KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5474-5490
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2017
Although two-dimensional principal component analysis (2DPCA) has been shown to be successful in face recognition system, it is still very sensitive to illumination variations. To reduce the effect of these variations, texture-based techniques are used due to their robustness to these variations. In this paper, we explore several texture-based techniques and determine the most appropriate one to be used with 2DPCA-based techniques for face recognition. We also propose a new distance metric computation in 2DPCA called Row Assembled Matrix Distance (RowAMD). Experiments on Yale Face Database, Extended Yale Face Database B, AR Database and LFW Database reveal that the proposed RowAMD distance computation method outperforms other conventional distance metrics when Local Line Binary Pattern (LLBP) and Multi-scale Block Local Binary Pattern (MB-LBP) are used for face authentication and face identification, respectively. In addition to this, the results also demonstrate the robustness of the proposed RowAMD with several texture-based techniques.
분자동역학 전산모사를 통하여 에폭시에 다양한 반경의 구형 실리콘 카바이드를 삽입한 나노복합재를 모델링하고, 이들의 기계적 물성과 열적 물성 해석을 다양한 온도조건 하에서 수행하였다. 전산모사 결과 동일한 체적분율 하에서 나노복합재는 입자의 크기가 작아질수록 탄성계수와 전단계수가 상승하는 동시에 선팽창계수는 감소하는 입자의 크기효과를 보였다. 또한 온도 상승에 따른 기계적 물성의 하락이 잘 관찰되었다. 본 연구에서는 이러한 분자동역학 해석 결과를 바탕으로 다양한 온도조건 하에서의 입자의 크기효과를 고려한 멀티스케일 3상 모델을 제시하였다. 유리상 조건 범위에서 온도 변화에 따른 나노복합재 계면의 열응력텐서와 열변형률텐서의 정보를 통해 복합재 내에서 계면이 차지하는 부피비를 온도에 대한 함수로 고려하고, 이를 멀티스케일 모델에 반영함으로써 다양한 온도조건에 대한 나노복합재 열탄성 물성의 예측해를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 모델에서 계산된 3상 복합재의 물성은 분자동역학 전산모사의 결과에서 나타나는 나노입자의 크기효과를 잘 반영하였다.
본 연구에서는 나노입자와 고분자 기지 간에 공유결합을 형성시킨 나노복합재의 계면특성과 탄성계수에서 나타나는 크기효과를 고려하기 위해 분자동역학과 미시역학모델을 순차적으로 연계하는 멀티스케일 해석모델을 제안하였다. 나노입자의 체적분율이 동일한 5개의 나노복합재 셀에 대해, 입자의 표면 원자와 고분자 기지 간에 탄소로 구성된 공유결합을 생성시킨 후 분자동 역학 전산모사를 통해 탄성계수를 예측하였고, 공유결합이 존재하지 않는 나노복합재의 탄성계수와 이를 비교하여 계면의 물성증가와 탄성계수에서 나타나는 입자의 크기효과를 규명하였다. 향상된 계면의 특성을 연속체 해석 모델에서 고려하기 위해 분자동역학 해석결과와 미시역학 모델을 연계하는 순차적 브리징 기법을 적용하였고, 이로부터 계산된 계면의 물성의 타당성을 유한요소 해석을 통해 검증하였다. 그 결과 입자와 기지 간 공유결합을 통해 나노복합재가 보다 넓은 범위에 걸친 크기효과를 나타냈으며, 제안된 브리징 모델을 통해서 물리적으로 타당한 계면의 탄성계수 값을 계산할 수 있었다.
나노 크기의 허니콤 구조물은 거시적 크기의 허니콤 구조물에 비해 보다 높은 부피 대비 표면적 비율을 구현하여 전기적, 화학적인 촉매로써 기능성을 극대화할 수 있다. 나노 크기의 구조물은 거시적 크기의 구조물과 다른 기계적 거동양상을 보이며 이는 표면효과에 기인한다. 이러한 표면효과는 원자 수준 전산모사(atomistic simulation)를 통해 규명할 수 있으나 나노 허니콤 구조물의 거동을 예측하는 것은 현실적으로 과도한 전산자원 및 계산시간으로 인해 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 표면응력 탄성모델을 적용한 브리징방법을 균질화기법과 연계하여 나노 크기의 허니콤 구조물의 기계적 거동을 효율적으로 예측하였다.
기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
This study predicts the of the hysteretic friction of a rubber block sliding on an SMA asphalt road. The friction of filled rubber on a rough surface is primarily determined by two elements:the viscoelasticity of the rubber and the multi-scale perspective asperities of the road. The surface asperities of the substrate exert osillating forces on the rubber surface leading to energy dissipation via the internal friction of the rubber when rubber slides on a hard and rough substrate. This study defines the power spectra at different length scales by using a high-resolution surface profilometer, and uses rubber and road surface samples to conduct friction tests. I consider in detail the case when the substrate surface has a self affine fractal structure. The theory developed by Persson is applied to describe these tests through comparison with the hysteretic friction coefficient relevant to the energy dissipation of the viscoelastic rubber attributable to cyclic deformation. The results showed differences in the absolute values of predicted and measured friction, but with high correlation between these values. Hence, the friction prediction model is an appropriate tool for separating the effects of each factor. Therefore, this model will contribute to clearer understanding of the fundamental principles of rubber friction.
Concurrent topology optimization of macrostructure and microstructure has attracted significant interest due to its high structural performance. However, most of the existing works are carried out under deterministic conditions, the obtained design may be vulnerable or even cause catastrophic failure when the load position exists uncertainty. Therefore, it is necessary to take load position uncertainty into consideration in structural design. This paper presents a computational method for robust concurrent topology optimization with consideration of load position uncertainty. The weighted sum of the mean and standard deviation of the structural compliance is defined as the objective function with constraints are imposed to both macro- and micro-scale structure volume fractions. The Bivariate Dimension Reduction method and Gauss-type quadrature (BDRGQ) are used to quantify and propagate load uncertainty to calculate the objective function. The effective properties of microstructure are evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method is used to obtain the black-and-white designs. Several 2D and 3D examples are presented to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
Damage detection plays a very important role to the maintenance of bridge structures. Traditional damage detection methods are usually based on structural dynamic properties, which are acquired from pre-installed sensors on the bridge. This is not only time-consuming and costly, but also suffers from poor sensitivity to damage if only natural frequencies and mode shapes are concerned in a noisy environment. Recently, the idea of using the dynamic responses of a passing vehicle shows a convenient and economical way for damage detection of bridge structures. Inspired by this new idea and the well-established tap test in the field of non-destructive testing, this paper proposes a new method for obtaining the damage information through the acceleration of a passing vehicle enhanced by a tapping device. Since no finger-print is required of the intact structure, this method can be easily implemented in practice. The logistics of this method is illustrated by a vehicle-bridge interaction model, along with the sensitivity analysis presented in detail. The validity of the method is proved by some numerical examples, and remarks are given concerning the potential implementation of the method as well as the directions for future research.
In this work, we present the theoretical formulation, operator split solution procedure and partitioned software development for the coupled thermomechanical systems. We consider the general case with nonlinear evolution for each sub-system (either mechanical or thermal) with dedicated time integration scheme for each sub-system. We provide the condition that guarantees the stability of such an operator split solution procedure for fully nonlinear evolution of coupled thermomechanical system. We show that the proposed solution procedure can accommodate different evolution time-scale for different sub-systems, and allow for different time steps for the corresponding integration scheme. We also show that such an approach is perfectly suitable for parallel computations. Several numerical simulations are presented in order to illustrate very satisfying performance of the proposed solution procedure and confirm the theoretical speed-up of parallel computations, which follow from the adequate choice of the time step for each sub-problem. This work confirms that one can make the most appropriate selection of the time step with respect to the characteristic time-scale, carry out the separate computations for each sub-system, and then enforce the coupling to preserve the stability of the operator split computations. The software development strategy of direct linking the (existing) codes for each sub-system via Component Template Library (CTL) is shown to be perfectly suitable for the proposed approach.
Multiscale structure has attracted significant interest due to its high stiffness/strength to weight ratios and multifunctional performance. However, most of the existing concurrent topology optimization works are carried out under deterministic load conditions. Hence, this paper proposes a robust concurrent topology optimization method based on the bidirectional evolutionary structural optimization (BESO) method for the design of structures composed of periodic microstructures subjected to uncertain dynamic loads. The robust objective function is defined as the weighted sum of the mean and standard deviation of the module of dynamic structural compliance with constraints are imposed to both macro- and microscale structure volume fractions. The polynomial chaos expansion (PCE) method is used to quantify and propagate load uncertainty to evaluate the objective function. The effective properties of microstructure is evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The proposed method is a non-intrusive method, and it can be conveniently extended to many topology optimization problems with other distributions. Several numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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