As the slenderness ratio of a high-rise building increases, the lateral load resisting system for the building is more often determined by serviceability design criteria. In serviceability design, the maximum drift and the level of vibration are controlled not to exceed the design criteria. Even though many drift method have been developed in various forms, no practical design method for wind induced vibration has been developed so far. Structural engineers rely upon heuristic or experience in designing wind induced vibration. Development of practical design method for wind induced vibration is required. Generally, wind induced acceleration responses are depending on several variables such as the weight density of a building, damping ratio, the natural period, and etc.. All parameters except the natural period or frequency are usually out of reach for structural engineers, then the wind acceleration response may be proportioned to the natural period. Therefore, in this paper, a wind induced vibration design method based on frequency control technique for high-rise is proposed. The method is applied to vibration design of a 25-story office building for performance evaluation.
본 연구에서는 횡하중을 받는 합성부재를 이용한 고층평면골조의 횡변위를 정량적으로 제어할 수 있는 효율적인 강성최적설계기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 합성부재를 이용한 고층 구조물의 거동특성을 고려한 민감도 해석을 수행하며, 아울러 수학적계획법의 일반성을 유지하면서도, 큰 규모의 문제도 효율적으로 다룰 수 있는 근사화 개념을 도입하여 구속조건식을 설정한다. 특히 초기에 주어진 단면형상이 최적설계 과정동안 계속 유지된다는 가정을 이용하여 최적설계결과에서 구해진 단면특성에 따라 합성부재의 치수를 산출하는 방안을 강구한다. 제시된 정량적인 횡변위 제어 방안의 효용성을 검토하기 위해 두 가지의 50층 골조 예제가 고려된다.
본 연구에서는 민감도 해석을 이용하여 전단벽-골조 구조시스템의 횡변위를 정량적으로 제어할 수 있는 강성최적설계방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 골조와 전단벽요소 사이의 변위자유도 적합성 문제를 해결하기 위한 요소강성행렬을 구성하며, 또한 수학적계획법의 일반성을 유지하면서도 큰 규모의 문제도 효율적으로 다를 수 있는 근사화 재념을 도입하여 횡변위 구속조건식을 설정한다. 아울러 전단벽 및 골조부재의 단면특성 관계식을 설정함으로써 설계변수의 수를 줄여주고, 이를 이용하여 강성행렬도함수의 산정을 용이하게 한다. 특히 골조의 경우 초기에 주어진 단면형상이 최적설계 과정동안 계속 유지된다는 가정을 이용하여 최적설계결과에서 구해진 단면특성에 따라 부재단면크기를 산출하고, 전단벽은 사용자의 의도에 따라 두께 또는 부재길이를 재산정하는 방안을 강구한다. 이와 같이 제시된 강성최적설계기법의 효용성을 검토하기 위해 두 가지 형태의 20층 전단벽-골조 구조물의 예제가 고려된다.
본 논문에서는 동영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있는 실시간 동영상 표가 변환 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 동영상 내의 연속하는 두 프레임 사이에 존재하는 상관성(correlation)을 이용하여, 이전 프레임의 seam 정보로부터 현재 프레임의 seam을 결정한다. 따라서, 전체 프레임들을 분석하지 않으면서도 컨텐츠의 떨림 현상을 발생시키지 않는다. 먼저, 전체 동영상 내에서 특정이 서로 비슷한 프레임들을 scene으로 구분하고, 각 scene 내의 첫번째 프레임은 정지영상의 seam carving을 사용하여 최대한 컨텐츠를 보존할 수 있도록 크기를 변환한다. 이 때, 영상의 크기를 변환하기 위해 추출한 seam에 대한 정보를 저장하고 그 이후의 프레임들은 이전 프레임에서 저장된 seam 정보를 참조하여 프레임 단위로 영상의 크기를 조절한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보전하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.
Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2nd International Competition for Structural Health Monitoring.
본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.
본 논문에서는 동영상의 주요 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 변환하는 고속 동영상 리타겟팅 기법을 제안한다. 기존의 Seam Carving에서는 seam을 하나씩 구할 때마다 누적 에너지의 갱신이 발생하며, 여기서 누적 에너지는 동적계획법을 이용하여 계산하기 때문에 전체 연산시간의 지연은 불가피하다. 본 논문에서는 전체 동영상을 특징이 서로 비슷한 scene으로 나누고, 각 scene의 첫 프레임에서는 seam이 될 수 있는 모든 후보들 중 복수개의 seam을 추출하여 누적 에너지의 갱신과정을 줄여 고속화한다. 또한 scene의 두 번째 프레임부터 인접한 프레임 상호간에 상관성을 이용하여, 연속하는 프레임은 누적 에너지를 계산하지 않고 이전 프레임의 seam 정보를 참조한 계산만으로 모든 seam을 추출한다. 따라서 제안하는 시스템은 누적 에너지에 계산되는 연산량을 대폭 줄였으며 전체 프레임의 분석도 필요하지 않아 고속화가 가능하고, 컨텐츠의 떨림 현상은 발생하지 않는다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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