유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.
이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
크리깅 보간법은 지구통계학 분야에 주로 사용되는 보간법의 하나이다. 이 방법은 실험적 베리오그램과 이론적 베리오그램의 작성과 크리깅 보간법의 정식화에 관한 연구를 포함하고 있다. 종래의 응력복구를 위한 최소제곱법과 대조적으로, 가우스적분점에서의 응력데이타로부터 준정해를 얻기 위해 가중 최소제곱법에 기초를 둔다. 즉, 동일한 가중치를 사용하는 종래의 방식들과는 달리 가우스적분점에서의 응력값의 보간을 위하여 베리오그램 모델링을 통한 가중치가 결정된다. 한편, 분할된 요소망에 Zienkiewicz와 Zhu에 의해 제안된 SPR기법에 기초를 둔 사후오차평가를 통해 p-차수를 균등 또는 선택적으로 증가시키는 자동체눈 방식이 도입되었다. 이 방법의 정당성을 보기위해 인장력을 받는 개구부를 갖는 평판문제를 해석하였다. 또한, 기존의 최소제곱법과의 비교를 통한 크리깅보간법의 정당성을 보여 주었다.
본 연구에서는 층상규산염광물 중 삼팔면체 운모족에 속하는 흑운모-1Μ 시료를 대상으로 중성자분말회절분석을 수행하였다. 분말회절분석기의 저온 및 고온 시료장치를 이용하여 -263$^{\circ}C$, 상온, 30$0^{\circ}C$, $600^{\circ}C$, 90$0^{\circ}C$의 온도조건에서 중성자 회절자료를 취득하였으며 Rietveld법으로 구조분석을 실시하였다. 정밀화 지수 $R_{b}$는 5.06%-11.9%, S(Goodness of fitness)는 2.97~3.94로 수렴되었다. -263$^{\circ}C$부터 $600^{\circ}C$까지는 단위포상수 a, b, c가 온도의 증가에 따라서 팽창되는 경향을 뚜렷하게 관찰할 수 있었으며 90$0^{\circ}C$에서는 a와 b의 경우 오히려 감소하는 결과를 보여주었다. -263$^{\circ}C$~$600^{\circ}C$ 온도구간에서 c축의 팽창성은 a, b 축의 팽창성에 비하여 상대적으로 더 크며 이는 단위포의 부피증가가 이 온도 범위에서는 c축의 팽창에 의해 주도됨을 지시한다. 90$0^{\circ}C$에서 보이는 경향의 불일치성은 이 온도에서 탈수산기화-산화반응이 우세하게 발생함으로서 팔면체 구조내 $Fe^{2+}$ 이 $Fe^{3+}$ 로 산화되어 양이온 반경이 변화되었기 때문으로 해석된다. 저온조건(-263$^{\circ}C$)에서 결정된 수소원자의 위치는 O4자리로부터 0.9103$\AA$ 떨어져서 (x/a=0.138, y/b=0.5, z/c=0.305)의 위치에 존재하는 것으로 계산되었다. 각 온도조건에 대하여 사면체회전각($\alpha$*, 팔면체판 두께($t_{oct}$), M-O간 거리는 단위포축 팽창성 결과와 마찬가지로 90$0^{\circ}C$의 고온조건을 제외하고는 일반적으로 온도가 증가함에 따라서 $\alpha$*, $t_{oct}$, M-O간 거리가 증가하는 경향을 보이지만 그경향이 상대적으로 덜 분명하며, 온도변화에 따른 팔면체 형태변화의 경향은 보이지 않았는데, 이는 금운모 등과 달리 M1, M2 팔면체에는 Fe와 Mg가 치환되어 분포하고 있기 때문으로 해석된다.다.
본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord $G^*_i$ 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.
This paper describe the development of a systematic method of slicing solid parts based on a data structure called Sliced Profile Data Structure(SPDS). SPDS is an augmented polygon data structure that allows multiple layers of sliced profiles to be connected together. The method consists of five steps: (1) Selection of slicing directions, (2) Determination of slicing levels, (3) Creation of sliced profiles, (4) Connection of sliced profiles, and (5) Refinement. The presented method is aimed at enhancing the applicability of CSG for manufacturing by overcoming the problem of non-uniqueness and global nature. The SPDS-based method of feature extraction is suitable for recognizing broad scope of features with detailed information. The method is also suitable for identifying the global relationships among features and is capable of incorporating the context dependency of feature extraction.
In this study, three turbulent flame propagation models are compared using experimentally measured data of a 4 valves/cylinder spark-ignition engine. First two conventional models are B.K model and GESIM combustion model. The burning rates calculated from the two models are compared with the burning rates calculated from measured pressure data using the one-zone heat release analysis. GESIM combustion model predicts burning rates closer to the data acquired from the experiment in wide operating ranges than B-K model does. The third model is refined based on GESIM combustion model by including the effect of flame stretch, turbulent length scale band pass filter and a variable that considers flame size and the area of flame contacting the cylinder wall surface. The refined combustion model predicts burning rates closer to experimental results than GESIM combustion model does. Also, the refined combustion model predicts flame radius close to the experimental result measured by using optical fiber technique.
To assess the performance of a structure requires the measurement of global and relative displacements at critical points across the structure. They should be obtained in real time and in all weather condition. A Global Navigation Satellite System (GNSS) could satisfy the last two requirements. The American Global Position System (GPS) provides long term acquisitions with sampling rates sufficient to track the displacement of long period structures. The accuracy is of the order of sub-centimetres. The steel building which hosts the authors' laboratory is the reference case-study within this paper. First a comparison of data collected by GPS sensor units with data recorded by tri-axial accelerometers is carried out when dynamic vibrations are induced in the structure by movements of the internal bridge-crane. The elaborations from the GPS position readings are then compared with the results obtained by a Finite Element (FE) numerical simulation. The purposes are: i) to realize a refinement of the structural parameters which characterize the building and ii) to outline a suitable way for processing GPS data toward structural monitoring.
As the shape and size of detectable objects diversifying recognition and segmentation algorithms have been developed to acquire accurate shape information. Although a high density of data captured by the repetition of scanning improves the accuracy of algorithms the high dense data decreases the efficiency due to its large size. This paper proposes standardization algorithms using the feature of structural members on indoor point cloud data to improve the process. First of all we determine the reduction rate of the density based on the features of the target objects then the data reduction algorithm compresses the data based on the reduction rate. Second the data arrangement algorithm rotates the data until the normal vector of data is aligned along the coordinate axis to allow the following algorithms to operate properly. Final the data arrangement algorithm separates the rotated data into their leaning axis. This allows reverse engineering of indoor point clouds to obtain the efficiency and accuracy of refinement processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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