본 연구에서는 동다짐 공법을 적용할 시 개량심도와 진동영향 예측을 유한요소해석을 통해 그 적용성을 규명하였다. 동다짐 공법이 적용된 기존 현장 조건에 따라 지반을 모델링하였으며, 동적하중 모델은 rigid body force를 적용하였다. 개량심도는 심도별 최대 연직 입자 가속도로 예측을 하여 기존 경험식과 비교 분석하였으며, 진동영향은 진동원으로부터 거리별 연직 최대 입자 속도를 도출하여 기존 경험식에 의한 값과 비교 분석하였다. 수치해석 결과, 개량심도의 경우 기존의 경험식과 비슷한 양상을 띄고 있으며, 진동영향의 경우는 기존 식과 특정 구간에서 차이를 보이고 있으나, 어느 정도 소요이격거리를 예측 할 수 있었다. 이들 해석결과는 경험적인 방법과 더불어 동다짐 설계의 신뢰도 향상을 위한 기초적인 자료가 될 것으로 보인다.
본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.
본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 VR 자전거의 성능과 UX 변수의 항목과의 상호 관련성을 다중 회귀분석의 방법을 통하여 제품의 개념 설계 시에 중요시 되는 성능의 인자를 분석한다. 회귀식의 결과로 사용자 편의성과 감정적 요소에 영향을 주는 주요한 독립적 요소를 분석하고 VR 장치의 기구물 설계에서 중요 기능적 요소를 파악하여 품질기능전개를 수행하였다. 이들과의 연관관계는 주관적인 관계점수 대신에 회귀계수를 이용하여 체계적 기능 전개를 수립하였다. 본 논문의 결과로 기술적 만족도 중에서 사용자 편의성과 감정적 요소에 가장 많은 영향을 주는 주요 핵심 품질 기능의 요소로는 VR 자전거의 핸들링에 대한 만족도와 속도 조절에 대한 만족도가 가장 중요한 요소로 분석되었다. 또한, 제품 개발 전에 사용자 편의성과 사용자가 느끼는 감정을 기술적 요소로부터 예측할 수 있는 모델을 설정하여 제품 개발의 성공 가능성을 높일 수 있게 하였다.
본 논문에서는 국내 서남해안 11개 지역에서 수행된 63회의 피에조콘 시험결과와 176개의 선행압밀하중 자료로부터 국내 연약지반의 선행압밀하중 예측을 위한 오차 역전파 알고리즘으로 학습된 피에조콘 인공신경망 모델을 구축하였다. 전체 자료 중 147개의 자료만이 인공신경망 모델 구축을 위한 학습과정에 사용되었으며 학습에 사용되지 않은 29개의 자료를 구축된 인공신경망의 검증에 활용하였다. 또한 기존의 경험모델 및 이론모델과 비교하여 제안된 인공신경망 모델의 유용성을 확인하였다. 연구를 통하여 4-4-9-1의 구조를 갖는 간단한 다층 인공신경망이 구축되었으며 입력값으로는 피에조콘 선단저항력 $q_T$, 관입간극수압 $u_2$그리고 지반의 총상재하중 $\sigma_{vo}$ 및 유효상재하중 $\sigma'_{vo}$ 이 사용되었다. 제안된 인공신경망 모델은 학습되지 않은 새로운 검증자료에 대한 예측을 통하여 입력변수들과 선행압밀 하중 간의 비선형적 상관관계를 성공적으로 모델하는 것으로 검증되었으며 정확성면에서는 기존의 이론모델과 국내외 경험모델과 비교할 때 월등히 향상된 예측능력을 가진 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 제안된 모델은 국내 특정지 역에 대한 모델이 아니라 서남해안의 다양한 지반특성을 갖는 지반에서 수행된 자료를 바탕으로 구축되어 데이터베이스에 포함되지 않은 지역에 대하여도 매우 타당성있는 예측결과를 주어 특정지역에 국한된 지역의존적 예측이 아닌 일반화된 지역에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
소프트웨어 개발을 위한 모델링 방법 중 대표적인 것으로 UML을 이용한 방법이 있으며, 제품계열공학에서 소프트웨어의 재사용을 위한 모델링 방법으로 feature 모델링에 관한 연구가 진행 되고 있다. feature 모델링 방법은 잘 정의된 개발 기법을 제공하여 활용되고 있으나 다소 범용 적이지 않다. 또한 그 구조물이 UML과 상이하여 UML사용자가 feature 모델을 재사용하는 데는 어려움을 가지고 있고, feature 모델에서 class모델로의 변환을 제시한 기존연구는 도메인 전문가에 의해 경험적으로 모델링을 하기 때문에 모호성과 이해의 오류, 그리고 잘못된 해석 등의 문제가 발생 된다. 그리고, feature 모델과 class모델의 모든 요소를 매핑하여 변환하지 않는다는 점에서 완전하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 Ontology를 이용하여 의미 기반의 명확한 명세를 통한 feature모델의 class 모델로의 변환기법을 제시하고, 이를 위해 feature 모델과 class 모델의 구조물의 요소를 정의하고 이를 기반으로 feature 모델과 OWL, 그리고 class 모델 속성간의 매핑 규칙을 제시하고, 본 논문에서 제시한 변환 프로세스를 이용하여 사례연구를 하였다.
제품계열공학에서 feature diagram(FD)은 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근거하여 작성되어, feature간의 공통성 및 가변성분석 기준이 불명확하며 비정형적인 feature의 공통성 및 가변성 분석으로 인한 stakeholder의 공통된 이해가 부족한 문제점을 내포하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 공통된 feature의 이해를 위해 feature 속성리스트에 기반한 메타 feature모델과 feature간의 의미유사성관계를 이용한 온톨로지를 적용한 공통성 및 가변성 분석모델을 제안한다.
실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.
현재 제품계열 공학에서 feature 중심의 공통성 및 가변성 분석을 통한 재사용성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지는 도메인 전문가의 직관 및 경험에 의해 feature가 분석되어 그 개념의 불명확함으로 재사용 측면에서 제한점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 개별 feature 속성 List 작성을 통해 feature간의 의미관계를 중심으로 한 Pattern 분석 방법을 제시하고, 의미 유사성 관계를 적용한 feature 온톨로지 그래프를 이용하여 S/W 제품계열 도메인 공학에서 사용자와 개발자간의 동일한 해석이 가능하고 재사용성을 위한 명시적 feature를 분석 및 추출하는 모델을 제안한다.
연안 해역에서 공간적으로 미세한 생태학적, 생지화학적 변화를 파악하기 위해서는 저해상도의 해색위성보다 Landsat ETM+나 SPOT HRV와 같은 중간 해상도의 육상관측 위성을 이용하는 것이 더 효과적이다. 이 연구에서는 각 밴드의 spectral response curve를 고려하여 Landsat TM/ETM+용 부유퇴적물 농도 추정 알고리즘을 개발하였다. Landsat 영상으로부터 연안 부유퇴적물 알고리즘을 향상시키기 위하여 두 가지 타입의 알고리즘 사용하였는데, 현장관측에 의한 경험적 모델과 원격반사도 모델이다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법으로 연안 지역에서의 부유퇴적물 농도추정 알고리즘을 만들어보고, 현장 관측 자료를 이용하여 두 알고리즘을 검증 및 비교해 보았다. 그 결과 2번 밴드를 사용한 경험적 알고리즘이 현장조사 자료와 가장 잘 일치하였다. 원격반사도 모델 기반의 알고리즘은 경험적 모델에 비해 높은 값을 추정하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 사용된 모델은 안유환(2000)에 의해 개발된 것으로서 지중해 해역의 특성에 맞도록 개발된 것이다. 따라서 해수성분요소 등의 해역 특성이 매우 다른 우리나라 해역에 맞지 않아서 생긴 결과라 생각된다. 차후에 이 모델을 우리나라 해역 특성에 맞도록 개발한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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