국제해사기구(IMO)의 황천 중 조종성능 유지를 위한 최소추진마력 기준 제정과 국제수조협회(ITTC)의 파도 중 조종성능 추정에 대한 관심이 증가하면서 파도 중 조종성능 추정기술에 대한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 파도 중 조종성능을 추정하는 기법중 하나인 시뮬레이션 기법 중에서 조종운동만을 시뮬레이션하는 간이 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션 결과를 검증하기 위하여 자유 항주시험결과가 존재하는 S-175 컨테이너선에 대한 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다.
The directivity of an underwater sound source should be measured in an acoustically open field such as a calm sea or lake, or an anechoic water tank facility. However, technical difficulties arise when practically implementing this in open fields. Signal processing-based techniques such as a sound intensity method and near-field acoustic holography have been adopted to overcome the problem, but these are inefficient in terms of acquisition and maintenance costs. This study established a simple directivity estimation technique with data acquisition, filtering, and analysis tools. A numerical simulation based on an acoustic radiosity method showed that the technique is practicable for sound source directivity estimation in a diffused reverberant acoustic field like a reverberant water tank.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.294-300
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1993
어떤 무기체계의 임무신뢰도분석에 베이지안기법을 사용하는데 있어 고장율이 주어졌을 때 고장간 시간이 지수분포를 따른다는 가정하에 이의 Conjugate Prior인 감마분포의 추정문제를 다룬다. 임무별 고장간시간에 대한 예측분포를 유도하였으며, 실제 측정된 기존의 임무별 고장간시간이 이 예측분포를 따른다는 전제하에 비선형 최소자승법을 이용하여 감마분포의 두 파라메터를 추정하는 방안을 제시하였다. 또한 대상 무기체계의 실제 고장자료를 이용하여 추정치를 구하였다.
용접 조립보의 생산시에는 용접에 의해 종변형이 발생하여, 생산성 향상과 품질 향상의 장애 요인이 되고 있는데, 본 연구에서는 용접 조립보 생산 자동화의 기초가 되는 변형 제어를 위해 용접 변형을 간단한 식으로 예측할 수 있는 간이 열탄소성 해석 기법을 제안하고 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다. 간이 열탄소성 해석을 통해 본 연구에서 정의한 변형 계수는 조립 변수의 함수임을 밝혔으며, 제시한 변형량 추정식은 조립보 생산 과정의 시뮬레이션시에 활용 될 수 있다.
본 논문에서는 극지 빙해역을 운항하는 쇄빙선박이나 해양구조물에 작용하는 해빙의 재료특성을 계측할 수 있는 간이 실험 장비를 제작하였다. 극지 빙해역을 운항하는 쇄빙선박의 빙저항이나 해양구조물에 작용하는 빙하중을 추정하기 위해서 극지 현장에서 실규모의 시험을 수행하게 되는데, 저온과 얼음이라는 악조건을 극복하기 위한 빙역학 기술과 특수 장비가 필요하다. 국내에 한국해양연구원 MOERI 빙해수조가 완공됨에 따라 얼음의 특성을 고려한 모형빙 재료특성 시험용 계측장비가 일부 마련이 되었으나 빙해역 현장 시험에 대한 경험이 전무하며, 계측장비에 대한 지식과 기술 역시 확보되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 차후 쇄빙연구선 ARAON호를 이용한 빙해역의 실선계측 시 해빙의 강도를 측정하기 위한 계측시스템 마련의 일환으로 시험편 획득을 위한 코어링 장비와, 해빙의 재료특성 중 1축 압축강도를 측정하기 위한 간이 압축시험기 그리고 얼음의 결정구조를 파악하기 위한 편광기를 제작하였다. 또한 극지 현장실험에 적용할 실험기법 확보를 위한 일련의 과정을 마련하기 위해 제작된 장비를 이용해 소양호에서 현장실험을 수행하였고 계측된 결과를 참고문헌과 비교해본 결과 유사한 값을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
수중 소음 공해는 해양 환경에 막대한 영향을 미친다. 본 연구에서는 기포층을 갖는 구조물의 음향 방사 효율을 추정하기 위한 간이 해석법을 제안하였다. 선행 연구 결과를 바탕으로 공기층에 의한 삽입 손실은 감쇠량과 동등하다고 가정하고, 기포층에 의한 삽입 손실은 수치해석 결과의 후처리 기법을 사용하여 계산되었다. 제안된 방법의 검증을 위해 판 구조물에 대한 음향-구조 완전 연성 해석을 수행하였다. 음향-구조 완전 연성 해석은 상용 유한 요소 프로그램 COMSOL Multiphysics를 사용하여 수행되었으며, 기포층의 음향 특성은 Commander 및 Prosperetti 이론을 사용하여 구현하였다. 음향 방사 효율 비교를 통해 간이 해석법과 완전 연성 해석 결과의 경향이 유사함을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 기포층을 갖는 쐐기 구조물의 방사 효율 메커니즘을 예측할 수 있음을 확인하였다.
기후변화는 여러 수자원 문제를 야기하며, 특히 가뭄으로 인해 농업용 저수지의 물관리는 점점 중요해지고 있다. 여러 둑높이기 농업용 저수지 중 나주호는 수혜면적에 비해 유역면적이 작아 저수율관리에 어려움을 겪고 있다. 실제로 2017년과 2018년 가뭄이 발생함에 따라 저수율이 20 %까지 저하되었으며, 수혜구역내 간이 양수장, 양수 저류 등 가뭄대책이 시행되었다. 그럼에도 불구하고 나주호의 저수율이 회복되지 않아 단수를 실시하는 등 물관리에 어려움을 겪었다. 이 연구에서는 저수지인 나주호를 대상으로 기상자료, 나주호의 저수율, 공급량 자료를 바탕으로 CAT 모형을 적용 가뭄년도의 유입량 변화를 추정하였다. 검보정의 경우 CAT 3.0 버전에 포함된 SCE-UA 최적화기법을 이용하였다. 그 결과, 2008년부터 2019년까지의 평균 연간 유입량은 6,549 만㎥으로 분석되었으며, 평균 연간 유출율은 48 %로 조사되었다. 하지만, 가뭄이 발생하였던 2017년도의 경우 평균 연간 유입량이 2,070 만㎥, 유출율은 27 %로 조사되었다.
우리나라의 화강풍화토 지반의 사면붕괴 형태는 대부분 절토사면에서 발생하는 경우가 많고 풍화작용의 영향을 받는 표층부 지반 안정성을 파악하는 것이 중요하다. 표층부에서 채취한 시료를 이용하여 기본 물성시험 및 점착력과 내부마찰각 시험을 수행하였고, 현장조사 결과를 토대로 자연사면의 안정성 검토를 수행여 형태별 패턴(쐐기형, 무한사면형, 유한사면형)을 분류 하였다. 또한 분류된 패턴별로 수치해석을 수행하였으며 그 결과를 토대로 최소안전율과 사면경사각의 관계를 개괄적인 안정도 추정에 기초 자료로서 제공하고자 하였다. 본 연구에서 산정된 강도정수들은 몇 개의 특정사면의 경우에 대한 것으로서 모든 사면의 안정해석에 그대로 적용 가능한 것은 아니다. 그러나 현실적으로 모든 경사면과 강도정수에 대해서 실험을 실시하는 것은 어려울 뿐만 아니라 비용면에서도 불가능한 실정이다. 따라서 사면안정에 영향을 미치는 단위중량, 점착력, 내부마찰각의 변화와 사면 경사각의 변화에 따른 위험도 평가를 정립하기 위해서는 수치모델링과 같은 방법을 사용하여 현장조건의 다양한 변화에 대응할 수 있는 패턴별 위험도 평가기준이 작성된다면 대단히 유용할 것이다. 따라서 대표적인 사면형태(TYPE-I~IV)와 사면경사각에 강도정수를 적용하여 최소 안전율을 제시한다면 자연사면의 간이 안정해석이 가능 할 것으로 사료된다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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