인구수 감소와 국방개혁으로 인한 병력 감축, 4차 산업혁명 기술의 초고도화에 따른 기술적 요인으로 국방 M&S의 개체를 자동화 모의하는 것은 이제 군의 현실적인 목표가 되었다. 자동화 모의 기술의 사용자인 군과 기술을 개발해야 하는 공학자들의 공통된 방향설정이 필요한 시점이다. 본 연구는 향후 국방 M&S의 자동화 모의 연구를 위한 가이드라인을 제시한다. 이를 위해, 먼저 자동화 모의를 가능하게 방법론들 규칙-기반방법, 에이전트-기반방법, 학습-기반방법에 대해 논의하고, 이어서 이러한 방법론을 어떠한 방향으로 개발해야 하는지에 대해 논의한다. 연구를 통해 국방 M&S의 자동화 모의 기술 연구가 본격화 되고, 군과 개발자 사이의 간극이 좁혀지기를 기대한다.
본 논문은 워게임 모델과 통신 모델을 HLA/RTI를 이용하여 연동 시뮬레이션 함으로써 부대 전투력과 통신 시스템의 요구 성능을 상호 분석하는 방법을 제안한다. 전투 효과도의 분석은 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 얻어진 통신 효과도을 반영하여 워게임 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 통신 시스템의 요구 성능 분석은 워게임 모델의 시뮬레이션에 의해 만들어진 작전 시나리오 및 부대 정보를 이용하여 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 이를 위해 연대급 규모 방어 작전을 모델링 및 시뮬레이션 하였으며, 적군의 생존 비율과 아군의 FM 무전기 송신 출력이 상호 분석을 위한 분석 지수로 사용되었다.
인두는 구강과 위장, 비강과 폐의 중간에서 능동적으로 구강을 통해 섭취되는 음식물과 비강을 통해 흡입되는 공기의 통로역할을 하는 주요한 기관이다. 본 연구는 유한요소기법을 이용한 인두의 3차원 구조의 재구성 과정을 거쳐 인두의 생체역학모델을 구현하여 각단면에서의 단면적을 유한요소모델의 시뮬레이션 결과에 의한 변위를 이용하여 산출하여 최적화 과정을 거쳐 인두의 기능시 내부에 생성되는 압력의 연속적인 압력분포를 추정할 수 있었다. 즉 인두내의압력에 대한 형상의 변형을 관찰하여 각 단면에서의 단면적을 산출하고 이를 실제의 CT영상자료와 비교하여 최적화 고장을 거쳐 각 부분에서의 추정 압력구배를 구하였다. 모델 시뮬레이션 결과 추정된 압력구배는 10-55 mmHg범위에 분포되어 있으며 전체 인두부 가운데 상부의 4레벨의 압력분포는 아부의 그것과 다른 형태를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 인두의 생체역학모델은 인두기능장애를 가진 환자군에 적용하여 비교 분석할 경우 임상자료로서 유용할 것으로 사료된다.
대규모 가상군의 전투 모델링 및 시뮬레이션에서 자율적으로 행동하는 이성적 전투 개체의 행동 묘사는 향후 발생할 전투의 작전을 고도화하고 효율적인 모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 요소이다. DEVS-POMDP 계층적 프레임워크는 전투 행동 교범에 따른 상위 단계 의사결정 및 구체적 서술이 어려운 하위 단계 자율 행동계획을 각각 DEVS 및 POMDP로 모델링함으로써 대규모 가상군을 모의하였으나, POMDP 최적 행동정책 계산에 있어서 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 DEVS-POMDP로 모델링된 대화력전 모의 시나리오 및 기계화 보병여단 공격작전 모의 시나리오의 사례연구를 통해 효율적인 POMDP 트리 탐색 알고리즘을 제안하고 적군 행동 양상 모델의 학습을 통한 가상군 전투 개체의 성능 향상을 확인한다.
The structural analysis module is an essential part of any integrated structural system. Diverse integrated systems today require, from the analysis module, efficient real-time responses to real-time input such as earthquake signals, extreme weather-related forces, and man-made accidents. An integrated system may also be for the entire life span of a civil structure conceived during the initial conception, developed throughout various design stages, effectively used in construction, and utilized during usage and maintenance. All these integrated systems' essential part is the structural analysis module, which must be automated and computationally efficient so that responses may be almost immediate. The finite element method is often used for structural analysis, and for automation, many effective finite element meshes must be automatically generated for a given analysis. A computationally efficient finite element mesh generation scheme based on the r-h method of mesh refinement using strain deviations from the values at the Gauss points as error estimates from the previous mesh is described. Shape factors are used to sort out overly distorted elements. A standard cantilever beam analyzed by four-node plane stress elements is used as an example to show the effectiveness of the automated algorithm for a time-domain dynamic analysis. Although recent developments in computer hardware and software have made many new applications in integrated structural systems possible, structural analysis still needs to be executed efficiently in real-time. The algorithm applies to diverse integrated systems, including nonlinear analyses and general dynamic problems in earthquake engineering.
변형 모델은 볼륨영상으로부터 관심 대상 객체의 3차원적 경계면 구조 추출을 위해 효과적인 접근 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형 모델은 초기 조건에 민감하고, 심한 함몰 및 돌출 부위를 가지는 복잡한 경계면을 잘 표현하지 못하면, 모델 내 구성 요소들 간에 자기교차를 일으킬 수 있는 세가지 주요 제한점이 있다. 본 논문에서는 기존 변형 모델이 갖는 이러한 제한점을 개선함으로써 복잡한 기하학적 표면 형태를 가지는 객체의 경계면 추출에 효과적인 변형 모델을 제안한다. 첫째, 제안 변형 모델은 다해상도 볼륨영상 피라미드를 기반으로 모델구성 요소들을 계층적으로 리샘플링한다. 이 접근은 객체의 경계면을 멀티스케일 방식으로 추출함으로써 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라, 모델 구성 요소들의 크기를 복셀 크기에 따라 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 영상의 복잡한 특성 정보에 따라 유동적으로 변형될 수 있게 한다. 둘째, 제안 변형 모델은 기존 모델에서 가지는 내력과 외력 외에 자기교차방지력을 포함한다. 자기교차방지력은 제한 거리 이내로 근접한 비인접 모델구성 요소들간에 척력을 적용함으로써 자기교차를 사전에 방지한 수 있게 한다. 본 논문에서는 다양한 합성 볼륨영상 및 뇌 MR 볼륨영상에 대한 실험을 통해서 제안 모델이 초기화 위치에 의존하지 않고 자기교차 없이 복잡한 함몰 및 돌출 경계면 구조를 성공적으로 추출한 결과를 보인다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
연구목적: 니켈-티타늄 금속을 근관치료기구에 도입함으로써 근관형성과정이 매우 단순화되었다. 그러나 이러한 새로운 기구는 단점도 함께 가지고 있는데 그 중 하나가 근관내로 기구가 빨려 들어가는 경향이다. 본 연구에서는 니켈-티타늄 전동파일의 경사도가 screw-in effect에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 총 20개의 S-자형 투명레진블록 (Dentsply-Maillefer) 근관에서 두 군으로 나누어 실험하였는데 Profile군에서는 0.02, 0.04 그리고 0.06 경사도의 Profile (Dentsply-Maillefer)과 0.08, 0.10 그리고 0.12의 경사도의 GT Rotary file (Dentsply-Maillefer)을 사용하였고 K3군에서는 같은 경사도의 K3 file SybronEndo)을 사용하였으며, 분당 300회전의 일정한 속도에서 단일 pecking 동작으로 기구조작을 하였다. 특수한 장치를 고안하였으며 장치내 dynamometer를 이용하여 screw-in effect를 측정하여 one-way ANOVA로 통계처리하고 Tuckey's multiple range test로 사후검정하였다. 결과: Profile 군에서는 큰 경사도의 기구가 더 큰 screw-in force를 나타내었고 (p < 0.05), K3군에서는 0.08, 0.10. 및 0.12 경사도의 기구가 0.04 경사도의 기구에 비해, 0.08 및 0.12 경사도의 기구가 0.06 경사도의 기구에 비해 더 큰 screw-in force를 나타내었다 (p < 0.05). 결론: 기구의 경사도가 클수록 screw-in force가 많이 발생하는 것으로 생각되며, 경사도가 큰 전동화일을 사용시에는 screw-in force를 억제하기 위해 더 많은 주의가 요구될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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