Cable network system is a flexible lightweight structure which curved cables can transmit only tensile forces. The weight of cable roof dramatically can reduce when the length becomes large. The cable network system is too flexible, most cable systems are stabilized by pretension forces. The tensile force of cable system is greatly influenced by the sag ratio and pretension forces. Determining initial sag ratio of cable roof system is essential in a design process of cable structures. Final sag ratio and pretension depends on initial installed sag and on proper handling during installation. The design shape of cable system has an affect on the sag and pretension, and must be determined using well-defined design philosophy. This paper is carried out the comparative data of the deflection and tensile forces on the geometric non-linear analysis of cable network systems according to sag ratio. The study of cable network system is provided to technical informations for the design of a large span cable roof, analytical results are compared with the results of other researchers. Structural nonlinear analysis of systems having cable elements is relatively complex than other rigid structural systems because displacements are large as a reason of flexibility, initial prestress is applied to cables in order to increase the rigidity, and then divergence of nonlinear analysis occurs rather frequently. Therefore, cable network systems do not exhibit a typical nonlinear behavior, iterative method that can handle geometric nonlinearities are necessary.
본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 deep convolutional neural network (DCNN)을 이용하여 영상의 구도를 개선하는 방법을 제시한다. 기존의 구도 개선 방법들은 영상의 주요 물체의 위치를 바탕으로 한 구도 평가 점수를 정의한 뒤 최적화를 통해 평가 점수를 향상시키는 방향으로 영상을 개선한다. 이는 계산량이 많고 기존 주요 물체 검출 알고리즘의 성능에 종속적이기 때문에 영상에 따라 구도 개선이 제대로 수행되지 않는 경우가 존재한다. 본 논문에서는 영상의 특징 추출에 뛰어난 성능을 보이는 DCNN을 이용해 영상을 반복적으로 크롭하여 미학적으로 구도가 개선된 영상을 얻는 방법을 제안한다. 실험 결과 및 사용자 평가를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 주어진 영상을 특정 구도 가이드라인(삼분할법, 주요 물체의 크기 등)을 따르도록 자동으로 크롭한다는 것을 보인다.
함정 전투체계의 대공전 기능은 전투함의 생존성을 결정짓는 핵심기능이다. 본 논문에서는 차기고속정 전투체계의 대공전 설계에 있어서 효과적인 개발 방법론으로 모델 기반의 시뮬레이션 기법을 적용하고 있다. 적용된 방법론에서는 대공전 기능이 유한상태기계시스템으로 모델링되고 있으며 모델링 결과로 부터 직접 시뮬레이션을 수행하는 모델기반의 시뮬레이션을 통해 모델의 정확성과 운용의 효과성을 평가하여 설계 시스템을 프로토타입핑하였다. 이러한 결과를 토대로 실제 시스템의 특성을 반영하기 위해 HILS 시뮬레이션을 수행하였으며 최종적으로 구현된 시스템을 완성하였다. 모델기반의 시뮬레이션 기법은 단계적이 반복적인 설계과정을 거치게 됨으로써 개발과정에서 발생할 수 있는 위험요소를 최소화 시킬 수 있기 때문에 고비용 및 고신뢰성이 요구되는 국방분야에서 효과적인 개발방법론으로 적용할 수 있다.
시스템 수준 설계에서 계산 부분과 통신 부분의 분리는 프로세서의 선택이나 기능 블록의 프로세서에 대한 할당 결과에 관계없이 설계자로 하여금 독립적인 통신 구조의 설계 공간 탐색을 가능하게 해준다. 본 논문은 버스 기반의 온 칩 통신 구조와 메모리 할당의 최적화를 위한 2단계 설계 공간 탐색 방법을 제안한다. 제안된 설계 공간 탐색 방법은 정적 성능 예측 방법을 사용하여 통신 구조에 대한 방대한 설계 공간을 빠르고 효과적으로 줄인다. 이렇게 축소된 통신 구조들의 설계 공간에 대해서는 정확한 성능 예측을 위하여 프로세서들의 메모리 트레이스론 이용한 트레이스 기반 시뮬레이션을 적용한다. 프로세서들의 동시적인 접근에 의한 버스의 충돌은 프로세서간 공유 메모리뿐 아니라 프로세서의 로컬 메모리에서도 기인하므로 메모리 할당 또한 중요하게 다루어져야 하는 부분이다. 제안된 설계 공간 탐색 방법의 효율성은 4-채널 DVR과 OFDM DVB-T용 수신기 내부의 이퀄라이저 부분을 이용하여 검증하였다.
본 연구는 화병을 가진 중년여성의 일상생활이 어떠한 양상으로 재편성되는 지를 사회문화적 맥락과 연관하여 이들의 시각에서 심층적이고 포괄적으로 이해하고, 나아가 이 과정에서 어떠한 간호중재가 요구되는지를 탐색하고자 시도되었다. 연구참여자들은 7명이며, 문화기술지 연구방법을 적용하여 자료를 수집하고 분석하였다. 화병을 가진 중년여성의 일상생활 재편성은 가족집단에 대한 인식과 위기의식으로부터 출발되었으며, 먼저 자신의 삶에 대한 인식을 재조정하면서 실제적인 재편성이 시작되었다. 이러한 과정에서 참여자들은 가족관계를 정리하고 강화하였으며, 가족 내 자신의 역할을 충실히 감당하고 가장의 빈 역할을 대신할 뿐 아니라 자신의 역량을 강화해 나감으로써 일상생활을 재편성하고 안정적인 정착을 도모해 나갔다. 이 연구 결과는 화병을 가진 중년여성의 일상생활 재편성에 대한 이해를 바탕으로 대상자와 그 가족들에게 실제적 도움이 될 수 있는 간호중재개발의 지침을 제공하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
사망과 같은 종말 사건은 중간 사건을 중도절단 시킬 수 있지만 재발과 같은 중간 사건은 종말 사건을 중도절단 시킬 수 없는 자료를 준경쟁위험 자료라고 하는데 의학 및 보건, 역학 분야에서는 이와 같은 자료를 자주 접하게 된다. 본 논문에서는 질병-사망 모형에 포함된 세 가지 전이 시간이 모두 구간중도절단된 준경쟁위험 자료를 분석하기 위해 정규 프레일티를 가진 와이블 회귀모형을 제안하였다. 각 개체는 중간 사건과 종말 사건의 발생 여부에 따라 다섯 가지 유형으로 구분되는데 유형별로 조건부 우도함수를 유도하였다. 조정중요표본추출법을 써서 주변 우도함수를 유도한 후 반복의사뉴톤 알고리즘을 써서 최적 추정량을 얻었다. 제안한 추정 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며 또한 제안한 추정 방법을 Personnes Agées Quid (PAQUID) 자료에 적용하였다.
기존의 수동적인 TV를 보는 방식에서 벗어나 원하는 시간에 원하는 컨텐츠를 골라 볼 수 있는 디지털케이블 TV (DCATV)와 IPTV는 많은 가정에서 호응을 얻고 있고 그 발전 가능성은 더욱 커지고 있다. 본 연구는 20대 사용자들에게 적합하고 사용하기 편리한 VOD메뉴 구조와 새로운 메뉴 스타일을 제안하는 데 있다. 이를 위해 우선 휴리스틱 분석을 통해 예상 문제점을 파악하였다. 이를 바탕으로 나온 문제점을 검증하고 개선하기 위해 반복적인 사용성 평가를 실시하였다. 더불어 선호도 조사를 통해 메뉴스타일 및 GUI요소를 제시하였다. 그 결과, VOD메뉴 구조의 오류를 개선하고 사용자들이 인식하기 쉬운 메타포, 컬러, 아이콘 등을 포함한 새로운 메뉴스타일을 제안하였다. 즉, VOD 카테고리는 의미가 명확한 것끼리 그룹핑 되어야하고 그룹핑이 모호한 것들은 그냥 두어야 한다. 그리고 메뉴스타일은 방식의 새로움 보다는 사용 편리성이 사용 경험자들에게는 더 중요한 요소라는 점을 발견하게 되었다. 본 연구는 차후 디지털 케이블 방송 메뉴를 개선할 때 기초 자료가 될 뿐만 아니라, 다른 방송 메뉴를 설계할 때 참고 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 다층지반에 근입된 흙막이 벽의 단계별 계측변위로부터 각 층의 지반물성을 추정하고 이로부터 차기단계의 거동을 예측하기 위한 역해석 기법을 제안하였다. 지반이 다수의 층으로 구성되어 있을 경우 찾아야 할 대상변수가 많아지게 되며, 대상변수가 많아질수록 역해석에 상당한 무리가 따르게 된다. 이러한 층별 지반물성을 효율적으로 추정하기 위하여 최하단층부터 순차적으로 대상변수들을 찾아가는 방법을 이용하였다. 역해석은 상당량의 반복계산이 필요하기 때문에 정해석 방법으로는 해석시간이 짧고 시공단계 별 해석이 가능한 탄소성보법을 사용하였다. 역해석 대상변수는 탄소성 하중-변위 곡선의 구성요소인 지반반력계수와 수평토압계수들을 취하였으며, 목적함수는 이상변위에 의한 오차를 최소화시키기 위하여 단계별 계측변위 증분과 해석변위 증분의 차이로 구성하였다. 목적함수를 최소화 시키는 대상변수들을 찾기 위한 최적화 수법으로는 제약순차선형계획 법을 이용하였다. 본 연구를 통하여 제안된 방법을 수치해석자료 및 현장계측자료를 이용하여 검증하였다.
직접회로의 직접도 증가로 인해서 신경망을 칩으로 구현하려는 시도가 이뤄지고 있고 현재 뉴런을 모방하는 칩이 나와있는 상황이다. 하지만 이런 시도는 신경 자체를 모방하려는 것으로 아직 직접회로의 직접도를 볼 때 그런 시도가 의도하는 궁극적인 목표인 대규모의 신경망을 구현하기엔 부적합하다. 차라리 신경망의 단위를 이루는 뉴런을 구현하는 것보다는 신경망을 모방하는 시스템의 모방이 보다 적절하다. 여러 신경망이나 패턴분류 등의 신호처리에서 공통으로 필요로 하는 연산이 있다. 바로 대량의 신호를 곱하고 더 하고 LUT를 읽는 연산이다. 이 연산은 신경망에서 한 층의 각 노드들로부터 그에 따른 다음 층으로의 연결들 각각을 곱해서 더해주고 시그모이드 값을 발생시키는 작업과 동일하며, 반복적이고 많은 계산량을 요구하므로 이 부분을 고속 하드웨어로 만들 경우 시스템 전체의 속도 증가를 기대할 수 있다. 그래서 여기서는 뉴런이 아닌 신경망을 구현하는데 그것은 신경망뿐만 아닌 다른 많은 응용을 기대할 수 있는 공통적 연산부분이다. 이 연산을 앞으로 논의할 비트 분리 연산구조 방식으로 처리함으로써 실시간 병렬처리에 응용할 수 있도록 하였다.
자율적인 에이전트들은 이성적인 의사결정을 위하여 상당한 양의 계산자원을 필요로 하며, 실시간 환경에서 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트(rational agent)의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 조건-행동 추론 방식은 주어진 상황에 빠르게 반응하지만, 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도(urgency)를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며, 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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