이 논문에서는 CATIA, PRO-E 등의 CAD에서 3D 모델을 생성할 때 사용하는 파라메트릭 솔리드 모델링 기법에서 일반적으로 사용하는 방법보다 모델링 데이터의 용량을 크게 줄일 수 있는 방법에 대하여 고찰한다. 3D 파라메트릭 솔리드 모델링 기법은 기본적인 상세 솔리드들을 생성하여 부울(Boolean) 연산으로 이들을 조합하여 복잡한 형상(geometric object)을 만드는데 이 과정에서 많은 부울 연산이 수행된다. 그런데 각각의 상세 솔리드들의 크기가 필요 이상으로 크게 만들어 짐으로써 생성된 모델의 데이터 용량이 방대하게 되고 생성시간에도 영향을 미친다. 여기에서는 실무 경험을 바탕으로 처음에 생성된 상세 솔리드의 불필요한 부분을 제거하여 부울 연산에 알맞은 크기로 변경하여 모델링 데이터의 용량을 줄이는 방법을 제안한다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.
변단면을 갖는 FCM(Free Cantilever Method) 교량의 초기 설계단계에서 설계변경에 따른 반복적 작업에 대한 효율성 향상을 위하여 박스거더의 종방향 형상을 자동조정할 수 있도록 하는 파라메트릭 모델링 방법을 연구하였다. FCM 교량의 종방향 형상을 표현하기 위한 매개변수를 정의하였으며, 기존 FCM 교량의 설계 시 적용된 매개변수의 통계치 적용을 통해 매개변수들 간의 내재적, 외재적 구속조건 및 함수관계를 정의하였다. 정의한 구속조건 및 관계를 적용한 파라메트릭 모델링 구현을 통해 그 적용 가능성을 검증하였으며, 기존 설계된 교량을 대상으로 파라메트릭 모델링을 수행한 결과로 생성된 3차원 교량 모델의 콘크리트 물량과 대상교량의 설계문서 상의 물량 비교를 통해 모델의 정확성을 확인하였다.
목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.
조경의 설계 행위는 설계가의 사고체계 내에서 형성되는 개념과 그것이 형상화되는 구체적인 재현 그리고 이를 실질적인 재료로 구축하는 일련의 과정으로 이루어지며, 이러한 디자인 프로세스는 4차 산업혁명 시대의 컴퓨터 기술과 IT 생태계의 비약적인 발전으로 많은 변화를 마주하고 있다. 컴퓨터 테크놀로지는 산업 초기에 수학적 계산(calculation)과 입력 데이터의 시각적 표현(graphic representation on display) 등 비교적 단순한 목적으로 개발되었다. 하지만 ibm과 매킨토시(macintosh)를 시작으로 개인용 컴퓨터(personal computer)의 성공적인 보급 이후 프로그램 언어와 하드웨어가 급속히 발전하고, 알고리즘(algorithm) 및 응용 소프트웨어가 전문화되면서 컴퓨터의 활용 목적이 사회 전반에 걸쳐 매우 다양해졌다. 본 연구는 이러한 디지털 사회 맥락의 변화를 바탕으로 컴퓨테이셔널 디자인(computational design), 파라메트릭 디자인(parametric design) 및 알고리즘 디자인(algorithm design) 등의 새로운 설계 방법들이 조경 설계 과정에서 어떠한 기능과 역할을 할 수 있는지에 관한 현황 및 쟁점을 진단하였으며, 그중 최근 가장 주목받는 파라메트릭 테크놀로지를 적극적으로 이용하는 디자인 방법론에 집중해 연구를 진행했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반에서 파라메트릭 디자인의 주요 개념 및 특징들에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 선행 연구를 분석하고, 조경 설계 회사들의 실제 활용 현황에 대해 분석했다. 그 결과, 조경 분야에서 파라메트릭 디자인 활용에 관한 연구는 연구의 수나 다양성 측면에서 타 분야와 비교했을 때 아직 충분한 논의가 진행되지 않은 것을 확인할 수 있었고, 사용 현황 분석에서는 최근 국외 조경 회사들을 중심으로 새로운 테크놀로지를 적극적으로 활용하려는 다양한 움직임이 조사되었다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 조경 설계 분야에서 파라메트릭 디자인 활용의 구체적인 사례 및 추후 다양한 가능성에 대해 검토했다.
DVD/BD 및 HDTV의 보급으로 인해 다수의 오디오 컨텐츠들이 멀티채널(5.1채널 이상) 형식으로 제작되고 있다. 오디오 정보를 담고 있는 물리적인 채널의 수가 증가하면, 이에 따라 정보량도 선형적으로 증가하게 된다. 선형적으로 증가된 정보를 기존의 오디오 코덱을 이용해 큰 압축할 경우, 압축에 필요한 비트레이트의 선형적인 증가를 피할 수 없다. 최근 채널 수 증가로 야기되는 비트레이트의 증가를 최소화하고 효율적으로 멀티채널 오디오 신호를 압축할 수 있는 방법으로 MPEG surround와 같은 파라메트릭 멀티채널 오디오 코딩 방식이 제안되었다. 파라메트릭 멀티채널 오디오 코딩 방식의 경우, 멀티채널 오디오 신호를 채널 수가 감소된 다운믹스 신호와 다운믹스 신호로부터 다시 멀티채널 오디오 업믹스 하는데 필요한 파라미터로 표현하는 방식이다. 따라서 다운믹스 방식 및 업믹스에 필요한 파라미터에 따라 업믹스된 멀티채널 오디오 신호의 품질이 달라진다. 본 논문에서는 MPEG surround에서 사용하고 있는 기존의 ITU-R 다운믹스 방식의 문제점을 실제 멀티채널 오디오 신호의 사례를 통해 제시하고 이 문제점을 해결하기 위한 새로운 다운믹스 방식과 파라미터를 제안하고자 한다.
본 연구에서는 모듈러 강교량 상부모듈 구성파트의 효율적인 3차원 조립설계를 위하여 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술 요소인 파라메트릭 모델링 방법을 연구하였다. 모듈러 강교량 상부모듈 구성파트의 3차원 조립설계를 위하여 모듈의 조립체계를 상세수준(LoD: Level of Details) 3단계로 정의하였다. 모듈을 구성하는 각 파트들의 3차원 형상구성을 위한 요소들을 추출하여 매개변수, 매개변수에 따라 변하는 종속변수, 매개변수에 따라 변하지 않는 고정 값으로 구분하여 정의하였으며, 조립체계 단계에 따라 파트간의 공간적 조립규칙을 정의하였다. 공간적 위치를 구속하기 위하여 3차원 형상구성 요소간의 위치관계를 정의하였으며, X, Y, Z 축에 대한 자유도를 구속하기 위하여 기하학적 관계를 정의하였다. 또한, 정의한 조립규칙을 적용하여 모듈러 강교량 상부모듈의 3차원 조립설계를 위한 표준템플릿을 구축하였으며, 정의한 매개변수의 변화에 따른 강교량 상부모듈의 형상변화 검토를 통하여 파라메트릭 모델링 방법의 적용성을 검증하였다.
다물체 기계시스템에서 핀조인트나 병진조인트 같은 저자유도 조인트는 고자유도 조인트보다 훨씬 빈번하게 사용된다. 저자유도 조인트에 대한 기구학적 구속조건식을 효율적이고 체계적으로 공식화하기 위해, 본 논문은 구속조건식을 표현하는 새로운 접근방법으로 파라메트릭 일반좌표를 이용한다. 제안된 방법에서는 직교좌표와 파라메트릭 일반좌표를 혼합하여 조인트 구속조건을 생성하는데, 이는 구속조건에 대한 자코비안과 같은 구속조건 편미분행렬을 매우 간단하게 표현되도록 하므로써 공식의 복잡성과 계산시간을 단축시킨다. 제안된 방법은 암시적 적분기를 바탕으로 실린더-크랭크시스템에서 검증되었다.
다양한 응용분야에서 극초단 펄스의 쓰임은 점점 증가하고 있는 추세이고, 따라서 고에너지의 극초단 펄스를 방출할 수 있는 소형화된 source 개발연구는 현재 활발히 진행되고 있다 극초단 펄스를 증폭, 보다 높은 에너지를 손쉽게 방출하기 위한 방법의 하나인 광 파라메트릭 chirped pulse amplification(OPCPA)은 처음으로 Dubietis et al.에 의해 시도되었으며, 기본원리는 피코 혹은 나노초 펄스의 고에너지를 효율적으로 시간상 stretching된 극초단 펄스로 전이하는 것이다. (중략)
심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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