Mandelbrot에 의하여 제안된 Random Fractal은 현실감 있는 지형의 모델링을 가능하게 하였으며. Fournier등은 수학적으로 매우 복잡한 Fractal이론을 단순화한 중간점 분할 알고리즘(Midpoint Subdivision Algorithm)을 고안하여 다양한 형태의 지형 모델링에 매우 성공적인 결과를 얻게 되었다. 그러나, Random Fractal을 응용한 여러 종류의 알고리즘들은 이것의 특성으로 인하여, 생성되는 지형의 형태를 예측하기 어려운 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 중간점 분할 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법에 대하여 논하였다. 전체적인 지형의 모델링 과정을 크게 전역 제어와 지역 제어의 두 단계로 구분하여, 전역 제어 단계에서 전체 지형의 개략적인 형태를 제어하여 모델링한 후 지역 제어 단계에서의 세부적인 형태제어를 통하여 최종적으로 사용자가 원하는 형태의 지형을 모델링할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 전역 제어와 지역 제어에서 생성되는 전체 지형의 형태를 wire frame을 이용하여 실시간에 회전시키며 점검할 수 있도록 하여 세부적인 수정을 용이하게 하였다.
음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.
본 연구에서는 AI 인공지능을 활용한 통일신라 석탑 '경주 불국사 삼층석탑' 복원을 위해 석탑 3D모델링 과정에 대한 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라진 더 이상 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있다. 때문에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성에 대해 확인하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술한다. 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점과 분석을 도출하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용의 전망과 더불어 인공지능 AI의 한계점을 3D 모델링의 정확도와 세밀함을 통하여 타파하고자 하였다.
집광형태양광발전시스템은 집광형태양전지 셀, 모듈, PCS, 태양위치추적기, 시스템설비와 그에 따른 시스템주변창치들로 구성된다. 이러한 다양한 요소를 반영하여 시스템모델링이 이루어져 집광형태양광발전시스템에 대한 분석과 모델링방법이 적용되어야 한다. 본 논문에서 제안된 이러한 다양한 요소를 반영하여 최적의 CPV 시스템 시뮬레이션을 제안하여 집광형태양광발전시스템 모델링과 에너지의 발생분석에 대한 최적 설계가 이루어지도록 모델링에 중점 두어 설계하였다. 손실 파라미터 계산 방법에 관한 일반화된 집광형태양광발전시스템의 계산된 시뮬레이션 결과는 높은 신뢰성과 안정성을 갖는 집광형태양광발전시스템의 최적의 설계가 가능하다. 손실 파라미터 계산 방법은 CPV 시스템 설계의 경제적 분석을 위한 시뮬레이션 및 다양한 데이터 활용을 위한 시뮬레이션방법을 활용할 수 있다.
본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.
입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.
인간의 두뇌에서는 갖가지 다양한 형태의 입력들을 이용하여 동시에 여러 가지의 판단, 추론 및 기억 등의 기능을 수행한다 이러한 이유로 인간 두뇌는 거대한 지능형 정보처리기라고 할 수 있다 현재 정보처리 메커니즘은 다양한 형태로 발달되고 있지만 그 중에서도 지능형 정보처리 메커니즘으로는 소프트 컴퓨팅 기법을 응용한 것이 대부분이다. 본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 두뇌에서의 시각, 청각의 정보처리 과정을 하나의 구조로 모델링하고자 한다. 시각에서의 정보와 청각에서의 정보는 각기 다른 모듈에서 처리되는 방식을 취하고 있으며, 최종적으로 두 감각 정보를 이용한 처리가 가능하도록 모듈형태의 전체적인 구조를 지니고 있다. 상이한 두 가지의 정보를 동시에 처리하는 과정을 모델링함으로써 복잡한 문제의 해결 및 다양한 경우에 대한 고려를 수행하여 인간 두뇌 모델링의 기초를 마련하고자 한다.
사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.
Fischer-Tropsch 반응기 내 복잡한 반응과 흐름을 상세히 모델링하는 것은 CFD 분야에 있어 도전적 과제이다. Fischer-Tropsch 반응은 여러 가지 탄소수를 가진 탄화수소들을 만들어내는데, 탄화수소에는 무수히 많은 이성질체가 존재하는 이유로 모든 화학종에 대해서 각각의 반응속도식을 도출해 적용하는 것은 어렵다. 이의 극복을 위해 기존 연구들에서 사용된 반응속도식 모델링 방법론들을 분석한 뒤, 화학종별 상세한 반응속도식 적용을 위해 non-Anderson-Schulz-Flory 방법론을 선정하여 상세 모델링을 진행하였다. 또한 반응 특성상 다상 흐름 형태를 띠는데, 다상 흐름 모델링의 경우 상간의 간섭이나 분산상의 분포 및 유동 형태 등에 따라 적합한 모델링 방법론이 다르다. 그러나 기존 연구들에서는 타당성에 대한 논의나 근거 제시 없이 각양각색의 내부 흐름 모델링 방법론이 사용되고 있다. 실험을 통해 내부 흐름 형태를 관찰한 뒤 유동 형태에 따른 모델링을 진행하는 것이 최선이나, 자원 여건상 어려움이 있어, 본 연구에서는 전통적인 유체역학 이론에 근거해 내부 흐름 형태를 먼저 추론하고 Mixture 모델 방법론을 선정하여 체계적인 CFD 모델링을 진행함으로써, 사용된 방법론에 대한 근거를 마련하고자 하였다. 10가지 실험조건에서 진행한 실험 결과와 본 연구의 시뮬레이션 결과를 비교하였으며, 이를 통해 본 연구가 제안하는 체계적 모델링 방법론의 타당성을 입증하였다.
스마트 폰 2천만 시대가 도래 하면서 향후 모바일 시장의 규모는 엄청나게 거대해질 것으로 전망되고 있다. 이러한 흐름에 동반하여 소프트웨어 개발의 형태도 웹 기반 소프트웨어에서 모바일 기반의 앱 형태나 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스 형태로 변화되고 있다. 현재 전 세계적으로 스마트폰을 위한 플랫폼으로는 구글의 안드로이드와 애플의 IOS가 양대 산맥을 이루고 있다. 이러한 플랫폼 하에서 실행되는 모바일 앱을 개발할 경우 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 그대로 적용할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 안드로이드 기반의 소프트웨어 개발에 맞도록 특화된 모델링 기법을 제안한다. 안드로이드 기반의 모바일 스마트 환경에 필요한 분석 및 설계 기법을 모델링 기법으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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