비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 GOP의 초기 QP 값은 이전 GOP의 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값과 이전 GOP의 초기 QP 값에 의해 결정된다. 기존 방식인 JM의 경우 초기 QP 값이 인터 모드 평균 QP 값보다 2 정도 작게 설정 되도록 하고 있는데, 이것은 저전송률 비디오 코딩에 맞지 않다. 본 논문에서는 GOP의 초기 QP 값과 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값의 비와 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 관계를 분석하고 이를 바탕으로 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 모델은 이전 GOP의 인코딩 결과를 이용하여 현재 GOP의 초기 QP 값을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
제품 개발 초기 단계에서 제품의 개념을 신속하게 구체화하여 제품의 기능, 구성, 부품 간 관계, 치수 및 간단한 형상들을 정의한 후, 검증(해석 및 실험)을 통해 가장 최적화된 설계 결과를 얻는다. 그러나 이 과정에서 일반적으로 설계 정보를 바탕으로 해석을 수행하기 위한 모델을 새롭게 생성해야 하는 문제가 있다. 또한 설계 변경이 발생하는 경우에는 도면을 다시 작성하고 해석 모델이 재생성 및 부품 생성을 위하여 데이터 입력을 다시 해야 한다. 이러한 문제는 선박의 초기 설계 및 해석 분야에서도 발견할 수 있다.(중략)
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임인 I 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 I 프레임을 위한 초기 QP 값은 I 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 이전 연구에서 정확한 초기 QP 계산을 위해 I 프레임의 압축 후 비트량을 분석하였고, GOP의 PSNR을 최대로 하는 I 프레임의 비트량이 GOP에 상관없이 일정한 값을 가짐을 보였다. 본 논문에서는 기존 방법을 이용하여 최적의 I 프레임 비트량을 계산한 후 이 값을 이용하여 초기 QP를 계산할 수 있는 R-Q 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 간단하면서도 적응적으로 모델 파라미터를 수정하기 때문에 실시간 응용에 적합하다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
건설사업의 단계별 진행에 따라서 공정 스케줄의 정확도에 대한 요구수준이 달라진다. 본 연구의 목적은 건설사업의 초기단계에서 활용할 수 있는 표준공정모델을 제시하여 신속하게 전체 개략공기를 산정하는 체계를 제시하는 것이다. 표준공정모델을 적용하여 작업공정을 모듈화하고, Top-down 식 접근으로 상위레벨에서 공정모듈 간 작업연관관계를 분석함으로써 신속하게 프로젝트의 공사기간을 산정할 수 있다. 표준공정모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 공정모듈의 작업기간이 일정하다고 가정하고, 가스 플랜트 공정에 대하여 적용시켰다. 그 결과 표준공정모델을 사용하여 계산한 개략 공사기간과 공정관리 툴을 사용한 상세 공사기간은 -3.1% 부터 +15.0%까지의 범위에서 차이를 가졌다. 이러한 결과는 제시된 표준공정모델이 일정 수준의 신뢰성을 가지는 공정 스케줄 정보를 제공하고, 사업기획과 타당성 분석 등 건설사업의 초기단계에서 신속하게 의사결정을 도울 수 있다는 것을 보여준다.
탄성파 토모그래피 중에서 많이 사용되는 2차원 시추공-시추공 주시 토모그래피는 파선각이 제한됨에 따라 분해능이 저하되므로, 본 논문에서는 감소된 분해능을 향상시키기 위한 방법들을 검토해 보았다. 토모그래피 역산 과정은 파선의 위치 및 주시에 대한 오차에 민감하므로 선형 주시 보간법을 사용하여 파선을 추적하였으며, 다른 파선 추적법들에 의한 역산결과와 비교하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반복적 비선형 역산 과정에 있어서, 파선경로의 추적에 소요되는 계산 시간을 줄이기 위해서 일정 계산과정 동안 선형성을 고려하였으며 그 결과 빠른 수렴을 얻을 수 있었다. 일반적으로 역산과정에서는 적절한 초기 모델의 선정이 계산 결과에 많은 영향을 미치므로, 인공 신경망을 이용하여 획득된 주시로부터 초기속도 모델을 계산하였다. 지구물리학에서 인공 신경망법으로 많이 쓰이는 다층 전향 신경망은 내재된 단점들 때문에 좋은 결과를 얻을 수 없었으므로, 본 연구에서는 GRNN신경망을 이용하였다. 인공 신경망으로부터 계산된 초기모델을 역산에 사용함으로써 분해능을 향상시킬 수 있었다. 그러나 파선 투과각이 넓은 경우나 탐사 대상체가 매우 복잡한 구조를 가지는 경우에는 초기모델이 역산결과에 큰 영향을 주지 않았다. 지구물리학적 토모그래피에서는 파선의 투과각이 제한을 받게되는 경우가 많으므로, 이럴 경우 인공 신경망을 이용하여 초기 모델값을 계산함으로써 역산 결과 생성되는 단면도의 분해능을 향상시킬 수 있다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
본 연구에서는 고정하중을 받는 다경간 현수교의 예비해석을 위한 케이블 부재의 초기평형상태 해석방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 초기 평형상태 해석 알고리즘은 타 연구들에서 사용된 기존 방법들보다 간편하고 실용적이며, 3경간 현수교 및 다경간 현수교에 적용 가능하다. 제안방법의 타당성을 검증하기 위해, 3경간 현수교 예제모델과 4경간 현수교인 국내의 새천년대교 및 중국의 Yingwuzhou Bridge 모델을 사용하여 초기평형상태 해석을 수행하였다. 검증 결과, 본 연구에서 제안한 초기평형상태 해석방법에 의한 결과가 3경간 예제모델의 선행 연구결과 및 새천년대교의 설계값과 잘 일치하는 경향을 나타내었으며, 제안 방법은 Yingwuzhou Bridge에 대한 초기형상을 잘 유지하는 초기값들을 도출하였다.
본 연구에서는 콘크리트 강도에 미치는 양생온도의 영향이 양생시점에 따라 어떻게 변하는지에 대한 실험과 기존의 모델식을 이용하여 분석을 수행하였으며, 양생시점의 영향을 고려한 수정된 등가재령식을 제시함으로써 새로운 강도예측식을 개발하기 위한 기초연구이다. 이를 위해 2종류의 물.시멘트비에 대하여 각각 11종류의 양생이력을 고려한 실험을 수행하였다. 실험변수로는 3종류의 양생온도 (5 $^{\circ}C$, 20 $^{\circ}C$, 4$0^{\circ}C$)와 4종류의 양생시점(0~1일. 1~2, 2~3, 6~7일)을 선정하였다. 또 기존의 Saul 및 Arrhenius 모델식을 이용하여 실험결과를 분석하여 양생시점의 영향을 도입한 각각 수정된 등가재령식을 제시하였다. 실험결과에서 초기재령에서 고온 양생한 경우에는 초기에는 높은 강도를 나타내지만 재령이 증가할수록 오히려 낮은 강도를 나타내었다. 또 초기에 저온으로 양생한 콘크리트는 그 반대의 경향을 보였다. 기존의 등가재령식에서는 같은 등가재령에서도 압축강도는 양생시점에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 기존의 모델식은 특히 초기재령에서의 강도예측결과가 실험결과와 잘 맞지 않았으나 이 논문에서 제시된 수정된 등가재령식은 실험결과와 잘 일치하는 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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