• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권3호
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• pp.78-86
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• 2019

본 연구에서는 전개성능을 고려한 대형 전개형 SAR 안테나의 회전스프링 힌지의 강성 최적설계에 대해 기술한다. 대형 전개형 SAR 안테나는 발사환경에서는 접혀 있다가 궤도에서 임무를 수행할 때 펼치게 된다. 이러한 조건에서 여러 장으로 구성된 안테나 패널을 주어진 시간 내에 최소의 충격으로 전개할 수 있도록 회전스프링 힌지의 적절한 강성을 찾는 것은 매우 중요하다. 회전스프링 강성이 강하면 완전 전개시점에서 발생하는 큰 충격하중이 구조체에 손상을 주며, 약하면 전개 저항으로 인해 완전전개를 보장할 수 없기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 RecurDyn을 이용한 다물체동역학 해석모델을 생성하였으며 전개해석을 통해 전개성능(전개시간 전개충격하중)을 도출하였다 최적의 회전스프링 강성을 찾기 위해 이에 따른 전개성능을 반응표면법을 통해 근사화 시켰으며 최적설계를 수행하여 적절한 회전스프링의 강성 값을 도출하였다.

• 자원환경지질
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• 제53권6호
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• pp.703-713
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• 2020

수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.

• Composites Research
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• 제20권5호
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• pp.64-69
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• 2007

복합재료의 모재지배 물성은 온도나 습도와 같은 환경에 의해서 크게 저하되기 때문에 고온 다습한 환경에서 운용되는 UAV의 일체형 복합재 연료탱크를 설계함에 있어 이러한 유해환경 요소들을 반드시 고려하여야 한다. 본 연구에서는 스마트무인기에 사용될 일방향 복합재료 USN 175B와 직조 복합재료인 WSN3K에 대해서 $90^{\circ}C$에서 담수 침수 실험을 수행하여 모재의 수분 흡수량이 포화될 때까지 노화시킨 후 $74^{\circ}C$의 고온환경에서 인장 및 평면 전단 시험을 수행하였다. 실험 결과 모재 지배적 물성에서 극심한 물성 저하현상이 나타남을 확인하였다. 구조물이 받는 하중의 다양성을 고려하기 위해서 반최적화 기법을 도입하였다. 하중 컨벡스 모델과 안정성 경계를 비교하여 최악의 하중 상황을 판별하였다. 안정성 경계는 일체형 복합재 연료탱크에 저하된 물성을 적용하여 유한요소 해석을 수행하여 얻었다. 이를 통해 최악의 하중상황은 수직상승모드일 때 임을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 철학연구
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• 제120호
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• pp.217-250
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• 2018

주관 혹은 자기의식은 근대철학의 근본원리이다. 칸트에게 자기의식은 객관의식(통각의 종합적 통일)에서의 자기의식(명료한 자기관계로서 통각의 분석적 통일)이다. 이때 그는 자기의식의 반성 모델을 제시한다. 그러나 그는 객관의식을 선험적 인식론의 본래의 주제로 삼음으로써, 통각의 종합적 통일과 통각의 분석적 통일 사이의 필연적 연관성을 체계적으로 해명하지 못하고 있고, 또한 자기의식의 반성 구조에서 순환논증 및 무한반복의 이론내재적인 형식적 난제들을 해결하지 못하고 있다. 초기 하이데거는 기초존재론의 전제들 아래 칸트의 전통 의존적 주관성 이론은 존재망각의 징후들을 보여주고 있다고 비판하면서 칸트의 자기의식 이론을 변형하고, 이 변형된 칸트 이론을 눈앞의 존재에 대한 전통적 존재론의 주관성 이론적 정초로 해석한다. 그는 칸트의 자기촉발과 자기의식 이론에 대한 비판적 해석을 통해 현상학적 지평의식으로서의 자기의식의 모델을 시사한다. 그에겐 칸트의 '나는 사고한다'는 것은 시간 자체, 정확히 말해서 시간 자체의 한 양상인 현재화이다. 그리고 그의 전반성적이고 직접적인 자기관계의 모델에선, 주관의 사고하는 자기관계에서 나타나는 순환논증 및 무한반복의 난제들은 생기지 않는다. 아펠은 선험화용론에서 칸트의 자기의식적 통각 이론은 독아론적이라고 비판하면서, 칸트 이론의 선험철학적 타당성을 논증하는 인간들의 상호주관성의 차원에서 완성하고자 한다. 여기선 칸트의 통각 혹은 의식 일반은 담론적 이성이 기능하고 있는 의사소통공동체로 대체된다. 그런데 주관은 항상 타인들과의 관계를 통해서 자기관계를 가질 수 있고 또 자기와의 의사소통을 할 수 있다. 이처럼 주관의 자기의식 혹은 반성이 본질적으로 언어적으로 매개된 사회적 관계에 의존한다면, 주관의 사고하는 자기관계에서 나타나는 순환논증 및 무한반복은 문제시되지 않는다. 에벨링은 하이데거와 아펠의 칸트 변형들을 비판적으로 수용하면서 이성의 자기비판이라는 칸트의 선험철학적 관점에서 하이데거의 죽음 분석론과 아펠의 담론적 이성 이론을 통합하여, 보편적 죽음에 대한 저항의식의 기초화용론을 개진한다. 이 저항의식은 칸트의 자기의식에 대한 기초화용론적 변형이다. 이성의 저항의식은 독아론적 차원에 머물지 않고, 저항공동체 내에서 논증을 통해 보편화가능한 의식이다. 따라서 순환논증 및 무한반복은 문제시되지 않는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1919-1927
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• 1993

본 논문은 표준 DQDB에서 문제가 되고 있는 불공정성 문제를 경감한 새로운 MAC프로토콜을 제안하고 분석하였다. DQDB MAC프로토콜은 처리율, 메시지 지연 등에서 불공정한 면이 있으며, 대역폭은 슬롯재사용 혹은 파일의 긴 전송 동안 더욱 불균등하게 배분될 수 있다. 본 연구에서 제안한 새로운 프로토콜을 평형(Balanced) DQDB 프로토콜이라 부르기도 하며, 이 새로운 엑세스 프로토콜은 이중 비스 네트워크 프로토콜의 한 비트를 이용하여 대역폭 분할에 공정성 보장 및 DQDB의 모든 특징을 유지한다. 또한, 슬로의 순차적 균등 배분을 해석하기 위하여 Wen Jing 등이 제시한 DQDB분석 모델을 고려하였다. 즉 한 버스상에서 비지 비트의 발생 확률을 예측하고, 마코프 체인을 사용하여 제안한 프로토콜에서의 처리율과 전송 확율에 대하겨 연구하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 각 노드에서 RQ나 CD계수기가 동적으로 변화하는 상태에서 평형 DQDB와 표준 DQDB, BWB 구조를 비교하였다. 그 결과, 평형 DQDB가 동상위 노드에서에서 처리율이 감소하지만, 전체 노드의 약 70~80% 정도가 처리율 0.9 이상으로 나타났으며, 이러한 특징들은 수치적 분석 모델과 유사한 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1119-1127
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• 2018

대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.

• 터널과지하공간
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• 제16권4호
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• pp.281-287
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• 2006

산악 지형 내 터널 굴착에 따른 지하수 유입은 실제 암반 내 발달한 절리 및 파쇄구간을 따라 유동하는 지하수에 의해 발생한다. 이러한 현상을 보다 합리적으로 분석하기 위해 정밀 지반조사 물리탐사 및 시추 탐사 등의 분석 결과를 토대로 모델영역을 선정하고 대표 절리군 1, 2 및 3을 선택하였다. 3차원 절리망을 생성하기 위해 프로그램(FracMan)을 이용하였고 불확실성을 줄이기 위해 확률적 통계기법 중 하나인 Monte Carlo Simulation 을 적용하였다. 수리특성을 파악하기 위해 실시한 불연속면 수리특성 시험 양수시험 및 수압시험 결과 대표 절리군 1, 2 및 3의 투수량 계수($T_f$)는 각각 $9.60{\times}10^{-6},\;7.35{\times}10^{-6}$ 및 $1.01{\times}10^{-5}m^2/s$ 이였다. 모델 영역의 수리적 초기조건을 파악하기 위해 지하수 연속체 프로그램(Visual MODFLOW)를 병행하여 적용하였다. 지하수 불연속체 프로그램(MAFIC)을 이용하여 해석한 결과 터널내부의 단위 길이 당 유입량은 평균 $5.40{\times}10^{-1}m^3/min/km$, 표준편차 $3.04{\times}10^{-1}m^3/min/km$로 예측되었다. 이 결과를 토대로 터널 굴착에 따른 광역적인 지하수계 변화를 분석한 결과 $8.64{\times}10^{-2}{\sim}2.30{\times}10^{-1}m^3/min/km$로 기존 및 본 설계 적용 기준인 3.00 및 $2.00m^3/min/km$의 값보다 낮은 범위로 예측되어 터널 굴착 시 지하수 유입에 따른 공극수압의 변화에 따른 응력 변화가 적어서 터널 구조의 안정성에 미치는 영향이 적을 것으로 분석되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.23-30
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• 2017

건설산업 분야에서 빌딩정보모델링(BIM)은 단지 설계를 보다 쉽게 지원하고, 3차원 모델을 구현하기 위한 도구만은 아니다. 왜냐하면, 설계, 시공, 유지관리 및 철거에 이르는 건설 생애주기 동안의 다양한 데이터를 입력하고 관리가 가능하도록 구조화 되어 있기 때문이다. 이렇게 구조화된 모델을 가지고 다양한 분석 및 해석이 가능해지기 때문에 BIM의 역할은 점점 더 증대되어 가고 있다. 노르웨이 베스트바넨의 국립예술박물관 현상설계 경기를 시작으로 국내외적으로 BIM을 설계 경기 및 평가에 적용하려는 노력이 다각적으로 발생하고 있다. 이때, 기존 방식의 설계경기와는 다르게 BIM기반으로 전사적인 시뮬레이션을 통한 자동적이며, 신뢰성이 높고 효율적인 평가가 가능하게 된다. 이를 위하여 각 BIM 도구를 대상으로 하는 모델링 가이드가 필요하며 이를 검증할 수 있는 평가시스템의 요구가 생기게 되었다. 본 논문은 건설산업 분야에 새로운 패러다임을 이끌고 있는 BIM 기술을 이용한 새로운 방식의 설계평가 및 절차의 방향에 대해, 전력거래소 본사사옥 등의 이전 설계경기 사례를 비교분석하고 이에 대한 개선방안을 설명함으로써 향후 발주될 BIM기반 건축설계경기 평가의 방향을 제시하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.192-207
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• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.