텐세그리티 구조물은 인장력을 받는 연속된 케이블 안에 압축력을 받는 스트럿이 결합된 형태로 구성된다. 텐세그리티 구조물은 자기 응력 상태를 갖는 프리스트레스 핀 접합 구조물에 속한다. 텐세그리티 구조물 설계의 핵심은 평형 배열상태를 구하는 일명 형상탐색 과정이다. 본 논문에서는 세 가지의 효과적인 텐세그리티 구조물의 형상탐색 기법을 제안하였다. 형상탐색과정을 수행하면 평형상태의 내력 밀도와 그에 대응하는 위상을 얻을 수 있다. 이 때 평형상태를 형성하는 적절한 내력밀도 값을 얻기 위해 유전자 알고리즘을 결합한 내력밀도법이 사용되었다. 수치해석 예제를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
본 고에서는 막구조물의 설계시 반드시 수행되어양 하는 형상해석과 응력-변형해석과정을 간략하게 언급하였다. 막구조물의 설계과정은 3부분의 주요 단계로 나뉘어진다: 형상탐색, 하중해석, 재난도 생성. 여기에서는 형상탐색과 하중해석 단계만을 다루었다. 언급된 비선형 유한요소해석 과정은 형상탐색과 하중해석 모두에 적용할 수 있다. 또한, 형상탐색해석에 대한 3가지 방법 즉, 등장력곡면, 비등장력곡면 그리고 비선형변위해석 등이 초기 평형형상을 결정하는 방법으로 소개되었다. 형상탐색에 대한 여러 접근법의 사용 가능성은 다양한 막구조물에 대한 설계를 편리하게 한다. 여기에서는 언급되지 않았으나, 우리나라에도 형상해석, 응력해석 뿐 아니라 막구조물의 시공과정에 대한 시공해석과 막면 형성에 매우 중요한 단계인 재단도해석(Cutting Pattern Analysis)에 대한 연구와 막구조물의 적용분야를 넓히려고 하는 응용연구가 절실히 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 전통적인 형상탐색 기법중의 하나인 내력밀도법을 건축구조물의 통합설계최적화 과정에 도입하고 이와 관련된 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 통합설계최적화 기법은 크기최적화, 형상최적화 그리고 위상최적화와 같이 다양한 개별최적화 기법을 이용하게 되는데 본 연구에서는 구조물의 형상을 결정하는 단계에서 내력밀도법을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 내력밀도법과 다른 개별최적화기법과의 연계성에 대하여 기술하고 아치형 트러스 구조물의 통합설계최적화를 수행하였다.
본 연구에서는 내력밀도법과 강성행렬법을 결합한 방법을 사용한 텐세그리티 시스템의 형상탐색기법을 제안하였다. 텐세그리티 시스템의 형상탐색 기법에 대한 연구는 많은 연구자들에 의해 계속되어왔으나 그 기법들은 복수의 자기응력 상태를 갖는 시스템의 경우 한계가 있다. 제안 기법을 사용하면 복수의 자기응력상태를 갖는 텐세그리티 구조물에 대한 최적의 내력밀도 값을 결정할 수 있다. 텐세그리티 시스템의 최대 강성 값을 유도하기 위해 구조물의 고유진동수 값을 최대로 이끌어 내는 목적함수를 설정한 유전 알고리즘을 사용하였다. 다수의 평형상태를 갖는 텐세그리티 시스템의 자기평형 형태를 얻을 수 있는 본 기법에 대한 효율성을 입증하기 위해 수치해석 예제를 수행하였으며 이를 통해 만족하는 결과 값을 얻을 수 있었다.
본 논문은 [1]와 [2]에 의해 제안된 multitree 형상 인식 기법의 성능 개선에 관한 논문이다. Multitree 형상 인식 기법의 기본적인 생각은, Classifier 설계과정에서 각 특징별로 Binary Decision Tree 를 구성하고, 이들의 탐색 순서를 결정하며, 인식 과정에서는 앞에서 정한 탐색 순서에 의거하여, BDT(Binary Decision Tree)를 탐색해 나간다는 것이다. 이때 BDT를 추가하여 탐색하기 전에 그때까지 얻은 정보를 이용하여 입력 물체를 인식할 수 있는지에 대한 여부를 결정하며, 인식이 가능한 경우 BDT의 탐색을 멈추고, 인식이 불가능한 경우 BDT의 탐색을 계속해 나간다. 이 방법은 BDT를 각 특징별로 만들기 때문에 새로운 특징의 삭제나 첨가가 상당히 용이하며 인식에 사용되는 특징의 갯수가 감소하게 된다. 따라서 이 알고리즘은 특징의 수가 많거나 class수가 많을 경우 쉽게 이용될 수 있다. 본 논문은 각 특징에서 구한 근사화된 확률 분포로부터 입력 특징값에 대한 확률값을 구해 인식에 이용하였으며, 이 값을 이용한ㄴ 여러가지 인식 방법을 제안하였다. 그리고 Branch and Bound 방법을 사용하여 특징의 선택 순서와 탐색 범위를 구하였다. 위에서 제안한 것들을 실험한 결과 기존의 multitree형상 인식 기법보다 본 논문에서 제안한 기법의 성능이 향상되었다.
막 구조물은 연성의 막에 초기 장력을 주고 외관의 강성을 늘림으로써 외부하중에 안정된 형태를 유지하는 구조물로 두께를 얇게 하여 대공간 구조에 많이 채택된다. 이러한 막 구조는 자유로운 곡선을 표현할 수 있는 특성이 있어, 구조적 형태의 선정은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 넙스를 기저함수로 하는 비정형 곡면으로 형상을 표현하고, 최적의 곡면 형상 탐색을 위한 대변형 결과값 도출을 위해 기하학적 비선형을 고려한 유한요소해석법을 제안하였다. 또한, 형상 탐색 결과로 나타난 곡면의 형상 근사화의 최소화를 위해 유한 요소망으로 표현된 최종 형상을 다시 넙스로 구현하는 인터페이스 기법을 제안하여, 비정형 막 구조물의 최적 곡면을 표현하였다.
연성구조시스템 중 하나인 막 구조물은 대공간 구조물에 많이 사용되어진다. 막 구조물은 축강성이 강하고 휨강성이 매우 작은 재료로서 구조물의 설계는 강성구조물과는 달리 형상해석, 응력-변형해석 그리고 재단도 등의 일련의 과정을 필요로 한다. 막 구조물의 형상해석은 일반적으로 초기 불안정 상태의 막 면에 초기강성을 부여함으로서 평형상태에 이르게 되는 역학적 메커니즘을 가지고 있으며, 이와 같은 곡면을 해석적으로 구하는 데는 해석상의 수렴 및 발산 그리고 오차 발생에 따른 문제를 해결해야만 한다. 본 논문에서는 막 구조물의 초기곡면을 형성하기 위한 형상탐색기법에 대한 수렴 및 오차에 관하여 연구하고, 적용된 예제의 해석 결과를 바탕으로 해가 수렴해 가는 과정 및 제어변수에 따른 수렴속도 및 효율성을 살펴본다.
2차원 익렬 익형의 표면에 목적하는 압력계수 분포를 설정하고 그 압력계수의 분포에 해당하는 형상을 설계하기 위해 임의의 초기형상으로부터 목적 형상에 근접해가도록 최적화 기법을 도입하여 역설계를 수행하였다. 목적함수인 표면압력계수를 구하기 위해 비직교 일반좌표계상의 2차원 비압축성 나비어-스톡스 방정식을 사용하였으며 목적함수의 감소를 위해서는 최속강하법과 공액 경사도 방법을 사용하였다. 해의 탐색방향을 위해 1차 정확도의 유한 차분화를 행하였고, 해의 탐색거리를 위해 황금분할법을 사용하였다. 본 연구의 결과, 목적한 형상으로의 수렴성이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 주파수영역으로의 변환 방법은 FFT와 같은 고속변환을 적용하므로 실시간 객체 추적을 위해 좋은 방법이다. 동영상에서 이동 중인 객체는 인접 프레임에서 위치의 변화가 크지 않기 때문에 주파수영역으로의 변환 방법으로 고속 객체 탐색을 실현할 수 있다. 그러나 동영상에서 이동중인 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있으므로 탐색기법은 이 점을 고려해야한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 사용하고 검출 객체에 비례대칭평균화 전처리를 적용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.
B-rep 기반의 솔리드 복원 기법은 비교적 복잡한 물체의 경우에도 복원이 잘 되지만, 후보면의 수가 증가함에 따라 탐색 공간 및 시간이 기하급수적으로 늘어나는 단점이 있다. 빈번한 조합 탐색과 복잡한 기하 연산으로 인해 도면이 복잡해질수록 복원 효율성이 떨어지고, 모호성이 발생하는 문제가 있다. 그러나, 이차 곡면을 포함하는 복잡한 물체에 대해서도 복원이 가능하므로 복원 대상 범위가 넓다고 할 수 있다. CSG 기반의 솔리드 복원 기법은 세 투영면에서 돌출 시킨 각각의 솔리드를 서로 교차시켜서 3차원 물체를 복원하는 방법으로, 복잡한 조합 탐색이나 기하 연산 작업을 하지 않게 때문에 비교적 효율적인 복원이 가능하다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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