본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.
최근 몇 년 동안 파형강관의 사용이 증가하고 있다. 예전의 연구자들은 강관의 파괴모드를 찌그러짐(crushing)이나 변형(deformation)으로 간주하였다. 그러나 강관의 직경이 커지고 두께가 얇아짐에 따라 상대적으로 작은 변형에서 좌굴이 발생하게 된다. 지중 강관의 좌굴해석에서는 두 가지가 있는데, 하나는 지반을 탄성연속체로 보는 것이고, 또 하나는 강관을 탄성스프링으로 지지한다고 가정하는 Winkler 모델이다. 이 두 가지의 해석방법은 파형을 고려하지 않는 평면해석을 기본으로 하고 있다. 본 논문에서는 좌굴해석 수행시 Winkler 모델을 기본으로 하고, 파형의 효과를 고려하는 3차원해석을 수행하여 좌굴하중에 대한 식을 제안하였다.
본 연구에서는 수평보강재로 보강된 터널 막장의 거동에 관한 매개변수 연구결과를 다루었다. 매개변수 연구에서는 막장주변의 3차원 응력-변형율 거동을 보다 효율적으로 모델링하기 위해 3차원 유한요소해석 모형을 적용하였으며 보강패턴에 따른 막장의 거동을 고찰하기 위해 다양한 경계조건에 대한 해석을 수행하였다. 해석결과를 토대로 막장의 응력해방-변위거동의 관계를 고찰하였으며, 보강패턴과 막장 변위의 정성${\cdot}$정량적인 관계를 제시함과 아울러서 향후 수행될 반경험적 설계/해석법의 개발을 위한 데이터베이스를 구축하였다. 한편, 해석결과 보강재 타설수 및 길이 등 각 보강설계 인자에 대한 임계치가 존재하는 것으로 나타났으며 따라서 보다 안전하고 경제적인 설계를 위해서는 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 사각형 모듈의 인발성형된 복합재료 바닥판의 휨 거동에 대한 해석 모델을 개발하였다. FRP 바닥판의 해석 모델은 FSDT 평판 이론을 기반으로 임의 적층각을 지닌 FRP 바닥판의 처짐을 예측할 수 있었다. 수치적 예제에서는 네 변이 단순 지지된 등분포 하중을 받는 사각형 모듈의 FRP 바닥판을 2차원 평판 유한 요소해석을 적용하여 수행하였고, 해석 결과에 대해서는 바닥판 길이-높이의 비와 화이버 각도의 변화에 따른 효과에 대해 역점을 두고 다루었다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 해석 모델이 FRP 바닥판의 휨 거동을 해석하고 예측하는데 효과적이고 정확하다는 것이 입증되었다. 또한, FRP 바닥판의 높이가 높아질수록 plate 해석 이론에 있어서 일차전단변형이론(First order Shear Deformable laminated plate Theory : FSDT)이 아닌 고차전단변형(Higher order Shear Deformable plate Theory : HSDT)의 필요성에 대해 언급하였다.
본 연구는 도시철도 및 고속철도 선로를 근접하여 통과하는 신설 터널 시공현황 및 지반조건을 모사하고 레일, 침목 및 궤도의 탄성스프링으로 구성되는 궤도모델을 적용한 수치모델을 이용하여 3차원 정밀수치해석을 수행한 연구이다. 철도시설물 인접굴착공사에 따른 기존 선로시설물의 궤도변형 안정성 검토를 수행한 결과, 대상 선로의 궤도틀림은 국내 궤도틀림 평가기준에 제시된 일반철도 및 고속철도의 평가기준(허용값)을 모두 만족하는 것으로 나타났다. 궤도모델이 적용된 수치해석을 바탕으로 굴착 공사에 따른 운행선 선로의 변형(궤도틀림) 예측 결과와 실제 현장에서 발생되는 궤도변형의 수준을 가급적 근사한 수준으로 모사할 수 있을 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
암반의 초기응력 상태는 방사성 폐기물 지층 처분장의 적합성을 판단하는데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 3차원 개별요소법을 이용하여 스웨덴 방사성 폐기물 처분장 후보지 중 하나인 오스카샴 지역에서 대규모 변형대가 초기응력에 미치는 영향을 살펴보았다. 수치해석에서는 부지조사 과정에서 확인된 변형대를 모델에 포함시켰으며 원거리 지각응력을 경계조건으로 사용하였다. 현지 암반에서 관찰되는 초기응력값의 변화 양상이 수치해석에서도 재현이 됨으로써 수치해석이 암반의 초기응력상태를 이해하는데 유용하게 쓰일 수 있음을 확인하였다. 수치해석을 통한 예측값과 초기응력 측정값과의 차이는 측정된 자료의 양호한 정도, 지질모델 및 변형대의 물성치의 불확실성 등에 기인하는 것으로 생각된다.
Eshelby의 등가개재물범과 Mori-Tanaka의 평균장 이론을 이용하여 다공성 형상기억합금에 대한 새로운 3차원 응력-변형률 모델을 제안하였다. 12%의 기공도를 갖는 Ni-Ti 형상기억합금에 대한 압축실험으로부터 구한 응력-변형률 선도와 본 연구에서 제안한 모델링에 의한 응력-변형률 관계를 비교한 결과 잘 일치함을 알 수 있었다. 기존의 다른 연구에서는 대부분 상변태 구간이 선형적으로 예측되었지만 본 연구에서는 비선형으로 예측되어 실험결과를 보다 잘 모사할 수 있었다.
최근 육지역에서 새로운 넓은 용지의 확보가 어려워짐에 따라, 이를 해역에서 찾으려 하는 경향이 나타나고 있으며, 이러한 개발은 개발이 예정된 주변 연안역에 광범위한 해빈변형문제를 야기할 위험이 있다. 따라서 인공섬 등과 같은 외해 구조물을 계획할 경우에는 구조물 건설이 인접 해역의 해빈변형에 미치는 영향을 사전에 적적히 예측할 필요가 있다. 본 연구는 연안역의 침식을 포함한 해빈변형예측모델의 개발을 목적으로, 3차원 이동상 실험을 수행하여 외해 구조물 배후의 표사이동 양상을 분석한 것이다. 실험을 통하여, 외해 구조물 배후의 해빈변형에서 해안선측과 수심역의 해빈변형 기구가 상호 독립되어 있음을 밝혔다. 구체적으로는 소상대를 포함하는 해안선측은 등심선에 대한 파의 입사방향에 대응하는 표사이동이 탁월하며, 수심역에서는 파의 왕복운동에 의한 소류 및 부유사가 해빈류에 지배되어 이동하고, 양자는 해빈에서 형성되는 부분 중복파와 연관된 특정 경계를 기준으로 서로 분리되어 이동함을 규명하였다. 이들 실험 결과는 해빈변형모델의 개발에서 중요한 열쇠를 제공하리라 사료되며, 또한 기 개발된 모델의 검정자료로써도 활용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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