본 연구는 RC 박스거더교 상부구조의 체계신뢰성 해석과 체계신뢰성에 기초한 내하력 평가를 위하여 실용적이고 실제적인 신뢰성 모델 및 방법을 제안하였다. 시스템으로서 교량의 보유내하력을 정확히 예측한다는 것은, 특히 교량이 높은 여용성을 갖고 있고 열화손상이 심각한 경우에는 더욱 어려운 문제이다. 본 연구는 교량의 체계신뢰성에 상응하는 교량시스템강도로서 정의도리 수 잇는 등가의 시스템가동의 항으로 교량의 보유내하력을 평가하는 새로운 접근방법을 제안하였다. 즉, 이 방법은 체계신뢰성지수의 FOSM(Fdirst Order Second Moment)형태에서 유도된 등가시스템저항강도로서 보다 실제적이고 합리적인 극산시스템저항강도 평가방법이다. 본 연구에서 제안된 RC박스거더교를 위한 강도한계상태모형은 휨 및 전단강도에 기초하였다. 그리고 박스거더 상부구조의 체계신뢰성 문제는 주요 파괴 메카니즘이나 각거더의 한계파괴상태에 기초한 FMA(Failure Mode Approach) 로부터 획득한 직-병렬 혼합모델로서 정식화하였다. 제안된 모형의 신뢰성해석에는 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 과 IST(Importance Sampling Technique) 시뮬레이션 알고리즘을 사용하였다.
어군행동의 추정 및 제어등을 위한 기초자료의 제공과 어군행동의 모델링 기법을 현장에 적용하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 어군행동을 나타내는 수치모델을 작성하고 유속이 있는 실험수조에서 유영하는 무지개송어를 대상으로 개체 및 어군의 3차원 위치 시계열 데이타를 이용하여 어군행동을 나타내는 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정하였다. 어군행동을 나타내는 수치모델의 개체수 및 유속에 따른 파라메터 값의 변화를 조사하기 위하여 추정한 파라메터 값을 평균이 0이고, 분산이 1되게 파라메터를 표준화하여 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 개체의 전방추진력의 크기를 나타내는 파라메터 $a^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 작아지는 경향을 나타내었다. (2) 개체 사이의 영향력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_b}^*$는 개체수가 많아짐에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 대체로 작아지는 것으로 나타났다. (3) 성군력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_c}^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (4) 수조의 벽이나 바닥 등에 대한 반발력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커졌으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다. (5) 수조의 벽이나 바닥등에 대한 유인력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수에 관계없이 대체로 일정한 것으로 나타났으나, 유속이 빠를수록 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (6) 저항력의 크기를 나타내는 파라메터 $v^{*}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다.
감마나이프를 이용하는 정위적 방사선 수술 치료계획 프로그램 중에서 선량계산 프로그램을 PC에서 작성하고, 작성한 프로그램 GP1(Gamma Project 1) 을 상용화된 치료계획 프로그램인 KULA와 비교하여 선량분포 50% 지점에서 등선량분포의 차이와 편차를 계산함으로써 GPI을 평가하고자 한다. 또한 radiochromic 필름에 감마나이프로 방사선을 조사하여 선량분포를 계산하고, 이를 KULA, GPI에 의한 선량분포와 비교하여 GPI을 검증하고자 한다. 프로그램 작성은 프로그램 제작 언어인 IDL(Interactive Data Language)을 사용하였으며, 선량계산 알고리듬은 상용 치료계획 프로그램인 KULA의 알고리듬을 사용하였다. GP1을 평가하기 위해 반경이 80 mm인 구형 팬톰 중심에서 각 콜리메이터마다 세 방향 (축상면, 시상면, 관상면)에서의 선량분포를 계산하고, 이를 KULA에 의한 선량분포와 비교하였다. 또한 팬톰내 임의의 한 지점에서 GPl과 KULA에 의한 선량분포를 비교하여 두 프로그램간의 선량분포 차이를 계산하였다. 이를 검증하기 위해 팬톰 내부에 radiochromic 필름올 장치하여 방사선을 조사한 후 필름의 선량분포를 상용화된 프로그램 KULA와 본 연구에서 작성한 프로그램 GP1에 의한 선량분포와 비교하여 그 차이를 확인하였다. 그 결과 팬톰 중심에서 GPl과 KULA에 의한 선량분포는 50% 선량분포에서 $\pm$3% 이내의 편차를 나타내었으며, 임의의 지점에서도 같은 결과를 보여주었다. 콜리메이터 크기가 작고 선량분포의 값이 작을수록 두 프로그램의 차이가 커짐을 알 수 있었다. GPl 검증을 위한 필름에서의 선량분포 또한 두 프로그램에서의 선량분포와 잘 일치함을 알 수 있었다. 이로써 치료계획시 GPl에 의한 선량분포의 사용이 가능성을 확인하였다.
본 논문은 광학식 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 실시간에 생성하는 방법을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들 간의 거리를 정의하고 이를 이용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법과 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션을 생성하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 우리는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하였다. 그리고 사용자가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되도록 하였다. 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 데이터와 데이터 사이의 거리를 계산해야할 필요가 있고, 각 데이터와 데이터 사이의 최단거리를 구하는데 있어서는 Floyd 알고리즘을 사용하며, 이를 이용하여 Manifold distance를 구한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정 프레임 데이터들의 Manifold distance를 이용하여 Multidimensional Scaling을 적용하고, 이로부터 2D 평면에 균일하게 분포하였다. 우리는 이와 같은 방법으로 기존의 얼굴 표정 프fp임 데이터들 사이의 거리를 원형 그대로 살리면서 의미 있게 직관적인 공간에 분포한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 기법은 사용자가 항해하고자 하는 얼굴 표정 프레임 데이터들이 항상 주변에 존재할 수 있기 때문에, 얼굴 표정 애니메이션을 생성하기 위해서 직관적인 공간을 제한 없고 자유로운 항해를 할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 또한 사용자가 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간으로 생성하여 확인 하고 재생성할 수 있다는 것도 매우 효율적이다.
조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.
상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작 인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Hu-moment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다.
기존의 위치기반경보서비스는서버에서 각이동객체의위치를확인하는 방법을 사용함으로 인해 서버의 부하문제가 대두 되었다. 본 논문에서는 스마트 이동객체에 앱(App)을 탑재하여 필요시에만 자신의 위치정보를 가지고 서버에 접근하는 방식의 ADAS(Active Disaster Alert Service)라는 새로운 알고리듬을 제안하고, 사용자 시각화를 고려한 실시간 재해경보서비스 시스템을 구현하였다. 제안하는 방법은 App의 구동시 GPS 모듈 혹은 이동통신망에 의해 획득한 이동객체의 현재 위치좌표와 ID를 서버로 전송하면, 서버에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 재해정보데이터베이스(Disaster Information Database: DIDB)에 등록된 재해지역 좌표들을 비교하여 현재 위치로부터 가장 가까운 거리에 존재하는 n개의 NDI(Near Disaster Information)를 얻어 클라이언트로 전송한다. App에서는 이동객체의 현재 위치좌표와 서버에서 보내온 NDI의 재해좌표들을 실시간으로 비교하여 경보수준을 위험, 주의, 안정으로 분류한 서비스를 진행하고, 구동 중에 주기적으로 서버의 DIDB에 접근하여 최신의 NDI를 얻는다. 그러므로 제안한 방법은 이동객체의 모든 이력을 서버에서 관리하는 기존 경보서비스에 비하여 서버부하 문제를 획기적으로 줄일 수 있는 방법이 될 것이다.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
일반적으로 보에 의해서 탄성 지지된 등방성 판은 슬래브교(Slab Bridge)나 거더교(Slab on Girder Bridge)와 같은 교량의 상부구조를 형성하게 된다. 그러나 이러한 탄성 지지된 등방성 판에 대한 해석은 주로 고정 지지된 경계 조건만을 이용하여 이루어 졌으며, 근래에 제시된 해석방법에서도 판 경계의 처짐 형상을 가정하거나 하중 위치를 고정한 상태에서 정해를 유도하므로 탄성지점인 보와 판의 상호관계를 정확하게 묘사하지 못하고 있다. 또한 유한 요소법을 이용한 해석은 정확한 결과를 얻을 수 있는 반면, 많은 해석시간을 요하는 문제점을 안고 있다. 따라서,. 본 연구에서는 조화해석법을 적용하여 보와 등방성 판의 매크로 요소(Macro Element)의 변위 함수를 구성하고, 이를 판의 탄성 지점에서의 평형방정식을 이용해 계산함으로써 단시간 내에 전체 시스템의 응답을 결정할 수 있는 해석법을 개발하고 이를 프로그램화하였다. 또한, 본 해석법의 타당성을 검증하기 위해서 다양한 하중 조건과 판의 형상비, 탄성 지점 조건 등을 가진 교량 바닥판에 대한 해석을 수행하였으며, 해석법의 단순성 과 해석시간의 단축으로 교량 바닥판과 거더에 대한 매개변수 분석 등에 사용될 수 있을 것이다.
최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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