기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 최근 들어 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법이 제안되었다. 본 연구에서는 최근에 제안된 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 알아보았으며, 카오스이론이 적용된 비선형 예측기법으로는 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성 분석을 통해, 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 시계열 자료 모두에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 200일에 대한 1, 3, 5일 예측 결과, 가역접근법이 표준접근법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
불포화 흐름을 고려하지 않는 도해법 (Casagrande, 1961; Cedergren, 1997)과 근사식(Sakamoto, 1998)에 의한 중심코어형 사력댐 코어죤의 침투량은 실제 침투거동과는 차이가 있고, 저수위 변화에 대한 침투량 변화경향의 파악도 곤란하다. 본 연구에서는 소양강댐에 대한 2차원 정상상태 및 비정상상태 침투류해석으로 저수위, 포화투수계수, 불포화수리특성 변화에 대한 정상상태 침투량과 정상상태 도달시간에 미치는 영향요인을 분석하였다. 분석결과 침투량은 정규화된 선형 관계식으로 예측이 가능하고, 불포화 예측변수 n이 정상상태 침투량과 정상상태 도달시간에 가장 큰 영향을 주었다. 본 연구에서 제시한 예측기법은 복잡한 3차원 해석 및 여러 단면에 대한 2차원 해석을 수행하지 않고도 댐 설계자 및 안전관리 실무자가 중심코어형 사력댐의 침투량을 산정하여 실측치와의 정량적 분석에 손쉽게 이용할 수 있을 것으로 생각된다.
정위적 방사선 수술은 한 번에 두 개내 병소에는 고선량의 방사선을 조사하면서, 주위 정상조직에는 최소한의 방사선이 조사되도록 시술하는 치료기법이다. 본 연구는 정위적 방사선 수술시 자동적 치료계획을 수행하기 위하여, 선형가속기와 감마나이프의 다수의 회전중심점을 이용하는 치료계획에 대한 물리적 격자구조에 기반한 새로운 방법을 개발하였다. 최적의 방사선 수술계획은 많은 빔관련 변수들의 조합으로서 만들어진다. 본 연구에서는 선형가속기와 감마나이프 수술시 빔 측면도의 50% 수준에서의 선량분포가 콜리메이터/헬멧의 구멍 크기와 일치하는 점을 이용하여 하나의 회전중심점을 중심으로 선량분포를 구형으로 모델화시켰다. 그리고, 다수의 회전중심점들은 병소내 위치와 크기를 고려한 정육면체 구조와 1×1×1 ㎣의 체적소 단위의 계산에 의해 자동적으로 배치시켰다. 이 기법에 의한 치료계획 방법은 선량체적히스토그램, 선량의 일치성, 선량의 균질성의 병소내 선량분포로서 평가되었다. 그 결과, 새로운 기법은 불규칙한 병소들에 대하여 프로그램 시스템에 의해 빠르게 다수의 회전중심점들을 배치시켰다. 또한, RTOG의 권고사항에 언급된 병소내 선량분포의 일치성, 균질성이 기준을 잘 만족하였고, 병소들은 50% 이상의 등선량 곡선 내에 포함되었다. 이와 같은 성과는 불규칙하게 형성된 병소와 선형가속기나 감마나이프와 같은 다른 치료 장치 기법들에서 특별한 제약없이 보편적으로 적용이 될 수 있을 것으로 생각된다.
사물 인터넷 환경 중에서 통신기기들이 필드 안에 무작위의 패턴으로 배치되는 무선 센서네트워크는 효율적인 라우팅 프로토콜을 통한 에너지소모의 최적화가 중요하다. 노드간에 주고받는 데이터의 크기가 다양한 사물 인터넷 환경에서는 클러스터 헤드노드의 버퍼의 크기가 데이터손실율과 네트워크의 수명에 큰 영향을 준다. 유한한 버퍼 상황에서 데이터의 손싱율을 최소화 하기 위하여서는 각 클러스터에 균일한 숫자의 멤버가 할당되는 부하 균등화가 중요하다. 본 논문은 네트워크 구성 직후 싱크 노드와 센서 노드가 몇 차례의 메시지를 교환하고 이를 바탕으로 싱크 노드가 삼변 측량으로 센서 노드의 근사적 위치를 파악하고 클러스터를 구성함으로써, 클러스터 헤드의 수와 멤버수를 결정적(deterministic)으로 구현하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 데이터의 손실율과 네트워크의 평균 수명에 있어서 성능향상을 확인하였다.
자연하천은 일반적으로 만곡수로나 사행수로 형태를 보이고 있으며, 직선수로에서와 달리 원심력에 기인한 이차류 영향을 받게 된다. 이차류에 의해서 수면에서는 만곡부 바깥쪽으로, 하상에서는 만곡부 안쪽으로의 흐름특성을 보이게 된다. 만곡부 안쪽으로 가해지는 하상 전단응력에 기인하여 하상에서의 입자가 만곡부 안쪽으로 이송되며, 결과적으로 만곡부 안쪽에는 점사주가, 바깥쪽에는 소(pool)가 생성된다. 또한 지형경사의 생성으로 입자에 가해지는 중력효과도 변화된다. 따라서 이와 같은 자연하천의 흐름과 하상변동을 수치모의 하기 위해서는 만곡부 이차류 특성을 고려한 모형이 필요하다. 본 연구에서는 수심 적분된 흐름방정식과 하상토 보존방정식 (Exner equation)을 이용한 하상변동을 위한 비연계 수치모형을 위해서 하상토 보존방정식의 유한요소 알고리즘을 개발하였다. 하상토 보존방정식은 흐름 특성에 따른 평형 유사량의 공간변화율을 이용하여 일정 기간 동안의 하상 변화량을 계산한다. 이 때 이차류에 의한 하상 전단응력의 편각 및 지형경사 변화에 따른 실제 입자의 이송방향을 보정하여 평형 유사량이 계산된다. 이러한 보정식을 적용시키기 위해서는 유속성분의 공간변화량 및 지형경사의 공간성분이 필요하다. 유한요소법은 연속성 변수를 이산화시켜 근사해를 구하는 수치기법의 일종이기 때문에, 요소망이 불규칙적으로 구성되었을 경우 임의의 절점에서 연속성을 지닌 변수의 공간변화율을 계산하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평형 유사량 계산 시에 절점이 아닌 요소 내부에서 평형 유사량을 계산하는, 하상토 보존방정식의 새로운 유한요소 알고리즘을 개발하고, 새로운 알고리즘을 적용시킨 수치모형의 검증을 행하였다. 경계조건 알고리즘의 검증으로 위해서 Soni 등 (1980)이 행한 상류 유입 유사량에 따른 하상변동을 수치 모의하고 실험치와 비교하였으며, Sutmuller와 Glerum (1980)이 수행한 만곡수로에서의 하상변동을 모의하고 실험과 비교하였다. 새로운 알고리즘을 적용시킨 하상토 보존방정식의 유한요소 수치모형의 결과는 매우 안정적이며, 실험과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 본 수치모델은 현재 균일한 입자의 하상토만을 고려하므로, 입자분급이나 하상 장갑화 현상 등은 무시한다.
조선 산업과 IT의 융합으로 인해 선박에서의 데이터 사용량이 계속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 여러 무선통신 기술들이 논의되고 있다. 특히 다중 안테나 시스템은 높은 수율을 제공할 것으로 기대되는 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 공간 다중화 해양 통신 시스템에서 채널 특성과 기지국의 빔 전송 각도를 고려하여 기지국이 서비스 할 선박을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 무선 채널의 클러스터링 특성을 이용하여 선박이 수신 받는 신호를 최대화하는 방식으로 시스템의 수율을 증가시켰다. 또한 빔 간섭이 큰 선박을 제외하고 선택하는 방식으로 선박 선택에 걸리는 시간을 단축시켰다. 제안하는 알고리듬의 성능 분석을 위해 모의실험 한 결과, 제안하는 알고리듬의 수율은 전수조사 알고리듬과 근사하지만 연산의 복잡성은 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
4차 산업혁명 시대에 가상현실 기술의 급속한 성장은 국방 분야에서도 ICT 융합과 더불어 군사훈련체계의 과학화를 가속 시키고 있다. 최근 육군에서는 사격장 소음문제에 따른 민원증가, 사격장 안전사고 예방, 그리고 훈련비용 절감과 같은 민감한 사안을 해결하기 위해 모의 사격훈련 시뮬레이터 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 사격훈련시뮬레이터의 기술적 한계점을 살펴보고 이를 극복하기 위해 훈련자 중심의 공간 동기화 기법과 미소각 근사 수정질점탄도모델을 제안한다. 자체 개발한 정밀사격 시뮬레이터 MARS(medium range assault rifle shooting simulator)에 조성된 혼합현실(mixed reality) 환경에서 반응조끼(haptic vest)를 착용한 훈련자는 가상적군과 양방향 교전간 실시간 피격을 경험할 뿐만 아니라 실제 탄도궤도가 적용된 정밀사격훈련을 수행하게 되어 훈련 결과에 따른 신뢰 높은 훈련평가를 받을 수 있게 되었다.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.
폭발하중을 받는 콘크리트 구조물을 섬유 복합재 등의 보강 재료를 사용하여 보강하는 경우에는 강성 증가와 함께 적절한 연성을 확보할 수 있어야 한다. 그러나, 폭발하중을 받는 구조물의 설계 및 해석에 일반적으로 사용되는 기존의 근사적이며 단순화 모델은 보강 재료에 대한 효과를 정확히 반영할 수 없을 뿐 아니라 해석 결과의 정확성 및 신뢰성에 문제가 제기되어왔다. 또한, 동적 하중에 대한 콘크리트와 철근의 응답은 정적 하중에 대한 응답과 상이하기 때문에 기존의 정적, 준정적하에서 정의된 재료물성값들을 폭발하중에 대한 응답 계산에 사용하는 것은 부적절하다. 따라서, 본 연구에서는 명시적(explicit) 해석 프로그램인 LS-DYNA를 사용하여 매우 빠른 재하속도를 갖는 폭발하중에 대하여 강도 증진 및 변형률 속도 효과가 반영된 재료 모델을 포함하고 있는 정밀 HFPB(high fidelity physics based) 유한요소해석 기법을 제시하였다. 제시된 해석적 기법을 통하여 탄소섬유 복합재와 유리섬유 복합재를 사용하여 보강된 콘크리트 벽체의 폭발하중에 대한 거동을 해석하였으며, 이를 보강하지 않은 벽체의 해석 결과와 비교함으로써 보강 성능 분석을 실시하였다. 해석 결과 보강에 따른 최대 처짐이 약 $26{\sim}28%$ 감소하는 보강 성능을 확인하였으며, 제안된 해석 기법이 보강 재료와 보강 기법의 유효성을 평가하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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