본 연구에서는 잔류간극수압의 추정에 관한 기존의 해석해에서 지적된 오류를 수정한 Lee et al.(2015a)의 연구결과를 진행파와 흐름의 공존장으로 확장한다. 이 때, 흐름이 없는 경우를 대상으로 한 Lee et al.(2015a)의 이론결과에 흐름에 의한 입사파의 주기와 파장의 변화를 고려하여야 한다. 검증에서는 Laplace 변환법으로부터 무한 두께의 경우에 대해서만 해를 제시한 Jeng and Seymour(2007)의 해석해와 Fourier 급수전개법에 의한 본 해석해의 두 결과를 비교하여 각각 상이한 형태를 갖는 두 해석해의 결과가 완전히 동일하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 유한, 무한 및 얕은 두께의 해저지반에 대한 각 해석해에 흐름속도의 크기와 방향, 지반두께 및 입사파 주기 등을 변화시켜 잔류간극수두의 변화특성을 면밀히 분석 검토하였다. 제시되는 각 해석해에서 지반두께의 변화에 의해 유한 두께의 토층에서 얕은 두께로의 점근적인 접근은 가능하지만, 무한 두께로의 접근은 불가능하며, 유한 두께와 무한 두께의 사이에는 동일한 토층 두께에 대해서도 서로의 결과가 일치하지 않는 경우가 있다는 것을 확인할 수 있었다.
해저에서 지진 및 산사태 등에 기인하는 수심변화는 자유수면의 변동을 유발한다. 이러한 자유수면의 변동은 해안으로 전파하고 천수현상에 의해 파고가 상승하면서 큰 피해를 야기한다. 지진해일의 생성 및 전파과정을 모의하기 위해 다양한 수치해석모형이 개발된 바 있다. 대부분의 지진해일모형은 해저 지반의 움직임이 수면에 즉시적이고 동일하게 전달된다는 가정하에 초기수면을 결정한다. 하지만, 이 접근 방법은 시간적 및 공간적 차이를 지니고 발생하는 해저지진의 특성을 고려하지 못하며, 이는 그대로 해석오차에 반영된다. 본 연구에서는 Hammack(1973)의 해석해를 응용하여 수심이 시간차를 가지고 변할 때 이로 인한 초기 자유수면의 변동과 이렇게 변화된 수면의 전파 특성을 모의하고 그 결과를 검토하였다. 이는 다양한 유형의 지반운동과 자유수면 형성과의 인과관계 및 상승된 자유수면의 이동속도 등의 관계규명에 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 과도 연성 열탄성문제의 해를 구할때 사용되는 직접시간적분방 법과 Laplace 변환방법은 상호 장 단점을 가지고 있다. 각 방법들의 장단점은 서로 배타적이므로 서로의 장점을 살리는 수치방법이 필요하다. 그런데, 대부분의 과도 열탄성문제는 급격한 온도변화로 인한 물체의 변형에 관심이 있기때문에 이 형태의 문 제를 효율적으로 다루는 데 주안점을 두고 본 연구를 수행하였다. 유도된 유한요소 방정식은 결국 열탄성 지배 방정식 중 열전달방정식인 에너지보존식은 Gurtin의 범함 수로부터 유도된 원래의 형태를 사용하나 수치적 안정성(numerical stability)을 보장 하기 위하여 운동방정식은 시간에 대한 2차미분 형태로 수정하였다. 에너지보존식은 시간에 대한 합성적분(convolution)형태로 표현되므로 온도의 시간미분항이 소거되므 로 경계에서의 급격한 온도변화로 인한 수치 해석적 문제점은 간단히 해결된다. 그 러므로, 제안된 수치해법은 직접시간적분방법의 일종이나 결과식인 유한요소방정식은 기존의 문헌들과 상당한 차이가 있다. 과도 연성 열탄성해석을 위한 새로운 근사수 치해법의 장점을 이론적으로 설명하기보다 수치계산면에서의 안전성, 정확성 및 효율 성이 있음을 증명하기 위하여 이미 발표된 문헌들에서 다룬 예제를 선정하여 해석결과 를 비교하였다.
본 연구에서는 이미지 기울기 영역에서 포아송 방정식을 이용한 빠른 이미지 재구성 기법을 제안한다. 포아송 방정식을 사용하는 이 접근법에서, 유도된 벡터 필드는 제 1 단계에서 선택된 영역 내에서 원본과 대상 이미지를 사용함으로써 생성된다. 다음으로, 유도된 벡터는 결과 이미지를 생성하는데 사용된다. 우리는 원하는 기울기 집합과 데이터 항을 근사화하는 2차원 함수를 재구성하는 문제를 분석했다. 결합된 데이터와 기울기는 원본 이미지에 가깝게 머무르는 동안 이미지 기울기를 수정하는 것처럼 작동 할 수 있다. 이 공식으로부터 우리는 물리학에서 알려진 포아송 방정식을 찾아냈다. 이 방정식은 FFT 도메인의 문제에 대한 효율적인 해결책을 제시한다. 이것은 2차원으로 알려진 포아송 모델을 해결하고 기울기 비례축소는 라플라스를 확실하게 일반화하는 잘 정의된 선명한 필터임을 공간 필터에 잘 나타냅니다. 포아송 모델을 기반으로 이산 코사인 변환을 사용하여 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 반도체 집적 회로의 다층 배선 인터커넥트 사이의 기생 캐패시턴스를 수치 해석적으로 계산하여 추출하는 새로운 방법과 그 적용 예를 보고한다. 기생 캐패시턴스를 시뮬레이션을 통해 추출하기 위하여, 복잡한 형태의 3차원 대층배선 구조물을 유한요소법을 이용하여 해석하였다. 캐패시턴스를 추출하기 위한 3차원 다층배선 구조물은 3차원 변환 정보를 가진 2차원 평면 마스크 레이아웃 데이터로부터 생성하였다. 시뮬레이션 결과의 정확도를 검증을 위하여 8.0×8.0×5.0㎛\sup 3\ 크기의 영역에 평행한 두 도전층이 상하로 교차한 구조에 대하여 실험치와 비교하였다. 3차원 다층배선 구조물의 기생 캐패시턴스 추출을 위해서, 유한 요소법 적용을 위한 1,960개의 노드와 8,892개의 사면체 메쉬를 생성하였으며, ULTRA SPARC 1 워크스테이션에 대해서 소요된 CPU 시간은 28초이었으며, 4.4 메가바이트의 메모리를 사용하였다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 이러한 분석도구를 다시 세분화하여 품질 관리측면에서 분석을 시도 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 품질관리 측면에서 사용되는 공정능력지수를 이용한 공정분석을 시도하였다. 소프트웨어 고장 간격 시간은 비음이기 때문에 수명분포가 정규분포를 가정하는 기존의 공정능력분석방법 대신에 정규화 시켜주는 박스-코스 변환을 이용하여 공정 능력 분석을 시도 하였다. 공정능력에 사용된 고장 간격 시간자료는 실제 자료인 SS3을 이용하였고 그 결과를 나열 하였고 이런 결과들의 활용 방안을 제시 하였다.
본 논문은 배플을 설치한 수평으로 놓인 원통형 탱크내 슬로싱 고유진동에 대한 유한요소 해석을 다룬다. 지배방정식으로 포텐셜 이론을 기반으로 한 라플라스 방정식을 적용한다. 이 문제를 선형의 등매개 요소를 적용한 유한요소법을 이용해 해석한다. 탱크와 배플은 강체로 가정하였으며, 배플의 효과 구현은 배플의 설치 위치에 절점을 두 개로 분리함으로써 얻을 수 있다. 고유주파수와 고유모드의 추출을 위하여 Lanczos 변환법 및 Jacobi 반복법을 도입하였다. 종진동과 횡진동 모드에 대한 수치 해석결과가 참고 문헌과 비교해 볼 때 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 유체 높이, 배플 개수, 내공 크기, 배플 위치 등의 파라메트릭 해석을 통하여 슬로싱 특성 및 링형 배플의 영향을 고찰하였다.
유한정정 특성은 시간영역에서 디지털 제어시스템 설계를 위해 잘 정립이 되어 있다. 그러나 연속시간 제어시스템에서는 유한정정 특성은 불가능한데, 그 이유는 디지털 제어시스템에서 사용하는 이론으로 유한정정 특성을 나타내게 설계하여도 샘플링점에서는 유한정정이 되나, 샘플링점간에 리플이 존재하기 때문이다. 그러나 몇몇 학자들이 지연요소를 제안하여 이러한 문제를 해결하였다. 지연요소는 연속계에서 유한라플라스변환의 성질로부터 얻은 개념이다. 유한정정제어기 설계를 위해서는 유한정정외에 내부모델안정성, 실현가능성 등의 조건들을 추가로 설정하고, 이런 조건들이 만족되게 오차 전달함수의 미지계수, 팍점 등을 구할 수 있다. 지연소자로 된 미지 다항식을 계산할 수 있다. 실시스템에 대한 적용을 위해서는 이러한 조건외데 견실성에 관한 조건이 첨가될 수 있다. 본 논문에서는 1개 지연요소를 사용하여 오차전달함수를 표시하고, 유한정정에 관련된 조건들외에 견실성을 고려한다. 견실성의 지표로는 가중감도함수를 선택하고, 이의 $H_{infty}$놈이 최소가 되도록 유한정정제어기를 설계한다. 즉 오차전달함수의 극점을 초기값을 계속 사용하지 않고 견실성지표의 $H_{infty}$놈이 최소화되도록 극점을 최적화하여 최적설계를 한다.
본 논문에서는 캐릭터의 걷기 동작 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 주 관절(root joint)의 이동 경로를 그래프로 분석하고 라플라스 연산자를 이용해 변형하는 방법을 사용한다. 주 관절의 경로는 동작 데이터의 각 프레임별 위치와 방향을 정점으로 하고 이를 인접 프레임의 정점과 연결한 그래프 형태로 나타낸다. 주 관절 경로를 라플라스 연산자를 이용하여 좌표계를 변환하고 이를 목표 위치 및 방향에 맞도록 반복적인 방법으로 해를 구하여 변형한다. 이 방법을 이용하여 동작 데이터의 걷기 스타일을 유지하면서 다양한 경로의 걷기 동작을 얻을 수 있게 되며 많은 비용이 드는 동작 데이터 취득을 최소화할 수 있다. 최종 모션은 변형된 주 관절 경로를 기준으로 기존 모션의 다른 관절을 위치시키고 후처리하여 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 응용함으로써 적은 모션 데이터로도 복잡한 환경에서 캐릭터의 걷는 동작을 생성하는 것을 보인다.
합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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