비디오 감시 장치는 사회안전망 구축분야에서 다양하게 응용되고 있다. 본 논문은 고정 카메라에서 취득된 시각정보를 이용한 침입 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 비디오 시퀀스에서 AMF를 이용하여 모델링된 배경으로부터 물체 프레임 후보를 찾아내고, 감지된 물체는 움직임 정보의 분석으로 계산된다. 움직임 검출은 RGB 공간에서 2D 물체의 상대적 크기로 결정하였으며 물체 감지를 위한 임계값은 실험적인 방법으로 결정하였다. 실험 결과, 시 공간적 후보 정보들이 급격히 변화할 때, 물체 감지의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
The functionally graded beam (FGB) is investigated in this study on both dynamic and static loading in case of resting on a soil medium rather than on the usual Winkler-Pasternak elastic foundation. The powerful ABAQUS software was used to model the problem applying finite element method. In the present study, two different soil models are taken into account. In the first model, the soil is assumed to be an elastic plane stress medium. In the second soil model, the Drucker-Prager yield criterion, which is one of the most well-known elastic-perfectly plastic constitutive models, is used for modelling the soil medium. The results are shown to evaluate the effects of the different soil models, stiffness values of the elastic soil medium on the normal and shear stress and free vibration properties. A comparison was made to those from the existing literature. Numerical results show that considering real soil as a continuum space affects the results of the bending and the modal properties significantly.
Response spectrum method is still an effective approach for the design of buildings with supplemental dampers. In practice, complex complete quadratic combination (CCQC) rule is always used in the response spectrum method to consider the effect of non-classical damping. The conventional CCQC rule is based on exact complex mode vectors. Sometimes the calculated complex mode vectors may be not excited by the external loading and errors in the structural responses always arise due to the mode truncation. Load-dependent Ritz (LDR) vectors are associated with the external loading and LDR vectors not excited can be automatically excluded. Also, contributions of higher modes are implicitly contained in the LDR vectors in terms of static responses. To improve the calculation efficiency and accuracy, LDR vectors are introduced in the CCQC rule in the present study. Firstly, the generation procedure of LDR vectors suitable for non-classical damping system is presented. Compared to the conventional LDR vectors, the LDR vectors herein are complex-valued and named as complex LDR (CLDR) vectors. Based on the CLDR vectors, the CCQC rule is then rederived and an improved response spectrum method is developed. Finally, the effectiveness of the proposed method in this paper is verified through three typical non-classical damping buildings. Numerical results show that the CLDR vector is superior to the complex mode with the same number in the calculation. Since the generation of CLDR vectors requires less computational cost and storage space, the method proposed in this paper offers an attractive alternative, especially for structures with a large number of degrees of freedom.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 비선형 불연속 시스템인 공간 트러스에 멀티스텝 테일러 해법을 적용하는 것과 비선형 동적 응답 및 불안정 특성을 분석하는 것이다. 해석적 접근에 기초한 보다 정밀한 해는 공간 구조물의 역 문제나 또는 불안정 문제를 다루는데 매우 필요하며, 이는 지배방정식의 비선형성에 기인한다. 따라서 기하학적 비선형을 고려하여 지배 운동 방정식을 유도하였으며, 테일러 해법을 이용하여 정밀한 해석적 해를 구하였다. 해석 방법의 정밀도 검증을 위해서 단일자유도 모델을 채택하였으며, 테일러 해법을 이용한 결과를 4차 룬게-쿠타 법과 비교하였다. 또한, 스텝 하중을 받는 모델의 동적 불안정과 좌굴 특성을 고찰하였다. 두 해석 방법의 비교 결과는 매우 잘 일치하였고, 동적 응답과 위상공간에서의 끌개는 스텝하중 아래에서의 동적 좌굴 현상과, 모델에 감쇠가 미치는 영향을 잘 설명할 수 있음을 보여주었다. 해석결과에서 비감쇠 시스템과 감쇠 시스템의 동적 좌굴 하중 레벨은 각각 정적 좌굴 하중 레벨의 약 77%와 83%의 범위로 나타났다.
본 연구는 초등예비교사들에게 메타버스에 대한 교육적 접근에 대한 인식을 알아보고자 한 연구이다. '초등과학교재연구 II' 강좌를 수강하고 있는 초등예비교사 71명을 대상으로 메타버스에 대한 설문을 하였다. 설문의 내용을 분석한 결과는 다음과 같다. 대학의 LMS 시스템을 활용하여 설문을 제시하여 그에 반응한 내용을 바탕으로 정량적 수치 해석과 정성적 분석으로 결과 및 결론을 제시하였다. 첫째, 초등예비교사의 메타버스에 대한 이해 정도는 매우 높은 수준이다. 초등예비교사들은 MZ세대로서 이미 메타버스의 기본이 될 수 있는 매우 빠른 IT환경에서 생활하고 있기 때문에 메타버스를 이해하는데 도움이 되었을 것이다. 둘째, 초등예비교사의 메타버스에 대한 필요성은 매우 높은 수준이다. 메타버스는 현재의 교육환경을 넘어서 보다 양질의 교육을 제공할 수 있는 요소가 많기 때문에 매우 필요하다고 생각하고 있었다. 셋째, 초등예비교사의 '지구와 우주' 영역에서 적용 가능성 탐색의 질문에서는 아직까지 교수설계 원리에 근거하여 메타버스 교수설계를 기획한 사례는 보기 드물었다. 이러한 결과를 바탕으로 '지구와 우주'영역에서 메타버스 활용가능성을 제안하며 시공간을 초월할 수 있는 가상공간을 활용한 교육컨텐츠는 매우 필요할 것이라 여겨진다. 이러한 결과를 바탕으로 제언을 하면 다음과 같다. 첫째, 교수설계를 기반으로 메타버스 기법을 도입한 교육컨텐츠가 개발되어 활용되어야 할 것이다. 둘째, 교육환경에서 메타버스가 구현될 수 있도록 재정적 지원을 해야 할 것이다. 셋째, 교원(초등예비교사 포함)들에게 메타버스에 대한 연찬을 할 수 있도록 연수 기회를 제공해야 할 것이다.
In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.
KF-16의 1/33 축소 모형 공력 데이터베이스를 기반으로 풍동실험에 적응적 실험설계법을 적용하는 경우 실험의 정확도뿐만 아니라 풍동 실험에 소요되는 비용을 최소화할 수 있도록 추가 실험점 선택 방법에 대한 연구를 수행하였다. 라틴방격법을 이용하여 초기실험점을 선택하였고, Gaussian Process를 통해 불확실성이 가장 크면서도 실험에 소요되는 비용이 상대적으로 적은 추가 실험점을 선택하였다. 공력계수 모델링은 가장 비선형성이 큰 피칭모멘트계수를 정확히 모델링 하는 것을 목표로 하였다. 실험 비용을 고려한 적응적 실험설계법을 적용한 경우, 기존의 적응적 실험설계 방법론에 비해 모델의 정확도와 실험에 소요되는 비용에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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