본 연구는 최근 의공학 분야에서 중요한 영역으로 대두되고 있는 광학과 초음파의 장점을 결합한 영상 방법인 AOT (Acousto-Optical Tomography)의 수학적 모델을 제시하였다. AOT는 광학 필드를 초음파 기둥에서 변화 시켜서 초음파 기둥의 위치 정보를 이용하여 영상을 재구성하는 방법이다. AOT의 수학적 모델은 두 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째 단계에서는 광학 필드의 복원을 하고, 두 번째 단계에서는 획득한 광학 필드를 기반으로 확산 방정식의 역문제를 풀어 흡수함수 ${\mu}$ (absorption coefficient)를 산출한다. 본 연구에서는 두 번째 단계에 해당하는 역문제의 해를 구하기 위하여 수치해석적인 최소화 문제로 변환하고, 수치적 팬텀을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 전통적인 기울기 하강 방법을 이용하여 역 문제 시뮬레이션의 결과를 보였다. 전변동 정규화 기반의 최소화 문제를 제안하여 기울기 하강 방법의 결과에서 보인 번짐 효과를 개선하였다.
This paper considers the allocation and engagement scheduling problem of interceptor missiles, and the problem was formulated by using MIP (mixed integer programming) in the previous research. The objective of the model is the maximization of total intercept altitude instead of the more conventional objective such as the minimization of surviving target value. The concept of the time window was used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. The MIP formulation of the problem is very complex due to the complexity of the real problem itself. Hence, the finding of an efficient optimal solution procedure seems to be difficult. In this paper, an efficient genetic algorithm is developed by improving a general genetic algorithm. The improvement is achieved by carefully analyzing the structure of the formulation. Specifically, the new algorithm includes an enhanced repair process and a crossover operation which utilizes the idea of the PSO (particle swarm optimization). Then, the algorithm is throughly tested on 50 randomly generated engagement scenarios, and its performance is compared with that of a commercial package and a more general genetic algorithm, respectively. The results indicate that the new algorithm consistently performs better than a general genetic algorithm. Also, the new algorithm generates much better results than those by the commercial package on several test cases when the execution time of the commercial package is limited to 8,000 seconds, which is about two hours and 13 minutes. Moreover, it obtains a solution within 0.13~33.34 seconds depending on the size of scenarios.
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
대수층 바닥이 해수면보다 낮은 해안 지역에서는 관정에서의 적정양수량이 해수침투 여부에 의하여 결정될 수 있다. 이러한 지역에서 관정의 적정 양수량을 초과하는 수요를 만족시키기 위하여 과잉양수를 시행해야하면 우기의 잉여 지표수를 대수층에 주입함으로서 과잉 양수정을 연중 보호할 수 있다. 본 연구에서는 최소의 주입으로 과잉 양수정을 보호할 수 있는 주입정의 위치와 우기의 주입량을 계산하는 전산모델을 개발하였다. 경계면모델과 최적화방법을 조합하여 개발된 수치모델에서 목적함수는 주입량의 최소화이며 제약조건으로 해수침투와 지하수 고갈을 고려하였다. 상태변수는 과잉양수량, 설계연한, 우기 기간, 그리고 양수정에서의 해수비율이다. 지하수 개발이 어려운 수리지질 특성을 가진 소규모 가상 도서에 대하여 본 기술의 적용성과 지하수 추가 개발의 가능성을 평가하였다. 적용결과 다양한 조건에서도 적정개발량을 초과하는 지하수 관정을 보호할 수 있는 주입정의 가동이 가능한 것으로 나타났다.
Active contour models have been extensively used to segment, match, and track objects of interest in computer vision and image processing applications, particularly to locate object boundaries. With conventional methods an object boundary can be extracted by controlling the internal energy and external energy based on energy minimization. However, this still leaves a number of problems, such as initialization and poor convergence in concave regions. In particular, a contour is unable to enter a concave region based on the stretching and bending characteristic of the internal energy. Therefore, this study proposes a method that controls the internal energy by moving the local perpendicular bisector point of each control point on the contour, and determines the object boundary by minimizing the energy relative to the external energy. Convergence at a concave region can then be effectively implemented as regards the feature of interest using the internal energy, plus several objects can be detected using a multi-detection method based on the initial contour. The proposed method is compared with other conventional methods through objective validation and subjective consideration. As a result, it is anticipated that the proposed method can be efficiently applied to the detection of the pulmonary parenchyma region in medical images.
최적설계 프레임워크를 구성하여 미사일 개념설계 단계에 필요한 공력해석(DATCOM)과 RCS 해석(POFACETS) 프로세스를 통합하였다. 미사일 형상정의는 제작과 설계의 동시성과 형상정보 산출 등을 목적으로 CAD(CATIA)를 기반으로 하였다. 정의된 형상정보가 자동적으로 해석 프로세스에 입력되도록 ModelCenter를 이용하여 프로세스들을 연결 하였다. 군요구도 정립부터 요구도 평가를 거쳐 미사일 설계 기준형상을 선정하였고, 양항비를 망대 구속조건으로 하여 RCS 최소화 최적설계를 실시하였다. 본 논문에서 구성한 최적설계 프레임워크를 이용하여 미사일 개념설계 단계에서 여러 미사일 형상들에 대한 효율적인 분석과 다양한 설계 전략을 구현할 수 있음을 확인하였다.
CAE 기반 구조최적설계법인 위상최적설계와 형상최적설계를 크레인의 경량화에 적용하였다. 붐은 단면 형상을 설계 변수로 변화시키면서 질량의 최소화를 최적설계의 목적함수로 하고 붐의 정적강도와 동적강성이 초기 모델의 성능에 비해서 저하되지 않아야 한다는 제한조건을 설정하였다. 구조해석 및 최적설계는 상용소프트웨어인 Hyperworks를 이용하여 수행하였으며 붐의 단면 형상의 변형에 따르는 요소망의 변동은 모핑 기능을 사용하여 수치 안정성을 확보하였다. 붐의 지지부는 초기 모델을 단순화시킨 설계 영역을 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화한 후 위상최적설계를 수행하였다. 최적설계 결과 시스템의 전체 동적, 정적 강성을 저하시키지 않은 채로 붐은 19%, 지지부는 17% 경량화시킬 수 있었다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제5권2호
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pp.227-245
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2013
Reliable strength assessment of the Liquefied Natural Gas (LNG) cargo containment system under the sloshing impact load is very difficult task due to the complexity of the physics involved in, both in terms of the hydrodynamics and structural mechanics. Out of all those complexities, the proper selection of the design sloshing load which is applied to the structural model of the LNG cargo containment system, is one of the most challenging one due to its inherent randomness as well as the statistical analysis which is tightly linked to the design sloshing load selection. In this study, the response based strength assessment procedure of LNG cargo containment system has been developed and proposed as an alternative design methodology. Sloshing pressure time history, measured from the model test, is decomposed into wavelet basis function targeting the minimization of the number of the basis function together with the maximization of the numerical efficiency. Then the response of the structure is obtained using the finite element method under each wavelet basis function of different scale. Finally, the response of the structure under entire sloshing impact time history is rapidly calculated by synthesizing the structural response under wavelet basis function. Through this analysis, more realistic response of the system under sloshing impact pressure can be obtained without missing the details of pressure time history such as rising pattern, oscillation due to air entrapment and decay pattern and so on. The strength assessment of the cargo containment system is then performed based on the statistical analysis of the stress peaks selected out of the obtained stress time history.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 혐기성 소화조의 효율을 나타내는 지표인 소화가스 발생량 예측 모델 개발을 통해 운영자에게 효율적인 소화조 운영방안을 제시하고자 하였다. 그 결과 오차율 10% 이내의 인공신경망을 적용한 소화가스 발생량 예측 모델을 개발 하였으며, 모델 개발에 사용된 변수를 제시함으로써 소화조 운영에 도움이 될 것으로 사료된다. 한편 탈수 케이크 관리 기법을 개발하는데 사례기반추론(Case based reasoning)의 개념을 적용하였다. 사례기반추론은 새로운 문제가 발생했을 경우 과거의 사례와 가장 유사한 사례를 활용하여 문제를 해결에 활용하는 방법으로, 본 연구에서는 슬러지 처리 공정에 사례기반추론개념을 적용시켜 과거의 운전 data를 통해 최소의 운전변경으로 탈수 케이크 감량화를 제시하는 관리방안을 개발하였다.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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