본 연구에서는 크기가 다른 두 종류의 단단한 구형 입자들로 충전된 이분산(二分散) 충전층을 지나는 비압축성 유체 흐름의 투과도를 실험적으로 측정하고 이론적으로 예측하는 문제를 다룬다. 작은 입자에 대한 큰 입자의 크기 비 ${\lambda}$가 1.25와 2인 두 가지 경우에 대해 여러 가지 입자 혼합 비율로 충전층을 만들고 그 공극률과 유체 흐름의 투과도를 측정하였다. 이분산 충전은 입자 크기가 일정한 단분산 충전에 비해 공극률이 감소하고 투과율이 감소하나 입자들의 크기 비 ${\lambda}$나 혼합 비율 ${\gamma}$에 따라 다르게 나타난다. 두 가지 입자의 혼합 비율에 따른 공극률의 변화와 투과율의 변화 형태는 서로 일치하지 않는다. 개별 충전 입자에 걸리는 항력 계산에 기초한 모델을 고안하여 투과도를 예측하는 간단한 이론식을 유도하였고 이 식을 이용한 예측값을 실험 결과 및 선행 연구 결과들과 비교한 결과, 이 이론식에 의한 투과도 예측값이나 입자 혼합 비율에 따른 투과도 변화 경향이 실험값에 가장 근사하였다. 이 이론식을 이용해 이분산 충전층을 지나는 유체 흐름의 투과도를 간단하고 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 모바일하버의 하역 시스템으로 특화되어 개발한 제로 모멘트 크레인에 적용되는 조인트를 설계하고자 한다. 해당 조인트는 제로 모멘트 포인트의 개념에 기반하여 제로 모멘트 크레인을 안정화시키는데 중요한 역할을 수행한다. 이 목적을 위해서는 크고 다양한 형태의 하중을 견딜 수 있으며, 또한 2 방향의 자유도를 허용할 수 있어야 한다. 통상적인 설계 과정을 거쳐, 유니버셜 조인트와 스피리컬 조인트를 결합한 후 가변형 구름 요소를 적용한 새 디자인을 제안하였다. 구름 요소는 하중을 분산시키며 하역 과정 동안의 동력 손실을 줄여준다. 시스템의 복잡성과 최적화 과정의 효율성을 고려하여, 크리깅 기반 근사 최적화 기법을 선정하였다. 설계된 조인트를 검증하기 위해, 구조 해석을 수행하고, 축소 시제품을 제작하였다.
일반적으로 재료절단 문제는 재료를 절단할 수 있는 패턴을 찾고 선형계획법으로 최적의 패턴 수를 찾는다. 그러나 패턴 수는 일반적으로 지수적으로 증가하기 때문에 사전에 모든 패턴을 고려하는 것은 비현실적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 Suliman의 실현 가능 패턴을 구하는 방법을 적용하여 사전에 패턴을 구하는 방법을 적용하였다. 또한, 실현 가능 패턴들을 대상으로 선형계획법이나 근사 알고리즘을 적용하지 않고 정확한 해를 다항시간으로 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 실현 가능 패턴들 중 모든 요구의 1st 발생 빈도가 손실량 0에 모두 분포하는 경우와 다양한 손실량에 분산되어 분포하는 경우로 구분하여 패턴 수를 분배하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 2개의 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에서 정확한 해를 구하는데 성공하였다.
GIS와 연계시켜 만든 분산형 모델의 대표적인 경험식인 USLE model과 물리학기반의 GeoWEPP model을 경기도 이천시에 위치한 소유역에 적용하여 2004년 1월에서 2005년 1월까지 1년간의 토사유출량을 비교하였다. 연구기간동안의 유출된 토사량은 실제관측결과 270.54 ton, USLE 모델 적용 시 358.1 ton, 그리고 GeoWEPP 모델 적용 시 283.30 ton으로 각각 산출되었다. 각각의 모델을 적용한 산출량은 실제 산출량보다 과대하게 산출되었으며, 산출결과만을 볼 때, GeoWEPP 모델을 적용한 토사유출량이 USLE 적용 산출량 보다 관측량에 더 근사한 산출량을 보였다. 모델 적용 산출량이 과대산출 된 원인으로는 실험웨어를 월류하여 빠져나간 부유물에 대한 양이 포함되지 않았기 때문으로 판단된다.
본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.
본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따른 영향을 고려하기 위하여 보정항을 추가한 제곱함수식을 제시하였으며, 이 식에 발생된 자료를 적합시켜 각각의 경우에 따른 매개변수를 추정하였다. 이 결과를 이용하여 지역빈도해석의 지점 간 교차 상관성을 고려한 수문추정량의 분산 추정 등의 연구에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.
국방 분야에서 유도무기와 같은 일회성 무기체계는 제작 후 오랜 기간 보관되어지기 때문에 수명 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 유도무기에 사용되는 리튬 2차 전지에 대해 수명을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 연구를 위해 5년 이상 무기체계에 탑재되어 사용된 리튬 2차 전지를 확보하였으며, 비기능 검사를 수행하여 외적인 변화나 고장이 발생하였는지 확인하였다. 비기능 검사가 끝난 후 리튬 2차 전지의 성능 측정을 위한 방전 시험을 실시하였으며, 방전 시험 시 전지를 규격에 맞추어 충전한 후 방전 시험을 실시하였다. 방전 시험을 통해 초기 충전 전압, 방전 시간, 전지 온도 등을 측정하였으며, 이를 기존에 측정된 데이터와 비교하여 성능 변화 경향을 확인하였다. F-검정과 일원분산분석(One-way ANOVA, Analysis of Variance), 회귀 분석을 통해 노화가 발생하였는지 확인하였으며, 회귀 분석을 통해 측정된 근사식을 통해 리튬 전지의 수명을 추정하였다. 분산분석 결과 p-value 값이 기준값 0.05보다 작은 것을 알 수 있었으며, 일정 시간이 경과하였을 때에 전지의 성능이 15% 이상 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 성능 변화는 리튬 폴리머 셀의 물성 변화로 인해 일어나는 것으로 추정된다.
강화학습에서 근사함수로써 사용되는 딥 인공 신경망은 이론적으로도 실제와 같은 근접한 결과를 나타낸다. 다양한 실질적인 성공 사례에서 시간차 학습(TD) 은 몬테-칼로 학습(MC) 보다 더 나은 결과를 보여주고 있다. 하지만, 일부 선행 연구 중에서 리워드가 매우 드문드문 발생하는 환경이거나, 딜레이가 생기는 경우, MC 가 TD 보다 더 나음을 보여주고 있다. 또한, 에이전트가 환경으로부터 받는 정보가 부분적일 때에, MC가 TD보다 우수함을 나타낸다. 이러한 환경들은 대부분 5-스텝 큐-러닝이나 20-스텝 큐-러닝으로 볼 수 있는데, 이러한 환경들은 성능-퇴보를 낮추는데 도움 되는 긴 롤-아웃 없이도 실험이 계속 진행될 수 있는 환경들이다. 즉, 긴롤-아웃에 상관없는 노이지가 있는 네트웍이 대표적인데, 이때에는 TD 보다는 시간적 에러에 견고한 MC 이거나 MC와 거의 동일한 학습이 더 나은 결과를 보여주고 있다. 이러한 해당 선행 연구들은 TD가 MC보다 낫다고 하는 기존의 통념에 위배되는 것이다. 다시 말하면, 해당 연구들은 TD만의 사용이 아니라, MC와 TD의 병합된 사용이 더 나음을 이론적이기 보다 경험적 예시로써 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구들에서 보여준 결과를 바탕으로 하고, 해당 연구들에서 사용했던 특별한 리워드에 의한 복잡한 함수 없이, MC와 TD의 밸런스를 랜덤하게 맞추는 좀 더 간단한 방법으로 MC와 TD를 병합하고자 한다. 본 연구의 MC와 TD의 랜덤 병합에 의한 DQN과 TD-학습만을 사용한 이미 잘 알려진 DQN과 비교하여, 본 연구에서 제안한 MC와 TD의 랜덤 병합이 우수한 학습 방법임을 OpenAI Gym의 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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