• Structural Engineering and Mechanics
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• 제4권6호
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• pp.613-630
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• 1996

The homogenization method is used to develop a beam element in space for thermo-mechanical analysis of unidirectional composites. Local stress and temperature field in the microscale are described using the function of homogenization. The global (macroscopic) behaviour of the structure is supposed to be that of a beam. Beam-type kinematical hypotheses (including independent shear rotations) are hence applied and superposed on the microdescription. A macroscopic stiffness matrix for such a beam element is then developed which contains the microscale properties of the single cell of periodicity. The presented model enables us to analyse without too much computational effort complicated composite structures such as e.g. toroidal coils of a fusion reactor. We need only a FE mesh sufficiently fine for a correct description of the local geometry of a single cell and a few of the newly developed elements for the description of the global behaviour. An unsmearing procedure gives the stress and temperature field in the different materials of a single cell.

• 로봇학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.66-72
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• 2006

In face recognition, learning speed of face is very important since the system should be trained again whenever the size of dataset increases. In existing methods, training time increases rapidly with the increase of data, which leads to the difficulty of training with a large dataset. To overcome this problem, we propose SVDD (Support Vector Domain Description)-based learning method that can learn a dataset of face rapidly and incrementally. In experimental results, we show that the training speed of the proposed method is much faster than those of other methods. Moreover, it is shown that our face recognition system can improve the accuracy gradually by learning faces incrementally at real environments with illumination changes.

• 한국세라믹학회:학술대회논문집
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• 한국세라믹학회 2003년도 추계총회 및 연구발표회 초록집
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• pp.24.1-24
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• 2003

• Management Science and Financial Engineering
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• 제13권1호
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• pp.1-24
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• 2007

I propose new combined randomized methods for global optimization problems. These methods are based on the Nested Partitions(NP) method, a useful method for simulation optimization which guarantees global optimal solution but has several shortcomings. To overcome these shortcomings I hired various statistical selection methods and combined with NP method. I first explain the NP method and statistical selection method. And after that I present a detail description of proposed new combined methods and show the results of an application. As well as, I show how these combined methods can be considered in case of computing budget limit problem.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.365-373
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• 2011

병렬과 영역분할을 이용한 폭발하중을 받는 철근콘크리트패널의 손상을 분석하였다. 폭풍파는 극도로 짧은시간 동안에 발생되기 때문에 수치해석을 통한 결과값은 폭풍파의 메쉬크기에 영향을 받는다. 그러므로 폭풍파 메쉬크기의 영향을 분석하기 위해 explicit 유한요소해석 프로그램인 AUTODYN을 이용하여 기존 실험결과와 메쉬크기에 따른 해석결과가 비교되었다. 폭발해석결과 메쉬크기가 작을수록 정확도가 높았으나 수행시간이 증가하여 효율성이 떨어졌다. 추가로 수치해석의 효율성을 높이기 위해 영역별 Euler와 Lagrange 기법을 달리하는 병렬해석이 수행되었다. 결과로, 폭풍파영역에서는 영역분할된 Euler 메쉬를 사용하고 구조물영역에서는 영역 분할된 Lagrange 메쉬를 사용하는 것이 구조물영역에서 영역 분할된 Lagrange 메쉬만을 사용한 것보다 수치효율성이 가장 높았다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.107-113
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• 2002

본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제11권5호
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• pp.841-859
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• 2016

Bridge bearings are important connection elements between bridge superstructures and substructures, whose health states directly affect the performance of the bridges. This paper systematacially presents a new method to identify the bridge bearing damage based on the neural network theory. Firstly, based on the analysis of different damage types, a description of the bearing damage is introduced, and a uniform description for all the damage types is given. Then, the feasibility and sensitivity of identifying the bearing damage with bridge vibration modes are investigated. After that, a Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is built, whose input and output are the beam modal information and the damage information, respectively. Finally, trained by plenty of data samples formed by the numerical method, the network is employed to identify the bearing damage. Results show that the bridge bearing damage can be clearly reflected by the modal information of the bridge beam, which validates the effectiveness of the proposed method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.109-116
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• 2021

RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권5호
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• pp.569-585
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• 2023

This paper proposes an efficient approach for the structural topology optimization of bi-directional functionally graded structures by incorporating popular radial basis functions (RBFs) into an implicit level set (ILS) method. Compared to traditional element density-based methods, a level set (LS) description of material boundaries produces a smoother boundary description of the design. The paper develops RBF implicit modeling with multiquadric (MQ) splines, thin-plate spline (TPS), exponential spline (ES), and Gaussians (GS) to define the ILS function with high accuracy and smoothness. The optimization problem is formulated by considering RBF-based nodal densities as design variables and minimizing the compliance objective function. A LS-RBF optimization method is proposed to transform a Hamilton-Jacobi partial differential equation (PDE) into a system of coupled non-linear ordinary differential equations (ODEs) over the entire design domain using a collocation formulation of the method of lines design variables. The paper presents detailed mathematical expressions for BiDFG beams topology optimization with two different material models: continuum functionally graded (CFG) and mechanical functionally graded (MFG). Several numerical examples are presented to verify the method's efficiency, reliability, and success in accuracy, convergence speed, and insensitivity to initial designs in the topology optimization of two-dimensional (2D) structures. Overall, the paper presents a novel and efficient approach to topology optimization that can handle bi-directional functionally graded structures with complex geometries.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권2호
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• pp.307-324
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 초등 과학 국정 교과서와 동 교육과정에 따라 2022년에 출판된 초등 과학과 검정 교과서 7종의 '물체의 무게' 단원에 진술된 과학 개념의 서술과 탐구활동 내용의 특징을 비교하여 초등 과학 검정 교과서의 내용 다양성을 분석해 보았다. 이를 위해 각 교과서의 설명텍스트에서 개념 서술 내용의 흐름, 개념 서술 과정에서의 특이점을 분석하였고, 언어네트워크 분석 방법으로 노드와 링크 수, 연결중심성이 높은 중심 단어를 분석 하였다. 또한 교과서에 제시된 탐구활동에서 탐구활동 유형, 탐구과정기능 및 탐구 활동 내용을 분석하였다. 연구 결과, 검정 교과서에서는 과학 개념의 서술이나 탐구활동 내용 구성에서 다양성이 잘 드러나지 않았다. 하위 개념의 포함 여부, 중심 단어 등이 교과서별로 유사하였다. 탐구활동을 비교하였을 때에도 탐구활동 내용과 탐구 유형, 탐구과정기능이 유사하였다. 특히 이전 교과서에서 제시되지 않았던 새로운 탐구활동 주제나 실험 방법을 도입한 경우는 없었다. 하지만 동일한 교육과정을 바탕으로 개발되었음에도 불구하고 검정 교과서 체제의 장점을 살릴 수 있는 노력들이 일부 시도되고 있었다. 핵심 내용을 설명하기 위한 하위 개념의 배치 순서가 교과서마다 달라 개념을 설명하는 과정이 몇 가지 유형으로 구분되었고, 탐구활동의 내용은 동일하였지만 기존 실험에서의 어려움을 개선하고 보완하기 위해 탐구 활동 준비물이 교과서별로 서로 다르게 나타나기도 하였다. 이를 바탕으로 검정 교과서의 장점을 살릴 수 있는 시도가 계속되어야 할 것이다.