3차원 위상 자료는 응급상황 처리와 3차원 네트워크 분석 등의 3차원 공간분석에 필수적으로 요구된다. 이 연구에서는 현재까지의 3차원 위상 데이터 모델에 대해 살펴보고, 건물을 설계하기 위해 사용되는 2차원 CAD 도면 데이터로 부터 3차원 위상적 노드-관계 데이터를 추출하는 방법을 개발하였다. 이 방법은 중심축 변환과 위상적 노드-관계 알고리듬들을 이용한 두 단계로 이루어진다. 첫번째 단계는 중심축 변환 알고리듬을 이용하여 CAD 데이터에서 폴리곤이나 이중 선으로 표현되는 벽으로부터 그 중심선을 생성하여 벽의 골격을 추출하는 것이다. 두번째 단계는 추출된 벽의 골격 자료를 이용하여 방을 3차원 노드로하고 방들간의 연결을 관계로하는 위상적 노드-관계 구조를 생성하는 것이다. 따라서, 그러한 연결들은 노드들간의 이웃성 또는 연결성을 표현하게 된다. 결론적으로, 이러한 변환방법으로 미시적 수준의 개별 건물들의 내부구조를 표현하는 3차원 위상구조 데이터는 건물의 도면 작성에 자주 사용되는 CAD 데이터로 부터 쉽게 생성될 수 있을 것이다.
Existing non-manifold data structures which use the ordered topological representation method, are designed based on a "Model" which is the highest topological entity. Their non-manifold information is always included in edges and vertices even if they are in the manifold situation. Thus they require large storage spaces than manifold data structures. The proposed data structure reduces its storage space by removing unnecessary information stored in edges and vertices. Topological information is classified into manifold and non-manifold information. The main non-manifold information is radial cycles and disk cycles. The proposed data structure always stores manifold information. For the non-manifold situation, the edge stores radial cycles, and the vertex stores disk cycles. The storage space can be reduced in the later stage of CAD design when the ratio of non-manifold to manifold entities is small.
The non-manifold geometric modeling technique is to improve design process and to Integrate design, analysis, and manufacturing by handling mixture of wireframe model, surface model, and solid model in a single data structure. For the non-manifold geometric modeling, Euler operators and other high level modeling methods are necessary. Boolean operation is one of the representative modeling method for the non-manifold geometric modeling. This thesis studies Boolean operations of non-manifold model with the data structure of selective storage. The data structure of selective storage is improved non-manifold data structure in that existing non-manifold data structures using ordered topological representation method always store non-manifold information even if edges and vortices are in the manifold situation. To implement Boolean operations for non-manifold model, intersection algorithm for topological cells of three different dimensions, merging and selection algorithm for three dimensional model, and Open Inventor(tm), a 3D toolkit from SGI, are used.
근린 공간(Spatial Neighborhoods)이란 특정 공간과 상호 관계성을 가지는 주위의 공간들이다. 공간 관계성이 있는 근린 지역을 찾는 3차원 공간질의는 공간을 분석함에 있어서 기본적인 기능이다. 이와 관련하여 다양한 공간 관계성을 갖는 근린 공간을 찾는 연구 방법들이 제안되어 왔으며, 본 연구에서는 인접성에 기반을 둔 근린 지역을 찾는 연구 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인접성을 표현하는 위상학적 데이터를 다양한 위상학적 데이터 모델 중 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 적용하여 구축하고, 이에 Dijkstra 알고리즘을 기반으로 한 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 하여 인접성 기반의 근린 공간을 찾는 방법이다. 이를 토대로 특정 공간으로부터 인접성에 관한 순차 분석 (Order Analysis) 결과를 가시화 하고 활용 방안을 모색하였다. 본 연구는 3차원 공간에서 인접성에 관한 특정 공간객체를 찾기 위한 3차원 인접성 공간질의(3D Spatial Query) 연산자를 구현하는데 목적이 있으며, 연구의 목표는 효율적인 3차원 인접성 공간질의를 위해 1) 네트워크 기반 위상학적 데이터 모델을 이용하여 인접성을 표현한 3차원 네트워크 데이터를 구축하고, 이에 2) 3차원 인접성 공간질의 알고리즘을 적용하여 인접성 기반 근린 공간을 찾는 3차원 공간질의 연산자를 구현하는 것이다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.885-890
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2002
As Geographic Information Systems represents three-dimensional topological Information, the systems provide accurate and delicate services for user. In order to execute three-dimensional topological operations, a dimensional transformation and heterogeneous spatial models should be used. However, the existing systems that use the dimensional transformation and the heterogeneous models, are not only difficult to operate the spatial operators, but also happened to support non- interoperability. Therefore, in order to support the spatial operation as well as interoperability between dimensions, we propose three-dimensional spatial operators for the proposed models. We defined the three-dimensional spatial operators prior to designing the proposed model. We also implemented the operators of proposed model and evaluated the implemented model on the component environment. Finally, the proposed model is able to not only support interoperability among systems but also execute spatial queries efficiently on three-dimensional spatial objects.
레벨셋방법과 헤비사이드 강화를 이용한 아이소-지오메트릭 위상최적설계 방법을 개발하였다. 레벨셋 방법에서는 초기해석영역은 고정되어 있으며 경계는 레벨셋 함수값을 이용한 암시적인 동적 경계로 표현되며, 이는 복잡한 위상적 변화를 용이하게 표현할 수 있게 한다. 헤비사이드 강화는 기존의 기저함수에 내부 경계를 표현하는 강화 함수를 더함으로써 아이소-지오메트릭 해석법의 정밀도를 향상시킨다. 제안된 위상 최적설계 방법은 다음과 같은 이점을 갖는다. 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 정밀한 기하 형상을 얻을 수 있으며 텐서 곱을 이용하여 정의된 패치의 한계를 헤비사이드 강화를 이용함으로써 해결할 수 있다. 단일 패치를 사용함으로써 연속적인 응력 분포를 얻어낼 수 있을 뿐 아니라 불연속적인 변위장 또한 표현해 낼 수 있다. 레벨셋 방법론이 암시적 동적 경계를 잘 표현하기 때문에 이를 이용하여 헤비사이드 강화를 이용한 아이소-지오메트릭 해석법에서 위상의 변화를 잘 표현해 낼 수 있다.
The subject basin of the research was the basin of Yeongcheon Dam located in the upper reaches of the Kumho River. The parameters of the model were derived from the results of abstracting topological properties out of rainfall-runoff observation data about heavy rains and Digital Elevation Modeling(DEM) materials. This research aimed at suggesting the applicability of the CELLMOD Model, a distribution-type model, in interpreting runoff based on the topological properties of a river basin, by carrying out runoff interpretation far heavy rains using the model. To examine the applicability of the model, the calculated peaking characteristics in the hydrograph was analyzed in comparison with observed values and interpretation results by the Clark Model. According to the result of analysis using the CELLMOD Model proposed in the present research for interpreting the rainfall-runoff process, the model reduced the physical uncertainty in the rainfall-runoff process, and consequently, generated improved results in forecasting river runoff. Therefore it was concluded that the algorithm is appropriate for interpreting rainfall-runoff in river basins. However, to enhance accuracy in interpreting rainfall-runoff it is necessary to supplement heavy rain patterns in subject basins and to subdivide a basin into minor basins for analysis. In addition, it is necessary to apply the model to basins that have sufficient observation data, and to identify the correlation between model parameters and the basin characteristics(channel characteristics).
Traditional structure analysis method is based on numerical matrix analysis to use the geometries consisting of the structure. The characteristics require a lot of computer memories and computational time. To avoid these weaknesses, new approach to analyze truss structure was suggested by adopting topological load redistribution method. The axial forces to be not structurely analyzed yet against outside loads were redistributed by using nodal equation of equilibrium randomly at each node without constructing global matrix. However, this method could not calculate the axial forces if structure is statically indeterminate due to degree of many indeterminacies. Therefore, to apply the method suggested in this research, all redundancies of truss structure were replaced by unit loads. Each unit load could make the deformation of a whole structure, and a superposition method was finally adopted to solve the simultaneous equations. The axial forces and deflections agreed with the result of commercial software within the relative error of 1 %, whereas in the case that the axial forces are relatively very smaller than others, the relative errors were increased to 2 %. However, as the values were small enough not to be considered, it was practically useful as a structural analysis model. This model will be used for structural analysis of truss type of large structure such as agricultural farming facility.
Static CAD models are the CAD models that do not have feature information and modeling history. These static models are generated by translating CAD models in a specific CAD system into neutral formats such as STEP and IGES. When a CAD model is translated into a neutral format, its precious feature information such as feature parameters and modeling history is lost. Once the feature information is lost, the advantage of feature based modeling is not valid any longer, and modification for the model is purely dependent on geometric and topological manipulations. However, the capabilities of the existing methods to modify static CAD models are limited, Direct modification methods such as tweaking can only handle the modifications that do not involve topological changes. There was also an approach to modify static CAD model by using volume decomposition. However, this approach was also limited to modifications of protrusion features. To address this problem, we extend the volume decomposition approach to handle not only protrusion features but also depression features in a static CAD model. This method first generates the model that contains the volume of depression feature using the bounding box of a static CAD model. The difference between the model and the bounding box is selectively decomposed into so called the feature volume and the base volume. A modification of depression feature is achieved by manipulating the feature volume of the static CAD model.
Usually triangular patches are used to transfer geometric shape in Rapid Prototyping CAM system. STL, a list of triangles, is de facto standard in RP industry. Because STL does not have topological infoma- tion, it can cause errornous results. So STL should be verified before using. After adding support structures to anchor the part to the platform and to prevent sagging or distortion, slicing and layer by layer manufactur- ing process are done. But triangular patch is surface model and cannot provide sufficient information on geometry in the above processes. So, geometric modeling is necessary in verifying STL, adding support structures and slicing. It is natural that triangle based modeling is the best when tringular patches are used as input. Considering support structures, solid and faces coexist in RP process. Therefore non-manifold modeler is required. In this study, triangle based non-manifold geometric modeling is proposed for RP sys- tem consistent with STL input.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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