• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.349-360
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• 2008

본 논문에서는 탄소성 유한요소해석 알고리즘과 연계한 확률장 생성기법과 근접터널 조건에서의 파괴확률을 분석하였다. 유한요소 해석을 위한 이산 확률장의 생성은 빠르고 정확하며 랜덤변수의 해상도를 자유롭게 조절할 수 있는 local average subdivision 기법을 사용하였으며 터널모델링을 위해 유한요소 크기와 형상 변화 등을 적절히 고려하여 지반물성치를 적용하는 방안을 제안하였다. 예제해석 조건에 대해 강도정수의 분산정도 및 공간상관길이에 따른 파괴확률을 파악하였으며 결정론적 안정성 해석결과 및 단일랜덤변수 해석결과와 비교하였다. 강도정수의 분산특성에 따라 강도감소기법에 의한 안전율과 단일랜덤변수 해석에 의한 파괴확률의 관계를 규명하였으며 확률유한요소 해석을 통해 공간상관길이가 파괴확률에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 강도감소기법에 의한 안전율과 분산계수로부터 단일랜덤변수에 의한 파괴확률을 도출할 수 있었으며 단일랜덤변수 해석결과가 근접터널의 실제적인 파괴확률을 과소평가 할 수 있음을 파악하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권1호
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• pp.26-32
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• 2005

본 연구에서는 반응표면법에 다항함수, 지수함수, 로그함수등을 적용한 다양한 회귀함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 이를 검증하기 위해 트러스 구조와 하니콤 복합재 플랫폼에 대하여 응력 및 고유진동수를 고려하여 최적설계를 수행하였다. 근사함수를 효과적이고 용이하게 하는 방법을 실험계획법이라 하는데 중심합성법, 요인설계법, 회전계획법, 심플렉스법 등이 있으며, 본 연구에서는 중심합성법을 이용하여 반응표면을 생성하였다. 이를 위하여 구조해석 코드로 MSC/NASTRAN을 사용하였으며 최적설계 프로그램은 중심합성법을 기반으로 하여 다양한 회귀모델에 의한 반응표면을 적용하여 작성하였다. 또한 이 결과를 기존의 도함수를 이용한 최적화 기법이나 유전자알고리즘을 이용한 최적화 결과와 비교하여 반응표면법의 설계상의 장점 및 반응표면 생성 시 다양한 회귀모델에의 사용에 대한 신뢰성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 입력된 얼굴 영상으로부터 구한 DCT 계수에 대해 LDA를 적용하는 DCT/LDA를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 적은 수의 DCT 계수를 이용하여 입력 영상을 저차원으로 표현함으로써 특징 공간의 차수보다 트레이닝 데이터의 수가 적은 경우 발생하는 LDA의 SSS 문제를 해결한다. DCT는 기저 벡터가 일정하며 PCA와 유사한 에너지 압축 효율을 가지기 때문에 제안된 방법은 기존의 PCA/LDA 방법보다 학습 속도는 빠르면서 실제 얼굴인식 시스템에 적용이 가능한 정도의 얼굴 인식율을 기대할 수 있다. 실험을 통해 제안된 방법이 PCA/LDA 방법과 유사한 얼굴 인식 성능을 보이면서 약 13,000배 빠르게 학습되는 것을 확인하였고, 기존의 Block-DCT/LDA 방법과 유사하거나 향상된 인식 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.93-103
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• 2023

컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권1호
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• pp.19-37
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• 2014

현대사회는 대량 정보들을 수집하고 활용하는 정보화 사회로 현대인들에게 통계적 소양이 요구된다. 이에 따라 학교수학에서 통계적 소양의 중요성이 점차 강조되고 있으며, 현직교사나 예비교사들에 대한 통계적 소양 능력의 함양 및 지도 능력 향상이 요구되고 있다. 한편 확률변수는 통계 학습에서 가장 기초적인 개념으로 통계량을 다룰 때에 확률변수를 정의하는 과정으로부터 시작된다. 이에 본 연구에서는 고등학교 통계 영역의 기본 개념인 확률변수 개념에 대한 예비교사들의 이해 정도를 탐색해 보고자 하였다. 이를 위하여 우선적으로, 본 연구의 핵심 내용인 확률변수 개념의 이해도를 보다 정확하게 파악하기 위하여 학문적 측면에서의 정의, 상황에서 드러나는 확률변수의 의미, 그리고 현행(2007 개정) 고등학교 교과서에서의 정의 측면으로 구분하여 재탐색, 정리하고자 하였다. 이를 기반으로, 예비교사 대상의 확률변수 개념의 이해 정도를 조사하기 위한 설문 문항을 마련하였으며, 이를 통해 예비교사들의 확률변수에 대한 이해 정도를 조사하여 분석하였다. 이를 토대로 확률변수 개념 및 전반적인 통계 개념에 대한 교수-학습에 대한 시사점을 제시하고자 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.261-269
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• 2019

본 논문은 레이돔과 같은 다층구조의 주파수 선택적 표면(frequency selective surfaces: FSS)을 설계하는데, 편파나 입사각 등 다양한 고려사항에 대한 유연성을 갖는 픽셀 형태의 주파수 선택적 표면을 설계하는 것에 관한 것이다. 픽셀 형태의 FSS를 설계할 때 이산 공간 문제를 해결할 수 있는 다양한 방법 중 이진 입자 군집 최적화(binary particle swarm optimization: BPSO) 알고리즘은 FSS의 주기구조 패턴을 결정하는데 쉽게 적용 가능한 기술 중 하나이며, 따라서 향상된 BPSO 알고리즘을 통해 롤 오프 전파 투과특성을 갖는 FSS를 효율적으로 설계하는 기법을 제안하였다. 원하는 솔루션에 입자를 유도하기 위한 적합성 함수 설계에 대하여 수렴속도 문제를 해결하기 위해, '기울기'를 입력 변수로 한 적합성 함수를 적용할 경우 쉽게 원하는 전파특성을 갖는 FSS를 얻을 수 있었다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.29-36
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• 2023

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

• 인지과학
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• 제24권3호
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• pp.271-300
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• 2013

사람과 동물은 수량(numerosity)의 대략적인 많고 적음에 대한 직관적 판단 능력을 가지고 태어난다. 이를 대략적 수 감각(이하, 수 감각, number sense)이라 한다. 수 감각은 오래 전부터 동물의 수렵, 채취, 사냥 및 생존에 필수적인 능력으로 진화된 것으로 추정된다. 선행 연구에 따르면, 수학 발달 장애를 가진 아동은 수 감각이 정상적인 아동에 비해 매우 둔감하다. 반대로, 수 감각이 민감한 사람들은 수학적 성취도가 더 높다. 이러한 결과는 생애 초기부터 발달하는 수 감각 표상의 정확도가 학령기 이후 숫자에 기반한 수학적 인지 발달의 근간이 된다는 가설을 뒷받침한다. 최근 연구들은 수 감각 훈련을 통해 수학 성취도의 향상과 수학 관련 뇌 기능의 변화를 가져올 수 있는지를 검증하고 있다. 한편, 수량은 불연속적인 양(discrete quantity)으로서 길이, 면적, 시간 등 연속적인 양(continuous quantity)과 밀접한 관계가 있을 것으로 기대할 수 있다. 이와 같은 관점에서 수, 시간, 공간 등 다양한 차원의 양적인 표상의 정보처리는 후측 두정엽(posterior parietal cortex), 특히 두정 내 고랑(intraparietal sulcus, IPS)에 위치한 공통의 뇌 기제(common brain mechanism)에 기반한다는 가설이 대두되었다. 이 가설을 검증하는 실험적 증거와 후속 연구의 방향을 소개한다.

• 터널과지하공간
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• 제15권2호
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• pp.119-128
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• 2005

절리 암반의 역학적 물성 및 거동 평가가 터널 및 지하구조물의 설계에 매우 중요하다 할지라도, 그것은 항상 매우 어려운 문제로 간주되어 왔다. 암반 거동을 모사하는데 있어서 어려움중의 하나는 적절한 구성 모델을 선정하는 것이다. 이러한 한계점은 PFC와 같이 사용자로 하여금 암반의 구성 모델을 요구하지 않는 개별요소 프로그램의 개발과 함께 극복되어질 것이다. 본 연구에서는 도로터널 현장의 30\;m\;\times\;30\;m\;\times\;30\;m 절리 암반블록을 대상으로, 시추 및 지표 지질조사를 통해 얻어진 절리의 기하학적 형태자료를 근거로 개별균열망이 작성되었다. 개별균열망 모델의 절리 형상을 근거로 절리가 없는 상태에서 점차적으로 절리군을 추가해가면서 2차원 PFC모델이 만들어졌다. 또한 각각의 PFC모델에 대한 수치모사를 통하여 각 모델의 응력-변형율 곡선이 얻어졌다. 응력-변형율 곡선으로부터 절리 암반의 역학적 물성이 결정되었다. 절리의 존재는 암반의 역학적 물성에 상당한 영향을 미쳤으며, 더욱 중요한 것은 PFC모델의 역학적 거동은 기존의 수치모델에서 요구되는 구성 모델에 의하여 결정되지 않는다는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.232-242
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• 2005

이 논문에서는 빠른 하드웨어/소프트웨어 통합합성을 위해 데이타플로우 그래프(DFG: Dataflow Graph)로부터 하드웨어를 자동으로 합성하는 내용을 다룬다. 이 데이타플로우 그래프에서 로드는 FIR(Finite Impulse Response) 필터나 DCT(Discrete Cosine Transform) 블록과 같이 크기가 어느 정도 되는 하드웨어 블록을 나타내며, 이 노드의 포트는 한번 수행할 때마다 하나 이상의 데이타 샘플을 주고 받을 수 있다. 즉, 멀티레이트 데이타 샘플(multi-rate data sample)을 교환한다. 이러한 특성들은 기존의 Behavioral Synthesis와 구별되는 점이며, 따라서 Behavioral Synthesis보다 어려운 문제가 된다. 본 논문에서 제안하는 설계 방법을 사용하면 알고리즘을 명세하는 데이타플로우 그래프는 하드웨어 리소스의 할당과 스케줄 정보에 따라 다양한 하드웨어 구조로 매핑될 수 있다. 따라서 하드웨어 설계시에 면적/성능 트레이드오프 관계를 손쉽게 관리할 수 있으며, 하드웨어를 자동으로 합성하는 기존의 방식보다구현 가능한 하드웨어 설계 공간을 더욱 넓혀주는 효과를 거둘 수 있다.