효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.
본 논문에서는 전동기의 속도제어에 필요한 관성과 마찰계수를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 속도관측기에서 발생하는 추정속도와 실제속도로부터 최소자승법을 이용하여 관성과 마찰계수를 동시에 추정한다. 모의실험을 수행하여 추정관성과 추정마찰계수가 제안된 방법에 의하여 각각 실제값에 수렴함을 보인다.
충북 보은 일대에 분포하는 옥천계 지층 및 중생대 화강암을 대상으로 기반암의 지진파 속도 및 시편으로부터 3차원적인 지진파의 전달속도를 측정하고, 이의 결과 자료를 비교분석 하였다. 야외에서 측정된 P파의 평균속도는 불국사화강암이 2697m/s로서 최대이고 구룡산층2에서 861m/s로 최소의 속도를 보인다. 각 방위에 따른 P파의 이방성을 암종별로 비교하면 불굴사화강암에서 최대치(81%)를 장리층에서 최소치(46%)를 보이고, 8곳의 평균 이방성지수는 68.5%이다. 시료에서 측정된 P파의 평균속도를 비교하여 보면 구룡산층1, 구룡산층2,창리층 및 문주리층2에서 5000m/s이상이며, S파의 경우도 동일한 시료에서 3500m/s 이상의 높은 속도가 측정되었는데 이는 야외의 경우보다 3∼5배의 빠른 속도를 나타낸다. 또한 P파의 이방성지수는 불국사화강암과 구룡산1에서 60% 이상의 높은 수치를 보이나 다른 시료에서는 30%이하의 낮은 수치를 보인다. 이 수치는 야외에서 측정된 P파의 평균이방성지수 68.5%보다 현저히 낮은 수치로서 야외에서 측정된 P파의 방향에 따른 속도 차이가 시료의 경우보다 현저히 높았음을 뜻한다.
AE기법을 이용하여 PSC보부재에 대한 음파의 전파속도와 음원위치 산정방법의 타당성을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해 길이가 5m 인 PSC보 콘크리트 표면에 7개의 AE센서를 부착하였으며, 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 인위적인 충격을 가하였다. 음파의 전파속도는 각각의 AE센서로부터 감지한 음파의 도달시간 차이와 음원과 센서와의 거리 차이를 이용하여 산정하였다. 또한 각 AE센서로부터 감지된 음파의 도달시간과 음파의 전파속도를 토대로 최소제곱법을 이용하여 역으로 음원 발생위치를 산정해 보았다. 실험결과 프리스트레스트콘크리트 매질에 대한 음파의 평균전파속도는 대략 4,000 m/sec 정도이며, 음원과 AE 센서 사이의 거리가 길어짐에 따라 음파의 감쇠현상에 의해 속도가 감소되었다. 최소제곱법을 이용한 음원위치 산정결과, 음파의 전파속도를 전체 AE센서의 평균전파속도를 이용하는 경우보다, 각 AE센서로 부터 산정된 음파의 전파속도를 이용하는 경우 오차가 감소되는 것을 확인하였다.
일반철도의 경우 운행속도가 다양한 여객열차와 화물열차가 혼용되기 때문에 차량이 곡선구간을 주행할 경우에는 승객의 승차감과 열차의 주행안전성을 확보하기 위하여 최소곡선반경을 설정하고 운행속도에 적합한 균형캔트, 부족캔트 및 초과캔트 설정범위를 만족하는 캔트를 설정하여야 한다. 본 논문에서는 선로의 곡선반경, 캔트, 열차속도의 상관관계를 분석하여 열차종별 운행속도, 부족캔트와 초과캔트에 대한 기준을 만족하는 캔트범위를 분석하고 곡선반경에 대한 현재 설계기준의 적정성을 검토하여 최적의 최소곡선반경을 제시하고자 한다. 또한, 회귀분석을 통한 열차혼용시 운행 빈도에 따른 열차운행속도를 산정하여 고속열차 횟수비에 따른 균형캔트와 곡선반경별 설정캔트 범위를 산정하였다. 위의 결과를 바탕으로 최소곡선반경과 설정캔트의 적정범위를 제시함으로써 노반과 궤도설계에 반영하여 운영노선의 속도향상, 부족캔트에 의한 승차감저하 및 탈선위험을 방지하고, 초과캔트에 의한 하중편중을 최소화하여 곡선선로를 주행하는 열차의 주행안전성 확보와 선로유지관리 효율성을 향상하고자 하였다.
본 연구에서는 동일 작업 공간내에서 두대의 로봇이 각각의 토크의 제한 조건 과 충돌 회피 조건을 만족하면서 근사 최소 시간에 지정된 경로를 주행하기 위한 궤적 계획법을 제안하고자 한다. 이때, 동작 우선도에 의하여 한 대의 로봇은 주 로봇, 다른 한 대의 로봇은 종 로봇으로 지정되는데 주 로봇은 입력 토크의 제한조건을 만족 하며 주어진 경로를 최소 시간에 움직이도록 궤적 계획을 하였으며, 종 로봇은 주 로 봇과의 충돌을 피하고 입력 토크의 제한 조건을 만족하며 주어진 경로를 근사 최소 시 간에 움직이도록 하였다.
본 연구는 Zn-Al혼합물 분진의 화재폭발사고예방을 위한 안전자료 확보를 목적으로 최소발화온도를 실험적으로 조사하였다. Zn-Al혼합물의 최소발화온도 측정은 퇴적두께 10 mm, 직경 100 mm의 원형 형태로 퇴적된 시료를 대상으로 가열판의 승온속도 $20^{\circ}C/min$의 조건에서 실시하였다. 그 결과, $280^{\circ}C$에서 Zn-Al혼합물 분체는 가열 후 1000 s부터 발열을 통하여 급격히 온도가 상승하여 발화 여부 판단기준이 되는 $450^{\circ}C$를 넘어 $600^{\circ}C$에 다다르며 시간과 함께 감소하였으며 임계 최소발화온도는 $280^{\circ}C$로 나타났다. 퇴적Zn-Al혼합물 분체의 최소발화온도는 문헌에 제시된 Al에 비하여는 낮은 것으로 나타났다.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.
속도중합의 역산을 이용하면 탄성파 자료처리에 있어서 다양한 처리가 가능하므로 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 하지만 다양한 처리에 적용하기 위해서는 사용되는 역산 방법이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 만들 수 있어야 한다. 이러한 특성을 갖는 대표적인 역산에는 ${L_1}-norm$을 최소화시키는 IRLS(Iteratively Reweighted Least-Squares)방법을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 성질을 갖는 또 다른 역산 방법의 하나로서 CGG (Conjugate Guided Gradient) 방법을 소개한다. CGG 방법은 반복적 최소자승법의 하나인 Conjugate Gradient (CG)방법을 변형시킨 형태로 ${L_1}-norm$을 최소화 시키는 역산법으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 CGG방법을 소개하고 기존의 IRLS방법과의 차이점 및 결과들을 비교하였다. 모의자료와 현장자료에 대한 실험결과를 통해서 CGG 방법이 IRLS방법과 마찬가지로 다양한 잔여/모델 norm을 최소화시키는 역산방법으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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