연구는 질량-스프링 모델 기반의 직물 모델에서 질점의 움직임을 분석하여 실시간 직물 애니메이션이 가능한 퍼지 추론 기법을 제안한다. 지금까지 직물과 같은 탄성체를 표현하기 위한 많은 기법들은 질량-스프링 모델을 사용하였다. 직물은 다수의 질량과 스프링의 조합으로 구성되어 변형 가능한 면을 이루게되고, 면의 움직임은 운동법칙을 기반으로 수치적분을 통해 계산될 수 있다. 제안된 방법과 동일한 직물구조에서 Explicit 오일러 방법은 ${\Delta}t$ > 0.01 일 경우 불안정성 문제가 나타났으며, Implicit 오일러 방법은 ${\Delta}t$ = 0.03 에서도 애니메이션이 생성되지만 많은 양의 선형 시스템을 계산해야 하는 단점을 가지고 있어서 실시간 처리에 부적합하다. 본 연구는 질량-스프링 모델에서 질점의 움직임을 계산하기 위하여 ${\Delta}t$ = 0.03을 가지면서도 실시간 처리가 가능한 방법을 제안한다.
본 논문은 유연한 비정형 물체의 애니메이션을 위한 효율적인 기법을 제안한다. 비정형 물체를 표현하기 위해 질량-스프링 모텔이 사용되었다. 지금까지 많은 기법들이 부드러운 객체의 사실적인 애니메이션을 생성하기 위해 질량-스프링 모델을 사용하였다. 질량-스프링 모텔의 애니메이션을 수행하기 위한 가장 손쉬운 접근법은 명시적 오일러 방법 (explicit Euler method)인데, 이 방법은 '불안정성 문제'라는 잘 알려진 문제가 발생한다는 단점을 가지고 있다. 이 불안정성 문제를 해결하기 위한 해법으로 암시적 적분법이 사용될 수 있다. 그러나, 이 암시적 방법의 가장 결정적인 약점은 대규모의 선행 시스템을 풀어야 한다는 것이다. 본 논문은 암시적 방법의 근사(approximation)를 이용하여 질량-스프링 모델을 빠른 시간에 애니메이션 할 수 있는 기법을 제시한다. 제안된 기법은 n 개의 질점이 O(n) 개의 스프링으로 연결되어 있을 때, 각 질점의 상태를 O(n) 시간에 안정적으로 갱신할 수 있다. 본 논문은 사실적인 결과를 위해 비정형 물체와 공기와의 상호 작용도 고려하였다.
본 연구에서는 소형 압전유압펌프가 적용된 브레이크 시스템의 부하압 개선을 위해 체크밸브에 대한 연구를 수행하였다. 가압 과정에서 부하의 정상상태 압력은 챔버압과 부하압이 체크밸브에 작용하는 단면적 비에 영향을 받는다. 체크밸브 유로 덮개는 역류 방지를 위해 유로의 단면적보다 넓게 제작되었기 때문에 단면적 비 조절을 위해 박판 스프링 형 체크밸브에 부가질량을 부착하는 방식을 제안하였다. 부가질량 부착에 의한 부하압 개선 효과를 확인하기 위해 상용코드를 이용하여 소형 압전유압펌프가 적용된 단순 브레이크 시스템의 모델링을 수행하였다. 모델링의 검증을 위해 부가질량이 부착되지 않은 박판 스프링 형 체크밸브를 적용한 펌프의 가압 실험결과와 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 검증된 아메심 모델링에 부가질량을 추가하였고 시뮬레이션을 통해 단면적 비 조절에 의한 고 부하압 형성 효과를 확인하였다. 부가질량 추가에 따른 소형 압전유압펌프 구성품을 새롭게 설계/제작한 후 브레이크 시스템의 가압 성능 실험을 수행하여 부하압 35% 의 성능 개선을 확인하였다.
햅틱 시스템에는 사용자인 인간이 항상 포함되므로, 인간 임피던스에 의한 시스템 안정성 분석이 필요하다. 특히, 일차 홀드 방식의 햅틱 시스템에 대한 인간 임피던스의 안정성 영향 분석이 미진하다. 본 논문에서는 선형 2차 시스템으로 모델화된 인간의 임피던스 모델을 포함하는, 일차 홀드 방식의 햅틱 시스템에 대한 안정성을 루드-후르비쯔 (Routh-Hurwitz)안정성 판별법을 이용하여 해석했다. 가상 벽 모델인 가상 스프링 상수 ($K_w$)의 안정성 영역과 인간 임피던스의 질량 ($M_h$), 댐핑 ($B_h$),그리고 스프링 상수 ($K_h$)와의 관계를 루드-후르비쯔 안정성 판별법을 이용하여 분석한 결과, 스프링 상수 ($K_h$)가 일정할 때 가상 스프링 상수 ($K_w$)는 인간 임피던스의 질량 ($M_h$)과 댐핑 ($B_h$)의 제곱근에 비례했다. 또한 인간 임피던스의 질량 ($M_h$)또는 댐핑 ($B_h$)가 일정할 때 가상 스프링 상수 ($K_w$)는 스프링 상수 ($K_h$)의 0.48배만큼 감소했다. 이를 종합하여 $K_w{\leq}54413{\sqrt{(M_h+M_d)(B_h+B_d)}}-0.486K_h$의 모델을 제안했고, 이론 값들과 제시된 모델로부터 계산된 값을 비교한 결과 평균적인 상대오차가 0.5%로 작게 나타났다. 제시된 모델이 인간 임피던스 모델과 가상 스프링 상수와의 관계를 비교적 잘 표현하고 있다.
최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.
진동해머에 의해 시공되는 말뚝의 해석을 위해서는 진동해머의 진동특성을 파악함이 우선되어야 한다. 진동해머의 진동특성을 살펴보고자 해석적 연구를 수행하였다. 진동시스템에 대한 지배방정식 구성에 있어서는 진동기만의 질량에 의해 발생하는 스프링작용력을 말뚝에 작용시키는 개념보다는 기진기와 말뚝이 연결된 단일 질량체를 고려하여 지배방정식을 구성하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 공운전시 스프링상수가 증가함에 따라 진폭의 변화량은 크지 않았으나 스프링작용력은 대체로 스프링상수에 비례하여 증가하였다. 공운전시 기진기질량이 증가함에 따라 진폭은 대체로 반비례관계를 보였으며 스프링작용력은 진폭의 변화율과 일치함을 알 수 있다. 스프링작용력과 변위의 방향은 회전운동 중인 편심질량이 가리키는 방향과 반대가 됨을 알 수 있었다.
가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 움지임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 변형 처리를 위한 일반적인 모델은 질량-스프링(mass-spring) 방법을 이용한 것으로, 그 구현이 쉽고 처리 속도가 빨라 대화형 시스템(interactive system)에서 실시간 처리를 위한 모델로 주목되고 있다. 반면에, 이 모델은 외부의 제어에 대하여 super-elastic한 문제를 내포하여 그 적용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 스프링 모델의 근본적인 문제인 super-elastic 문제를 극복하기 위한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 이산 점 사이의 내부 힘들을 선처리(pre-processing)하여 elastic한 성분을 나누어 처리한다. 선처리 과정에서는 변형 물체의 물리적 속성에 따라 늘어나는(elongation) 성분과 굽어지는(bending) 성분을 따로 처리함으로써, 극심히 늘어나는(super-elongation) 문제를 극소화할 수 있다. 본 논문의 결과로는 빈번한 제어에 대응되는 움직임을 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.
햅틱 시스템에서 가상 벽의 스프링상수 (Kw)가 크면 클수록 사용자는 실제 벽처럼 느끼지만 햅틱 시스템은 그만큼 불안정해진다. 그래서 시스템의 안정성을 유지하면서 가상 벽에 대한 사용자 몰입감을 향상시키기 위해서 일차 홀드 방식을 이용한 방법을 제시하고자 한다. 특히 가상 벽 (virtual wall)로 구성된 가상 환경과 상호 작용할 때 일차홀드 (FOH) 방식을 이용하는 경우 햅틱 장치의 물성치인 질량 (Md)과 댐핑 상수 (Bd)가 시스템의 안정성에 미치는 영향을 분석한다. 시뮬레이션을 통해 시스템의 안정성을 유지하는 가상 벽의 스프링 상수 (Kw)가 햅틱 장치의 질량 (Md)과 댐핑 상수 (Bd)의 제곱근에 비례한다는 것을 보이고, 이를 통해 기존의 영차홀드 (ZOH) 방식보다 큰 가상 스프링의 구현이 가능함을 보인다. 따라서 사용자의 몰입감 높은 햅틱 시스템 구현이 가능함을 보인다. 그리고 시뮬레이션 결과분석을 통해 시스템 안정성을 보장하는 가상 스프링 상수 (Kw)의 범위를 샘플링 주기 (T), 햅틱 장치의 질량 (Md), 댐핑 상수 (Bd)의 관계로 유도한 결과가 $K_w{\leq}{1.611M_d}^{0.50}{B_d}^{0.50}T^{-1.51}$ 임을 보인다. 이 때 시뮬레이션 결과와의 상대 오차가 평균 0.53%로 매우 작다.
최근 전자계산기를 이용한 진동해석 방법이 눈부시게 발달하여, 일반 구조물 이나 기계 구조물 등의 동특성을 설계 단계에서 정도 높게 예측하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 종래의 구조해석은 주어진 시스템의 동특성을 위한 것으로 얻어진 동특성으로부터 질량, 관성제원 및 스프링상수값 등의 설계상 수값을 규명하는 연구는 미미한 실정이다. 이것에 대한 해결방법으로 크게 해석적인 방법과 실험적인 방법으로의 접근이 있어 왔다. 해석적인 방법으로 유한요소해석에서 얻은 모드좌표를 물리좌표로 변환하는 방법으로 Guyan의 정축소와 같은 절점축소를 행하는 방법이 고찰되었다. 실험적인 방법으로 가 진실험에서 얻은 전달함수나 모드파라미터로부터 [M], [K] 행렬을 결정하는 연구가 있었지만 어떤것도 질량, 스프링상수 등의 설계상수를 완전히 규명하 지는 못하였다. 또한, 설계 단계에서 필요한 질량, 관성제원 또는 스프링상수 등의 최적한 값이나, 원하는 시스템특성을 얻을 수 있는 설계상수의 적정한 폭을 구하는 연구는 설계자의 경험과 반복된 시행착오에 의존하는 실정이다. 감도해석은 이러한 문제점을 개선하는 수단으로 설계변수에 대한 동특성의 변화율을 구하는 것이다. 감도해석을 수행하는 것은 어느 설계변수를 수정하 는 것이 주어진 동특성에 부합되는 지를 알려주고, 어느 것을 수정하는 것이 원하는 방향의 동특성변화에 가장 효과적인지를 알려주는 것이다. 따라서 감 도해석을 이용하여 설계의 최적화 프로그램을 만들수 있고, 이것은 설계자가 요구하는 동특성을 목적함수로 하여 주어진 구조물을 최적화하는 설계상수 값을 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 강체모델의 동특성으로부터 모델의 설계 상수를 규명하고, 동특성의 개선을 위하여 설계변수의 변경량을 물리좌 표계에서 얻는것을 목적으로 한다. 강체 마운트계의 관성제원 및 마운트강성 의 규명을 위하여 임으로 주어진 설계상수를 모델데이타로 하여 관성제원과 스프링 강성을 구하였다. 관성제원의 규명은 주어진 모델의 관성값을 모르는 것으로 하여 임의의 초기 관성값으로 감도해석에 의해 주어진 계의 관성값 을 물리 좌표계에서 규명하였다. 마운트 강성의 규명도 관성제원의 규명과 같은 방법으로 임의의 강성값으로 감도해석을 하여 강성값을 규명하였다. 또 한 감도해석에 의한 동특성 변경은 특정한 고유진동 수의 변경이 필요할 때, 고유진동수의 이동을 위한 관성제원의 변경 및 마운트 강성변경값을 예측할 수 있다. 본 연구수행의 기본적인 흐름도는 Fig.1.1과 같다. 위와 같은 작업 으로 엔진 마운트와 같은 강체 모델의 시스템 규명을 행하는 경우에 유한요 소해석 및 가진 실험으로 얻은 고유진동수의 정보 또는 원하는 고유진동수 의 특성을 기본으로 실제 설계에서 사용이 가능하도록 물리 좌표계에서 관 성 제원 및 스프링상수를 구할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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