Computed Tomography (CT), Nuclear Magnetic Resonance Imaging (MR1) and some ultrasound techniques make it possible to obtain cross sections of human body or mechanical parts. In CAD system, a series of sectional surfaces can also be obtained from solid models of 3D objects. In this paper we introduce a tetrahedral meshing algorithm from these series of general sections using basic operators. In this scheme. general sections of three-dimensional object are triangulated first and side surfaces between two sections are triangulated by the use of tiling process. Finally tetrahedral meshing process is performed on each layer of 3D objects, which is composed of two general sections and one side surface.
영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 차체의 충돌해석 및 모델링을 위하여 판/쉘 요소의 자동생성 모듈을 개발하고 재료의 변형특성 모델링 모듈 및 접촉처리 모듈을 개발하였다. 충돌해석용 전처리기능으로는 평면, 실린더 곡면, B-스플라인 곡면 및 블렌딩 (blending) 곡면상에서의 사각형 요소망 자동생성 기법과 프로그램을 개발하였다. 또한 차체를 구성하고 있는 여러가지 재료들의 변형거동을 모델링하여 개발중인 충돌해석전용프로그램인 Autocrash의 모듈로서 완성하였다. 이들은 변형률속도의 영향이 고려된 탄소성 재료, 강체 재료, 포옴 재료 및 이방성 재료등으로 정면충돌 해석 및 측면충돌 해석에 필요하다. 한편 접촉처리 모듈에서 접촉탐색법으로는 주종탐색법과 HITA 알고리즘을 병행하여 사용할 수 있도록 프로그래밍하였으며, 불침투 조건의 처리는 벌칙함 수법을 이용하였다.
동기 망과 전송망에서의 동기클럭 성능은 망의 안정성 화보와 데이터 전송 보장 측면에서 중요한 요소이다. 그러므로 망을 설계할 때 동기망과 전송망의 동기클럭 성능을 분석하기 위하여 다양한 파라메타를 적용할 수 있고, 그리고 최상상태에서 최악상태까지 망에서 나타날 수 있는 여러 가지 입력레벨을 적용할 수 있는 시뮬레이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동기망과 전송망에서의 동기클럭 특성을 분석할 수 있는 SNCA와 TNCA를 개발하였고, 또한 개발된 시뮬레이터를 활용하여 다양한 원더생성, 노드 수, 클럭 상태 등의 입력조건에 따른 NEl, NE2, NE3 등 전송망과 DOTS1과 DOTS2 등 동기 망에서의 동기 클럭 특성과 최대 노드수 결과를 얻었다.
패킷을 이용한 음성 서비스는 무선 망을 통한 음성 서비스 등으로 구현되고 있으며, 미래의 모든 음성 서비스는 패킷 기반형으로 진화할 것이다. 이러한 측면에서 ATM의 AAL2를 이용한 음성 패킷의 전달은 백본 망에서 음성 패킷의 전달 효율을 증가시키는 대표적인 방법이다. AAL2를 이용한 음성 서비스의 경우, 망의 자원이 허락되면 새로운 호의 연결을 수락한다. 하지만 새로운 호에 의해 발생되는 패킷으로 기존의 AAL2 연결의 전송 지연이 급격하게 증가할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 AAL2를 이용한 음성 서비스를 제공하는데 있어, AAL2 버퍼 관리 매카니즘으로 N개의 호에 대해 N개의 가상 버퍼를 통하여 각각의 호에 대한 전송지연변이를 계산하고, 전송 지연 변이에 따른 패킷 폐기 알고리즘을 제시한다. 이러한 패킷 폐기 알고리즘은 새로운 호의 수락으로 인해 발생하는 전송지연변이의 증가때문에 기존의 호의 QoS가 급격하게 악화되는 것을 방지한다. 그리고 종단 대 종단 지연에 영향을 미치는 AAL2 패킷 구성과 ATM 셀 구성의 요소를 분석하고, 음성 서비스를 ATM 셀로 만드는 과정을 K-정책을 갖는 M/D/1 큐잉시스템과 MIN(K, Tc) 정책을 갖는 M/D/1 큐잉 시스템으로 모델링함으로써, AAL2 패킷을 ATM 셀로 만드는 과정에서의 ATM 셀 밀집도와 AAL2 버퍼에서의 지연시간을 분석하였다. 제안하는 알고리즘을 모의 실험하여서 큐잉 시스템 모델링 결과와 비교하고 성능 결과를 분석하였다. 성능 분석 결과, AAL2 패킷 생성 시간과 ATM셀 생성 시간은 음성 소스의 갯수가 증가할 경우 전송 지연에 영향을 미치지 못하였으며, 제안하는 알고리즘은 음성 소스의 QoS를 저하하지 않은 수준에서 전송 지연을 낮게 유지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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