지진규모, 진앙거리, 지반조건 및 가옥의 노후도를 고려하여 역사지진의 규모를 추정하였다. 진진규모 6-8, 진앙거리 5 km-350km, 단단한 지반 및 연약 지반 특성을 갖는 18개의 인공지진파를 작성하여 우리 나라 전통 초가삼간에 대한 비선형 동적해석을 수행하였다. 가옥의 경년에 따른 노후도는 목조 프레임의 수평내력에 관한 이력특성이 선형적으로 감소하는 것으로가정하였다. 초가삼간을 1질점계의 1자유도 모델로 모델링하였으며, 비선형 이력특성은 개량형 Double-Targe모델을 이용하였다. 해석결과 원거리 지진에 대해서는 지진규모, 지반조건 및 노후도에 상관없이 매우 적은 피해를 보였다. 중거리 지진의 경우 연약지반에서 규모 6.5 이상의 지진시 반파 이상의 피해가 발생하였다. 근거리 지진의 경우 지반조건 및 노후도에 상관없이 규모 6.5 이상에서 반파 이상의 피해를 나타내었다. 우리 나라 역사지진의 규모는 약 6.2로 추정된다. 우리 나라에 적합한 지반가속도-진도의 경험식을 제안하였다.
고다층 배선 기판에 형성된 개방 스터브(open stub)를 제거한 후면드릴가공홀(Back-Drilled-Hole, BDH)과 일반적인 구조인 관통홀(Plated-Through-Hole, PTH) 구조의 전기적 특성에 대한 분석을 하였으며, 고속 선호를 부품 실장면으로부터 내층의 스트립라인으로 전송하기 위해 비아홀의 급전 길이가 가장 긴 전송층을 선택하였다. 10 GHz의 광대역 주파수 내에서 실험계획법(DOE, design of experiment)을 적용하여 비아홀 구조 내에 외층과 급전층 사이의 비아홀의 길이, 접지층에 형성된 천공(anti-pad)의 크기와 급전층에 형성된 패드 (pad)의 크기가 최대 반사 손실 반전력 주파수와 삽입 손실에 미치는 영향을 분석하였다. 이로 부터 거시적 모델(macro model)을 위한 회귀 실험식을 추출하여 실험 결과와 비교 평가하였고, 실험 영역 외에서도 측정 결과와 5% 이내의 오차를 보이고 있음을 확인하였다.
국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.
최근 대학교육은 교육 패러다임의 변화와 함께 학습자 중심의 교육 모델을 강조하고 있다. 본 연구는 대학 강의평가의 개방형 응답을 토픽 모델링으로 분석하여 학생들의 다양한 의견을 탐색하고 교육의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 이를 위해 비수도권 대학의 2017년부터 2022년까지 강의평가 결과를 바탕으로 총 45,001개의 개방형 응답을 전공과 교양으로 구분하여 단문에 최적화된 BTM(Biterm Topic Modeling) 분석을 진행하였다. 분석 결과 전공 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "질문과 토론에 대한 태도", "출석과 성적평가에 대한 태도", "실습활동 및 발표에 대한 태도", "소통과 협업에 대한 태도"로 구분되었고, 교양 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "성적 및 평가에 대한 태도", "출석 및 수업계획서에 대한 태도", "학문적 지식과 흥미에 대한 태도", "소통과 질문에 대한 태도"로 구분되었다. 학생들의 다양한 피드백을 분석한 본 연구결과를 토대로 전공과 교양 강의의 특성을 비교하고 강의개선 및 학습경험을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
잡음이 있는 환경에서 음악을 들을 경우 잡음의 영향으로 인해 명료한 음악의 청취가 힘들다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 오디오 신호를 자동으로 변화시킴으로써 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로, 잡음이 있는 환경에서 밴드 별 오디오 신호의 지각적 크기가 잡음이 없는 경우와 비슷해지도록 오디오 신호를 변화시키는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Moore의 라우드니스 지각 모델을 도입하였으며, 기존의 음성 강화를 목적으로 한 논문을 더욱 발전시켜 48kHz로 샘플링된 전대역 신호를 증폭시키는 기법을 제안하였다. 잡음이 심할 때에는 라우드니스를 복원시켜도 명료성이 떨어지므로 이를 위해 라우드니스를 복원하는 데에 그치지 않고 일부러 고주파의 라우드니스를 약간 더 증폭하는 방법도 제안하였다. 실험 결과를 통해 우리는 제안된 알고리즘이 잡음 환경에서의 오디오 청취 경험을 얼마나 향상시킬 수 있는지를 알 수 있었다.
최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.
Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.
저면경계층에서 부유사와 소류사 flux를 포함하는 실제적인 표사이동에 기초한 지형변화모델(SED-FLUX)이 개발되었다. SED-FLUX는 파랑모듈, 동수역학 모듈 및 부유사농도, 순부상 flux($Q_s$)와 소류사 flux를 계산하는 표사수송 및 확산모듈을 포함하며, 소류사 flux는 파-흐름 공존장에서 검증된 van Rijn의 TRANSPOR 프로그램에 의해 평가되어진다. 저면에서 순부상 flux $Q_s$는 표사확산모듈에서 source/sink 항으로서 평가되어지며, 수심변화모듈은 수심변화량을 계산하고 시간에 따른 bed level의 변화를 계산한다. 모델의 검증을 위하여 소류사이동의 이동한계수심은 방사성 동위원소 추적자를 사용한 현장 실험자료와 파와 흐름에 의한 표사이동한계수심에 대한 몇몇 경험식과 비교되었다. 본 모델을 파에 의한 해빈 단면변화에 적용한 결과 입사파의 특성에 따른 명확한 침식과 퇴적분포를 나타내었다. 끝으로, 이안제 배후에서 파와 해빈류에 의한 수심변화를 계산한 결과 이안제의 배후에서 초기 tombolo의 형성을 보여주었다.
기업과 소비자 간의 온라인 커뮤니케이션 활성화로 인하여 기업과 소비자 모두 제품에 대한 경험과 지식을 공유하는 온라인 고객 리뷰에 많은 관심을 기울이고 있다. 본 연구에서는 내용 분석법을 통해 온라인 소비자 리뷰들을 맥락단위로 분류하고 분류항목을 도출함으로써 채널(자사홈페이지/쇼핑몰), 제품속성(탐색재/경험재), 가격(고가/저가)에 따른 차이 분석을 시행하였다. 분류 항목의 도출은 ACSI 모델의 구성 항목들을 근간으로 실제 리뷰의 반복적 분류를 통해 이루어졌으며 총 3단계로 나누어졌다. 1단계에서는 일단 제품과 서비스로 분류하고, 2단계에서는 제품에 대해서 기능, 디자인, 가격, 구매동기, 제안/사용팁, 그리고 추천/재구매를, 그리고 서비스에 대해서 AS/업그레이드, 배송/기타제조사와 유통사 등 총 8개 분류 항목을 도출하였으며, 3단계에서는 실제 제품 리뷰 내용을 바탕으로 2단계 분류 항목의 세부항목으로 작성되었다. 분류 항목별 차이 분석 결과, 총 8개의 분류 항목에서 모두 유의한 차이점을 보였는데, 특히 채널별 차이를 보기 위해 분석한 홈페이지와 쇼핑몰에서의 리뷰 내용이 가장 두드러진 차이를 보이고 있었다. 한편, 쇼핑몰의 특성을 나타내는 가격과 배송/기타 서비스 항목을 제외하고는 맥락단위의 개수가 홈페이지에서 더 많이 나타남으로써 기업 홈페이지 상의 소비자 리뷰가 쇼핑몰 상의 소비자 리뷰보다 더욱 상세하다는 것을 알 수 있었다. 제품에 대한 만족도 역시 홈페이지의 리뷰에서 더 큰 것으로 나타났으며, 탐색재와 경험재로 나누어 보았을 때 디자인, 구매동기, 추천/재구매, AS/업그레이드 서비스, 그리고 배송/기타 서비스 항목에서 서로간의 차이가 있었으나, 전반적인 만족도의 차이는 없었다. 또한, 가격별로 보았을 때는 디자인, 가격, AS/업그레이드 서비스에서 고가와 저가의 차이를 볼 수 있었으나 전반적인 만족도의 차이는 없었다.
내진설계를 하고 있는 나라들이 채택하고 있는 내진해석방법중 가장 일반적인 응답스펙트럽법(Response Spectrum Method)은 지진하중을 정적 수평하중으로 치환하여 정적해석하는 것을 기본으로 하고 있다. 여기서 계산된 대치수평하중은 구조물의 소성화에 따른 비선형거동으로 부터 오는 에너지분산현상 및 감쇠(damping)현상 등을 고려하기 위하여 소위 반응수정계수(behavior factor)란 일정수로 나누어 준다. 응답스펙트럼법에 의한 내진설계의 정확도를 좌우하는 지금까지 사용되어지고 있는 반응수정계수는 정확한 계산값들이 아닌 경험적인 값들이다. 반응수정계수를 해석적으로 결정하기 위해서는 구조물의 극한상태에 대한 정의가 선결되어져야 한다. 본 논문에서는 지진하중하에서 강구조물의 한계상태를 기하학적측면과 사용성 측면 및 재료공학적 측면에서 검토하였고 3가지 형태의 구조물을 모델로 하여 반응수정계수를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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