사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
섬유강화 복합재료는 열팽창 계수의 방향성을 갖고 있을 뿐만 아니라 제작과정 온도와 실제 사용온도 사이의 차이 때문에 필연적으로 열응력 효과를 받게 된다. 이러한 열응력에 의한 파손현상은 실제 항공우주산업에서의 응용이 증대되고 있는 두꺼운 복합 적층판의 경우에 더욱 현저한 현상으로 적층판의 역학적 기능 및 파단강도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 복잡한 재질로 구성되고 높은 세장비를 가진 블레이드 날개 구조의 차원축소 및 열 응력 복원 이론을 소개하고 3차원 유한요소모델과 비교결과를 통해 효율성과 정확성을 입증한다. 또한 차원을 축소한 모델링을 구성하고 복원이론를 이용하여 열적 환경에 적용된 복합재 보 단면의 열응력을 차원 복원하고 시각적으로 형상화하는 효율적인 복원해석 과정을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 아트리움 공간에서의 화재성상을 파악하기 위해 실물 실현의 대안으로서 축소 모형 실험을 수행하였다. 연속방정식, 운동량 보존 방정식, 에너지 보존 방정식과 같은 지배 방정식의 차원해석으로부터 추론된 $\pi$변수로부터 축소법칙을 얻었다. 이 축소법칙에 따라 일본의 시반스 아트리움을 1/50로 축소한 모형에서 실험을 수행하였다. 여기서 얻어진결과를 실물 실험 결과와 비교하였다. 더 나아가 이러한 결과들은 레이저 관광을 이용한 가시화 시스템에 의해 가시화 되어졌다.
본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.
능동소나에 의한 표적 반향 신호는 다중경로 환경에서 전파됨에 따라 신호가 변형되어 수신된다. 또한 표적의 위치와 자세각에 따라 반향 신호 특성이 다르게 나타난다. 따라서 이러한 특성을 반영할 수 있는 3차원 형상의 표적 모델을 통해 반향 특성이 모의 되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 표적신호의 모의를 위해 표적의 각 구성부를 형상 함수화 하였으며 각 구성부의 대표 반향점을 등간격으로 선정하여 표적 모델을 개발하였다. 개발된 표적 모델을 이용하여 음의 입사각에 따른 반향 신호와 표적강도(TS : Target Strength)를 모의하였다. 모의된 표적신호의 반향 강도 및 신호 특성을 검증하기 위해 조립이 가능한 구성부별 축소 모형을 제작하여 수조에서 축소 표적을 이용한 반향 실험을 수행하였다.
본 논문에서 중전압 직류 시스템(MVDC)의 적용을 위한 초전도 한류기(SFCL)의 설계 최적화를 위한 시뮬레이션 결과를 검증한다. 신재생 에너지의 증가와 계통 연계의 관점에 있어서, 기존의 송전망이나 배전망이 아닌 신재생 에너지망의 에너지 밸런싱을 위한 중전압 시스템이 연구 개발 실증 중에 있다. 특히 DC 배전망의 고장 전류는 빠른 시간 내에 큰 고장 전류를 차단해야 하기 때문에 초전도 한류기와 같은 전류 제한 시스템은 직류 차단기의 동작에 많은 이점이 있다. 이러한 초전도 한류기의 개발에 있어 시제작 및 평가 전에 유한 요소 해석(FEM)과 장시간의 설계 과정을 거쳐야 한다. 이러한 설계과정에서의 시간을 줄이기 위해 차원축소모델(ROM)을 활용하여 설계 결과를 학습하고 유한요소 해석 설계 결과와 동일한 결과를 검증함으로 기존 공학 모델의 제작 및 양산 등의 설계 시뮬레이션을 최적화하는 것 적용할 수 있다.
본 논문에서는 OpenGL을 이용한 삼차원 뷰어(Viewer)를 개발한다. 3D Max와 같은 3D 개발 툴에서 침대, 소파 등 3D 모델 라이브러리를 제작한 후 일어들이는 렌더링 모듈을 개발한다. 3D 모델 라이브러리에 직물 이미지 라이브러리를 매핑하는 모듈도 개발하여 직물 이미지와 유사한 효과를 낼 수 있도록 한다. 3D max에서 광원과 질감을 포함하여 렌더링한 후 개발되는 프로그램으로 데이터 손실없이 읽어들이는 것을 목표로 한다. 3차원 모델에 설계된 직물 이미지를 사용하여 3D 매핑된 후. 사용자가 확대, 축소, 이동, 회전 등의 효과를 줄 수 있게 하는 사용자 인터페이스 제공 및 3D 애니메이션 기능을 구현한다.
최근 머신러닝 기반의 사이버 공격 탐지 및 분류 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 높은 수준의 탐지 정확도를 달성하고 있다. 그러나 저 사양 IoT 기기, 대규모의 네트워크 트래픽 등은 IoT 환경에서 머신러닝 기반의 탐지모델 적용을 어렵게 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국방분야에서도 활용되고 있는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) IoT 프로토콜 환경에서 수집된 데이터세트를 대상으로, 차원축소 기법인 PCA(Principal Component Analysis)와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 IoT 공격을 효울적으로 탐지 및 분류하는 방안을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 분류모델의 성능을 확인한 결과 원본 데이터세트를 약 15%로 축소하였음에도 원본 전체를 모두 사용한 모델과 거의 유사한 성능을 나타냈으며, 본 논문에서 선정한 4가지 차원축소기법과의 비교 평가에서도 가장 우수한 성능을 나타냈다.
본 연구에서는 철근콘크리트(reinforced connote) 구조물에 대해 발파해체 축소모형실험을 수행하고 이를 전산실험결과와 비교하였다. 적용된 발파해체 공법은 파괴거동을 비교적 쉽게 확인할 수 있는 점진붕괴공법이며, 차원해석(Hobbs(1969))을 실시하여 축소모형실험에 적용될 강도특성을 계산하였다. 이에 따라 석고, 모래, 물의 혼합하여 콘크리트를 대용할 재료로 사용하였으며, 연성을 지니며 축소강도가 철근과 유사한 땜용 납선을 철근 대용 재료로 사용하였다. 이 때 모래와 석고의 중량 비를 다양하게 변화시키면서 이에 따른 강도의 변화를 측정하고 최적의 강도 값을 갖는 배합 비를 결정하여 사용하였다. 모형의 제작은 실내에서 미리 양생된 부재들을 현장으로 옮겨 연결부만을 타설하여 일체화시키는 방법으로 구조물을 축조하였다. 축소모형실험을 전산실험결과와 비교하기 위하여 요소의 파괴거동을 육안으로 확인할 수 있는 개별요소법에 의해 수행되는 상용코드인 PFC2D(Particle Flow Code 2-Dimension)를 사용하여 전산해석을 수행하였다. 먼저 3차원 무근 콘크리트 라멘 구조의 모형을 설계하고 그 축소모형을 발파해체하여 거동을 촬영하였다. 이를 전산실험결과와 비교하여 2차원 해석의 한계는 존재하나 대체로 유사한 형태의 거동을 보임을 알 수 있었다. 그리고, 무근 콘크리트 라멘 구조 해석의 경험과 철근콘크리트 보의 실내 굴곡실험결과를 근거로 하여 철근콘크리트 구조모형의 발파해체 사전해석을 실시하였다. 그 결과, 2차원 해석이라는 한계에도 불구하고 900ms 까지는 거의 유사한 거동을 보이며 붕괴됨을 확인하였다.
지상연소시험용 추력기 노즐의 성능해석을 위하여 노즐유동 특성 및 플룸 구조를 해석한다. 2차원 축소확대 노즐유동을 해석하고, 이를 실험값과 비교하여 해석기법 검증 및 난류모델 선정을 수행한다. k-${\omega}$ SST 난류모델을 사용한 Reynolds-averaged Navier-Stokes 방정식으로 2차원 축대칭 지상연소시험용 노즐을 해석한 결과, 초기 설계된 노즐내부에서 충격파 및 유동박리에 의한 성능저하가 관찰되었다. 이에 노즐 확대부분의 형상을 수정하여 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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