본 연구의 목적은 하천복원에 스텝-풀 연속체를 적용하기 위해 기존 연구결과에서 스텝-풀의 기하구조, 형성 과정, 수리 기능, 복원 및 생태 기능과 관련된 사항을 검토하여 설계기준 및 세부설계 모델을 제시하는 것이다. 분석 및 검토결과를 바탕으로 스텝 간격과 하폭의 비, 단위스텝경사와 하상경사의 비, 및 스텝 높이와 입경 비로서 스텝-풀의 구조 및 규모에 대한 설계기준을 제시하였고, 스텝의 구조적 안정성 확보를 위해서는 키스톤 이론을 근거로 전도에 대한 안정성 해석방법을 설계기준으로 제시하였다. 세부설계 개념으로서 스텝-풀의 평면, 종단 및 횡단 구성에 키스톤과 아치스톤에 대한 겹침구조를 적용한 배치 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 수치해석적 접근을 통해 연약지반에 시공되는 지오그리드 감쌈 스톤컬럼의 하중지지 특성을 고찰한 내용을 다루었다. 지오그리드로 감싼 스톤컬럼의 보강효과에 대해 검증된 유한요소모델을 이용하여 축대칭 및 3차원 응력-간극수압연계해석을 토대로 매개변수 연구를 수행하였다. 해석결과를 종합한 결과 지오그리드로 감싼 스톤컬럼의 하중지지 특성이 향상되는 경향을 나타내었다. 아울러 보강재의 감쌈길이와 축강성이 지오그리드 감쌈 스톤컬럼의 주된 설계변수가 되며, 지오그리드 보강효과를 극대화 할 수 있는 지오그리드의 임계감쌈길이 및 임계강성이 존재하는 것으로 나타났다.
음악과 수학은 구조적인 유사성이 많다. 음악에서 중요하게 사용하는 장,단3화음은 서로 음정의 순서가 뒤바뀐 전회(Inversion)관계가 되는데 이는 수학적으로 반사(reflection)에 해당한다. 기하학적인 표현은 수학에서뿐만 아니라 음악에서도 그 구조를 이해하는데 도움이 되는데 음악에서 조성관계를 나타낸 도표를 톤네츠(Tonnetz)라고 한다. 톤네츠를 활용하면 장,단3화음의 반사 관계를 쉽게 파악할 수 있고 또한 이도(transposition)를 평행이동(translation)으로 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 기존의 톤네츠를 살펴보고 수학적 원리로 새롭게 구성한 S-Tonnetz를 소개한다.
본 논문에서는 동적 타임 워핑(DTW) 거리를 사용하는 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 데이타 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 분할하고, 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 분할하는 방법을 사용하는 DualMatch의 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 이용한다. DualMatch는 유클리디언 거리 하에서 동작하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 유클리디언 거리는 견고하지 못한 유사 모델이기 때문에 DualMatch는 반드시 DTW 거리를 지원해야 한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 정확성을 입증하기 위해서 중요한 정리를 유도하고, 이에 근거한 알고리즘을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 순차 스캔 알고리즘 보다 효율적으로 동작함을 보였다.
본 논문에서는 Mobile IPv6 망에서 Smooth 핸드오프가 패킷의 전송에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 핸드오프는 단말의 관점에서 불안정구간(UTP), 묵음구간(UTP), 핸드오프구간(HTP)으로 구분됨을 보인다. 또한 정확한 구간의 값을 구하기 위해 큐잉 모델을 제시한다. 수치해석의 결과 불안정구간, 묵음구간, 핸드오프구간은 핸드오프 되는 패킷의 큐잉 지연과 패킷이 전송되는 링크의 대역폭에 영향을 받음을 보인다. 한편, 핸드오프의 수행기간이 길어지면 핸드오프로 인한 응용의 피해는 증가한다. 우선순위 스케줄링 기법을 이용하면 기존의 IP망에서 최선형 서비스를 위한 FIFO 스케줄링 방식보다 더 짧은 과도기간을 가짐을 확인한다.
본 논문에서는 곤충형 다리 구조를 갖는 4족 로봇의 정적 계단 보행 시 계단과의 충돌 제약이 없는 효율적인 걸음새 궤적 생성 방법을 제안한다. 우선 4족 로봇의 순기구학 및 역기구학 모델을 각기 대수학적 방법과 기하학적 방법으로 유도한다. 제안한 방법에서는 보행 시작 위치에서 수직 상승 후 사인 파형의 계단 보행 궤적을 생성하고, 계단과의 충돌을 피하기 위한 보행 궤적의 계수를 설정한다. 또한 안정적인 계단 보행을 위한 걸음새 순서를 결정한다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 계단 보행 방법의 효용성 및 실제 적용 가능성을 검증한다.
최근 기업은 업무의 효율적 수행을 위해 데이터베이스를 사용하고, 저장된 데이터베이스의 데이터로부터 분석을 통해 행동 패턴을 추출해내어 그 결과를 마케팅과 생산의 효율성 증대를 위해 데이터마이닝을 많이 사용한다. 데이터마이닝을 통해 얻어진 지식의 활용은 기업 활동을 정비하고 활동방향을 제시하며 의사결정의 순간에 기반 자료로 활용될 수 있는 부가적 경쟁력이라 할 수 있다. 본 논문에서는 제조업체의 실제 데이터를 가지고 데이터마이닝 방법론을 이용하여 기존고객의 등급 및 소비행위 파악을 위한 예측모델을 설계한다. 이를 통해 고객의 등급 및 소비행위를 파악하여 이를 마케팅까지 연결, 수익을 창출하고, 기업의 브랜드 가치를 향상시키는데 목적이 있다.
동영상은 촬영 당시의 주변의 조명변화에 의해 원치 않는 밝기 변화가 발생한다. 이러한 훼손을 플리커라 하고 시각적으로 불안정한 영상의 흔들림으로 인지된다. 플리커는 동영상 시퀸스로부터 유용한 정보를 추출하기 힘들게 하므로 미리 제거하여 안정된 형태로 만들어야 한다. 본 논문은 플리커의 발생을 감마보정요소를 포함하는 선형모델로 모델링하고 이를 분석하여 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플리커를 유발하는 게인과 오프셋 파라미터를 분리하고 게인 요소를 감마 보정으로 추정한다. 이 과정을 통하여 추정된 게인과 오프셋 플리커 영상 시퀸스에 역으로 적용하여 플리커를 제거한다. 제안하는 방법의 객관적인 성능을 보이기 위해 움직임이 없는 인위적인 테스트 영상 시퀸스에 대해 실험한 결과와 움직임이 있는 실제 영상 시퀸스에 적용한 결과를 제시하였다.
PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.
비디오 코딩에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 40의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 GOP에 할당된 비트량에서 첫 프레임이 차지하는 비율을 조절하여 초기 QP를 결정하며, 첫 프레임이 차지하는 비율에 해당하는 QP를 결정하기 위해서 비트율-QP 모델을 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JVT 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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