자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
p-version 유한요소법에 의한 고정밀해석은 응력특이가 발생하는 선형탄성 문제에 매우 적합한 방법으로 인식되고 있다. 해석 결과의 정확도, 모델링의 단순성, 입력자료에 대한 통용성 및 사용자와 CPU 시간의 절감 등 여러장점이 선형탄성 문제에 적용되어 우수성이 입증되었지만, 탄소성 해석분야는 아직 적용이 이루어지지 않고 있다. 그러므로 본 논문에서는 일-경화재료에 대한 구성방정식을 이용하여 정식화된 증분소성이론과 소성유동법칙에 근거한 재료비선형 p-version 유한요소모델이 제안되었다. 비선형방정식을 풀기 위해 Newton-Raphson법과 초기강성도법 등의 반복법이 모색되었다. 제안된 모델을 이용하여 개구부를 가진 사각형 평판과 내압을 받는 두꺼운 실린더, 그리고 등분포하중을 받는 원판해석 등의 수치실험이 수행되었다. 한편, p-version 모델에 의한 해석결과는 문헌의 이론값과 상용유한요소프로그램인 ADINA의 해석결과와 비교 검증되었다.
Fire sprinkler initial spray was analyzed by Large eddy simulation (LES) and Volume of Fluid (VoF) integrated method. The IsoAdvector geometric VoF was used to identify the liquid-gas interface clearly even with the large Courant-Friedrichs-Lewy number. To reduce the computational costs, sector meshes and Adaptive Mesh Refinement up to level 3 were used. Base mesh size was 1 mm, which is roughly equivalent to the initial sprinkler droplet. Top surface radius of boss and deflector size were modified to investigate the effects of sprinkler head design on primary breakup process. When top surface radius of boss was increased, vertical liquid sheet was formed. This phenomenon reduced the sheet breakup radius, sheet thickness and velocity. Due to reduced liquid sheet thickness, a large amount of ligaments was created from the liquid sheet. As a result, there was a dramatic decrease in volume per surface area, indicating an increase in breakup process. Spray pattern viewed in radial direction also changed when top surface radius of boss increased. When top surface radius of boss was increased, a T-shaped pattern was observed while a V-shaped pattern was observed in all other cases. When the deflector size increases, the spray pattern remains V-shaped, even if the top surface radius of boss increased. Further studies on promoting atomization of the water supplied to the lower part of the sprinkler head in the T-shape pattern should be conducted.
최근 증가하고 있는 기후변화에 의해 설계빈도를 상회하는 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인한 도시유역의 내수범람 피해가 증가하고 있다. 도시유역에서 발생하는 침수 피해의 경우 인적 물적 자원이 집중되어 있는 도시의 특성으로 인해 침수로 인한 직접적 피해 규모가 상당할 뿐만 아니라 침수 발생 후 세균 및 박테리아에 의해 발생하는 수인성 전염병의 유행 등과 같은 2차적 피해 또한 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있어 도시유역의 침수 피해를 저감시키기 위한 대책이 절실히 요구되어지고 있다. 도시유역의 침수를 예방하기 위한 대책은 구조적 비구조적 대책으로 구분되어 질 수 있으며 구조적 대책의 경우 침수 피해 예방에 직접적인 효과를 낼 수 있다는 장점이 있으나 대규모 사업예산 및 사업 기간으로 인해 직접적 효과를 보기까지 상대적으로 긴 시간이 필요할 뿐만 아니라 사업 진행 중 대상지역 거주민들의 민원으로 인한 갈등 조정 등으로 인해 사업실행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 비구조적 대책의 일환인 수치해석을 통한 침수피해 재현 및 침수원인 파악을 통한 구조개선 제안은 구조적 대책의 단점을 보완할 수있는 좋은 대안이 될 수 있다. 도시유역의 경우 비도시유역과 대조적인 차이점으로는 높은 비율의 불투수층, 복잡한 지형, 다수의 인공 구조물 및 배수관망 시스템 등을 들 수 있으며, 침수해석 모형의 정확도를 높이기 위해서는 복잡한 지형의 효율적인 처리가 무엇보다 중요하다. 일반적으로 이용되는 2차원 침수해석 모형들은 직교구조 격자 또는 비구조 격자를 이용하여 지형을 묘사하고 있으며 DEM 자료를 직접 사용하는 직교구조 격자의 경우 지형 데이터 생성이 상대적으로 쉽다는 장점이 있으나 복잡한 지형을 표현하기 위해서는 불필요한 지역까지 높은 해상도를 이용해야 하며 이로 인하여 모의시간이 지나치게 길어지는 문제점이 발생한다. 비구조 격자의 경우 상대적으로 복잡한 도시 유역을 잘 묘사할 수 있다는 장점이 있으나 격자망 생성에 필요한 데이터가 많고 격자망 생성에 지나치게 많은 시간과 노력이 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 방법의 장점만을 취할 수 있도록 메쉬 세분화 기법을 이용한 2차원 침수해석 모형을 개발 하여 복잡한 지형은 고해상도 메쉬를 이용하여 보다 자세히 묘사하고 상대적으로 복잡하지 않은 지형은 저해상도 메쉬를 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 수치해석 기법으로는 엇갈림 격자를 이용하는 Leap-Frog 기법과 유한차분 (Finite difference Method)기법을 이용하였다.
The structural analysis module is an essential part of any integrated structural system. Diverse integrated systems today require, from the analysis module, efficient real-time responses to real-time input such as earthquake signals, extreme weather-related forces, and man-made accidents. An integrated system may also be for the entire life span of a civil structure conceived during the initial conception, developed throughout various design stages, effectively used in construction, and utilized during usage and maintenance. All these integrated systems' essential part is the structural analysis module, which must be automated and computationally efficient so that responses may be almost immediate. The finite element method is often used for structural analysis, and for automation, many effective finite element meshes must be automatically generated for a given analysis. A computationally efficient finite element mesh generation scheme based on the r-h method of mesh refinement using strain deviations from the values at the Gauss points as error estimates from the previous mesh is described. Shape factors are used to sort out overly distorted elements. A standard cantilever beam analyzed by four-node plane stress elements is used as an example to show the effectiveness of the automated algorithm for a time-domain dynamic analysis. Although recent developments in computer hardware and software have made many new applications in integrated structural systems possible, structural analysis still needs to be executed efficiently in real-time. The algorithm applies to diverse integrated systems, including nonlinear analyses and general dynamic problems in earthquake engineering.
국내에서 노멀전기검층은 지반조사, 지하수 환경조사, 지열조사, 지질조사, 광물자원 평가 등의 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 노멀전기검층은 지표 전기비저항탐사법과는 달리 완전공간에 대한 자료를 취득하기 때문에 지표부근에 수위가 위치하는 시추공에서 자료를 취득하는 경우, 수위 및 지표에 대한 영향을 고려해야 한다. 이 연구는 노멀전기검층 존데, 전류리턴전극, 기준점전위전극, 시추공내 지하수위 등을 포함하는 실제 물리검층 환경과 동일한 조건에서 노멀전기검층을 시물레이션하여 지표 및 지하수 수위가 노멀전기검층에 미치는 영향을 분석하였다. 수치 모델링은 2차원 목표지향 자기적응 고차 hp 유한요소법(2D goal-oriented high-order self-adaptive hp finite element method)을 이용하였다(여기서 h는 요소의 크기, p는 노드에서의 근사 차수). 이 알고리듬을 이용하여 측정한 겉보기비저항의 오차가 1%보다 작도록 계산할 수 있는 최적 hp 격자를 구성함으로써 매우 정밀한 결과를 얻었다. 수치실험결과, 지표부근에서 취득한 노멀전기검층 자료는 기준점전위전극이 시추공에 가까울수록 자료의 왜곡이 증가하며 장노멀전기검층에서의 왜곡이 단노멀전기검층에서 보다 심함을 알 수 있었다.
2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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