현재까지 컨벡스헐 (convex hull) 의 계산 알고리즘들은 주로 점 집합 (point set) 에 대해 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이산 공간에서 다양한 반경을 갖는 구 집합에 대한 컨벡스헐을 근사하는 방법을 제시한다. 구 집합에 대한 컨벡스헐 계산은, 특히 단백질 분자의 구조적인 특성을 연구하는 여러 응용분야에서 계산 효율성을 증대시키기 위한 기반 기술이라 할 수 있다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map) 자료구조를 적용하고 이를 이용하여 컨벡스헐을 계산하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 GPU를 활용한 병렬처리를 수행하여 평균적으로 6,400개 이하의 구가 포함된 집합에 대해 40ms 이내에 컨벡스헐을 계산하는 성능을 보인다.
본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.
래디오시티 렌더링 시스템에 적합한 모델링을 하는데 있어서 수작업을 비롯한 기존의 여러 방법을 적용해 본 결과, 제작하고자 하는 환경 설정에 많은 어려움을 겪었다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해, 인크리먼털 컨벡스 헐 모델링 기법을 응용하여 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 기본 데이터 정보를 입력하면 자동적으로 패치와 엘리먼트가 생성되는 프로그램으로, 물체가 많은 환경이나 곡면을 비교적 쉽고, 고속으로 표현할 수 있었다. 그리고 인크리먼털 컨벡스 헐 알고리즘으로 생성된 환경에, 폼 팩터의 대표적인 세 가지 알고리즘들을 비교.평가 해본 결과 Cubic-Tetrahedron 알고리즘이 가장 효율적이었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 FMMCNN이나 Fuzzy ART에서 Hyperbox를 정형으로 이용한 방법보다 적응적으로 분류가 가능한 컨벡스 집합을 기반으로 한 새로운 클래시피케이션 기법을 제안하였다. 컨벡스 다면체를 적응적으로 생성하기 위하여 퍼지 뉴럴 네트웍 분류기를 구성하고, 이를 이용한 패턴 클래스들을 생성하였다. 마지막으로, FMMCNN과의 다양한 시뮬레이션을 수행하여 본 논문의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 지문 영상의 컨벡스 (convex) 구조를 이용하여 특징점을 추출하는 방법을 제안하였다. 지문영상에서 융선은 일정한 방향성을 가지며 융선의 단면은 주기성이 있는 사인파로 간주할 수 있다. 사인파 신호에서 국부 최대 위치를 검출함으로써 대략적인 한 화소 단위의 융선 추출이 가능하며 사인파 신호의 볼록한 컨벡스는 융선 영역에 해당한다. 이러한 지문의 특징을 이용하여 특징점을 효과적으로 찾는 방법을 제안한다. 이 과정에서 파라미터를 없애고 계산량을 줄임으로써 다양한 환경의 시스템에 적용 가능함을 보였다.
본 논문은 전기 추진 수직이착륙 무인기의 형상에 적합하도록 회전익 모드에서 추진시스템이 고장난 상황을 대처하기 위한 컨벡스 최적화 기법 기반의 믹서를 제시한다. 각 모터 및 프로펠러의 고장 영향성을 분석하기 위하여 컨벡스 함수 성질을 이용하여 가용 조종력 집합을 계산하였으며 이를 도시하는 방법을 기술하였다. 조종력 할당을 최적화 문제로 정의하고, 실시간으로 최적해를 구하기 위하여 컨벡스 함수로 문제를 재정의하였다. 컨벡스 최적화 솔버를 사용하여 수직 이착륙 비행 모드의 믹서를 구현하였으며 조종력 할당 기법들의 성능을 가용 조종력 범위 집합으로 비교하였다. 최종적으로 비선형 6자유도 시뮬레이션을 통하여 타기법(의사역행렬 기법, 재분배의사역행렬 기법)과 비교 분석하였다.
탐색기를 탑재한 유도탄의 중기궤적은 탐색기 시야(FOV : Field-Of-View) 내에서 표적을 탐지하며, 전환 시점에서의 기동성을 최대화하도록 설계하는 것이 요구된다. 유도탄의 비행궤적 최적화 문제는 여러 구속조건이 적용된 비선형 문제로 일반적인 해석해를 도출하기 어렵기 때문에 그 동안 다양한 계산적인 방법들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 추진-활공 유도탄의 중기궤적 최적화 문제를 컨벡스 최적화 기법인 2차 원뿔 프로그래밍을 이용하여 산출하였다. 먼저, 운동방정식의 상태변수를 최소화하기 위해서 제어변수 구속조건이 추가된 제어변수 추가 형태의 운동방정식을 구성하였다. 또한, 자유 종말시간 문제와 추진시간 문제를 대처하기 위하여 정규화된 시간 변수를 독립 변수로 설정하였다. 그리고, 운동방정식과 제어변수 구속조건을 컨벡스 형태로 변환하기 위하여 각각 부분 선형화와 무손실 컨벡스 변환을 적용하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제시된 방안의 타당성을 확인하기 위하여 비선형 최적화 프로그래밍 결과와 비교하였다.
무대방송 프레즈널 조명기와 플라노 컨벡스 조명기의 측정값과 시뮬레이션 측정값의 조도를 측정하기 위하여 대전보건대학 스튜디오 안에서 전동바턴 시스템의 조명 등기구를 설치하였다. 프레즈널 조명기와 플라노 컨벡스 조명기의 조도 시뮬레이션 값과 측정값을 비교하여 조도 오차가 얼마나 생기는지에 대하여 비교하였다. 비교한 결과 시뮬레이션 프레즈널 조명기와 플라노 컨벡스 조명기의 측정값은 39.7~250.6Lux 차이가 있다. 그리고 프레즈널 조명기와 플라노 컨벡스 조명기의 실측값의 조도값의 차이는 92.84~157.35Lux 차이가 있다.
본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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