• Wind and Structures
• /
• 제32권4호
• /
• pp.355-369
• /
• 2021

Shape optimization of tall buildings is an efficient approach to mitigate wind-induced effects. Several studies have demonstrated the potential of shape modifications to improve the building's aerodynamic properties. On the other hand, it is well-known that the cross-section geometry has a direct impact in the floor area availability and subsequently in the building's profitability. Hence, it is of interest for the designers to find the balance between these two design criteria that may require contradictory design strategies. This study proposes a surrogate-based multi-objective optimization framework to tackle this design problem. Closed-form equations provided by the Eurocode are used to obtain the wind-induced responses for several wind directions, seeking to develop an industry-oriented approach. CFD-based surrogates emulate the aerodynamic response of the building cross-section, using as input parameters the cross-section geometry and the wind angle of attack. The definition of the building's modified plan shapes is done adopting the reduced basis approach, advancing the current strategies currently adopted in aerodynamic optimization of civil engineering structures. The multi-objective optimization problem is solved with both the classical weighted Sum Method and the Weighted Min-Max approach, which enables obtaining the complete Pareto front in both convex and non-convex regions. Two application examples are presented in this study to demonstrate the feasibility of the proposed strategy, which permits the identification of Pareto optima from which the designer can choose the most adequate design balancing profitability and occupant comfort.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권8호
• /
• pp.3917-3941
• /
• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.133-142
• /
• 2019

물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.621-626
• /
• 2019

자동차의 과도한 차체 운동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력으로는 운전자에 의해 가해지는 조향 핸들 조작이다. 급격하고 과도한 핸들 조작은 SUV 차량처럼 기하학적 및 동역학적 특성에 따라 차량 전복 현상도 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이에 대응할 수 있는 제어 시스템의 구조화에 대하여 다음과 같이 기초 연구를 수행하였다. 운전자 조종으로 유발되는 횡방향 거동에 대한 수학적 모델링을 수행하고, 이를 토대로 차체 운동을 제어할 수 있는 제어기를 설계하였다. 파라미터 불확실성으로 인한 모델링 오차에 대해 강건한 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 알고리즘을 적용하였다. 비 연성화된 1/4 차량을 기반으로, 차체에 작용하는 모우멘트에 상응하는 동적 부하를 모사할 수 있는 모델을 제시하였다. 동적 시뮬레이션을 수행하여 부하 모사 모델의 타당성을 파악하였다. 차체- 차축- 서스펜션- 타이어로 조합되는 1/4 실험 차량 장치와 부하 모사 모듈, 서스펜션 제어 모듈 및 Hils 기술을 적용하는 차체 거동 제어 시스템에 대한 프레임워크를 제안하였다.

• 한국폐기물자원순환학회지
• /
• 제35권8호
• /
• pp.785-798
• /
• 2018

Since the Framework Act on Resource Circulation was enacted in 2018, the government should establish a National Resource Circulation Master Plan every 10 years, which defines mid- to long-term policy goals and directions on the efficient use of resources, prevention of waste generation and recycling of waste. In addition, we must set mid- to long-term and stepwise targets for the final disposal rate, recycling rate (based on sorted recyclable materials and recycled products), and energy recovery rate of wastes, and relevant measures should be taken to achieve these targets. However, the current industrial waste (IW) statistics have limitations in setting these targets because the final disposal rate and recycling rate are calculated as the ratio of the recycling facility input to the IW generation. In this study, the material flow from the collection stage to the final disposal of industrial waste was analyzed based on the generation of 2016, and the actual recycling amount, actual incineration amount, final disposal amount and their rates were calculated. The effect on the recycling, incineration and final disposal rates was examined by changing the treatment method of nonhazardous wastes from the factory and construction and demolition wastes, which were put in landfills in 2016. In addition, the variation of the waste treatment charge was investigated according to the change of treatment methods. The results of this study are expected to be effectively used to establish the National Resource Circulation Master Plan and industrial waste management policy in the future in South Korea.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.16-41
• /
• 2020

실제 공간의 분포 또는 양적 속성을 대변하는 지리정보 입력은 지구시스템 모의 내에서 주요 관심사가 되고 있다. 많은 연구에서 다양한 격자 해상도에서의 지표면 특성에 대한 부정확한 추정이 모델링 결과를 크게 바꾸는 것으로 나타났다. 따라서, 이 논문은 도시지역 건물들의 분포와 면적·체적 속성을 반영하기 위해서, 항공라이다로 수집된 3DPC(three-dimensional point cloud) 샘플링 체계에 Monte Carlo Integration(MCI) 기법 기반 공간확률(spatial probability)을 적용을 제안하였다. 건물 식별과 관련해 공간확률(SP) 임계치, 격자 크기, 3차원점군 밀도 세 인자의 결정규칙 적용 결과가 비교되었다. 연구 결과, 건물의 격자가 커짐에 따라 식별되는 건물의 면적 속성이 증가하였다. 공간 모델링 및 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 샘플링 체계에서의 결정규칙을 사용하여 건물의 면적 속성을 조정하는 것이 권장된다. 제안된 방법은 모델링 분야가 요구하는 크고 작은 격자의 변화에서도 일정하게 건물 면적 속성이 유지되도록 지원할 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.3-12
• /
• 2020

국방 무기체계 연구개발 과정에서 관련 규정이나 지침에 명시되지 않았지만, 연구개발 주관기관 내부적으로도 합리적인 대안 선택의 문제가 많이 발생한다. 대안 선택에 있어서 합리적인 과정이 적용되지 않으면 사업진행에 차질을 초래할 수 있으며, 이로 인해 사업기간 연장이나 추가 자원이 투입되는 상황도 발생된다. 특히 국내 미사일 연구개발 시 시험평가를 위한 많은 의사결정 과제들이 도출되며, 대표적인 것 중의 하나가 시험장 선정의 문제이다. 대안이 되는 시험장의 우선순위만 판단해야 한다면 델파이 기법(Delphi Method)이나 분석적계층과정(Analytic Hirarchy Process)을 활용할 수 있지만, 비용의 투입요소가 고려된다면 자료포락분석(Data Envelopment Analysis) 더 적합하다. 본 연구에서는 미사일 시험 시 발생되는 다양한 의사결정의 문제들을 염출해 보고, 이를 합리적으로 해결할 수 있는 의사결정의 방법이 제시된다. 제시된 의사결정의 프레임워크(Framework)는 국외 시험장을 선정하는 문제와 연관하여 모의 사례연구(Simulated Case Study)로 적용 과정이 연구된다.

• 한국수산과학회지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.194-207
• /
• 2021

It is necessary to assess and manage the different elements of the marine ecosystem, such as climate change, habitat, primary and secondary production, energy flow, food web, potential yield, and fishing, to maintain the health of the ecosystem as well as support sustainable development of fishery. We set up an ecosystem model around the Korean peninsula to produce scientific predictions necessary for the assessment and management of marine ecosystems and presented the usability of the model with scenario experiments. We used the Atlantis ecosystem model based on the marine food web; Atlantis is a three-dimensional end-to-end model that includes the information and processes within an entire system, from an abiotic environment to human activity. We input the ecological and biological parameters, such as growth, mortality, spawning, recruitment, and migration, to the Atlantis model via functional groups using existing research and local measurements. During the simulation period (2018-2019), we confirmed that the model reproduced the observed data reasonably and reflected the actual ecosystem characteristics appropriately. We thus identified the usability of a marine ecosystem model with experiments on different environmental change scenarios.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권12호
• /
• pp.4439-4455
• /
• 2021

Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.70-77
• /
• 2022

본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.