국내외적으로 강구조 약축접합부의 접합방법으로는 브라켓타입이 주로 사용되고 있다. 브라켓타입의 약축접합부는 기둥-보접합부를 공장에서 제작한 후, 현장에 운반하여 시공하므로 보이음부가 추가된다. 따라서 보이음부의 설치비용 및 공사기간이 증가되므로 강구조물의 경쟁력이 저하된다. 본 연구에서는 기존의 표준약축접합부를 개선하여 힘의 흐름이 명확하고, 접합상세가 간결하며, 시공성을 향상시킨 신형상 약축접합부를 제안하였다. 실험결과를 통하여 신형상 약축접합부는 기존의 표준약축접합부보다 최대내력이 크게 나타났으며, 또한 연성적으로 거동하는 것으로 나타났다. 여기서 기존의 표준약축접합부는 스칼럽 또는 보이음용접부에서 응력집중으로 인하여 파괴되는 반면에, 신형상 약축접합부는 응력이 집중되는 스칼럽 및 보이음용접부가 없으며, 또한 H형강기둥과 보를 결합하기 위한 용접플레이트의 두께를 자유롭게 조절할 수 있으므로 이러한 차이가 기둥-보접합부의 최대내력 증가 및 연성적 거동에 기여하는 것으로 판단된다.
철골 기둥-보 강축 접합부에 대한 연구는 그 동안 국내외에서 오랜 기간 연구가 진행되어 내진성능 및 접합부의 강도를 개선시킬 수 있는 많은 접합 형식이 개발되어 사용 중에 있으나, 약축 접합 형식에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 또한 현재 국내에서는 시공성을 고려하여 기존의 브라켓형식 용접 접합부를 선호하고 있으나, 용접량이 많아 취성적인 거동이 우려되며 과대 설계된 경향이 있다. 본 연구의 실험 결과에서 기존 브라켓 형식 용접접합은 용접량이 과도한 것으로 나타났으며, 기둥 웨브와 보의 웨브의 용접은 불필요한 것으로 판단된다. 그리고 본 연구에서 제안한 새로운 기둥-보 약축 접합형식들에 대한 실험 결과에서 기존 브라켓형식 용접접합보다 우수한 내력 및 연성을 보유하여 구조적으로 안전함을 확인할 수 있었다.
소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP: Back Propagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 고객의 신용 등급을 분류하는 방법을 제안한다. SVM은 SV(Support Vector)의 수에 의해서 학습 성능이 좌우되므로, 불규칙한 거래 성향을 보이는 고객에 대해서도 높은 차원으로의 매핑을 통하여, 효과적으로 학습시킬 수 있어 분류의 정확도를 높일 수 있다 하지만, SVM은 근사화 알고리즘(Approximation Algorithms)을 이용하므로 분류 정확도가 이론적인 성능에 미치지 못한다. 따라서, 본 논문은 점진적 앙상블 SVM을 사용하여, 기존의 고객 분류 시스템의 문제점을 해결하고 실제적으로 SVM의 분류 정확률을 높인다. 실험 결과는 점진적 앙상블 SVM을 이용한 방법의 정확성이 기존의 방법보다 높다는 것을 보여준다.
하천에 설치된 수중보를 상류 또는 하류로 이전하게 되면 수위는 변화하게 되고, 이로 인해 기존 형성된 사주, 하중도 또는 습지는 수위 변화에 따른 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 한강 본류의 신곡 지점에 설치되어 있는 수중보를 하류부의 이산포 지점으로 이전, 설치할 경우 수위 변화를 예측하고, 이에 따른 상류 지점에 형성된 습지의 영향을 검토하고자 한다. 조사 결과, 이산포 하류 지점에 새로운 수중보가 신설될 경우 이산포 상류에 형성된 장항습지는 물에 잠기게 되는 것으로 나타났다. 수중보 이전 설치 전의 수위는 해수의 영향을 받는 감조구역에 속하기 때문에 조위의 영향을 받아 수위는 EL. 0m에서 EL. 3.0m까지 변화하였으나, 수중보 이전 설치 이후에는 수위는 EL. $2.7{\sim}3.0m$를 유지하는 것으로 나타났다. 만약, 신곡 수중보가 철거되고 새로운 수중보가 이산포 인근에 신설되면 장항습지가 형성된 지점의 수위는 EL. 2.7m를 유지하게 되며, 이 경우 장항습지는 60% 이상 물에 잠기게 됨으로써 습지가 사라질 수도 있는 우려가 발생될 것으로 나타났다.
철근콘크리트 유공보에 있어서 기존 유공보의 연구는 유공위치를 보춤의 중앙에 위치하여 연구하였으나 철근코크리트 보의 역학적 특성활용과 시공상의 편의성을 위해 사각형 유공의 위치를 보춤 하단에 설치하여 개방형 유공보로 변형하였다. 본 연구에서는 사각형 유공보에 대한 유공크기의 세로길이를 보춤의 0.3배로 하고 가로길이를 세로길의의 1~3배로 변화시켜 보강 및 무보강 상태의 사각형 유공보와 이의 사각형 유공하부 콘크리트를 제외시킨 개방형 유공보에 있어서 총 10개의 시험체를 대상으로 하는 실험을 실시하여 시험체의 최대내력, 유공주위에서의 전단균열과 시험체의 휨인장균열, 주요위치의 변위조사, 주근 및 유공주위의 콘크리트와 보강철근의 변형도조사, 시험체의균열을 조사하여 상호변화를 비교.분석하였다. 이 연구결과로부터 개방형유공보의 유공주위 응력변형상태, 파괴메카니즘, 적절한 개방형 유공크기,설계시 고려사항을 제시하여 차후의 개방형 유공보의 계속적인 연구에 기여하고자 한다.
실시간 멀티미디어 서비스에서 Quality of Service(QoS) 보장의 필요성이 증가하고 있다. 멀티미디어 서비스 제공 형태의 대다수가 될 멀티캐스트 경로설정에서도 QoS 보장은 확장성 신뢰성과 함께 매우 중요한 문제이다. QoS 기반 코어 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즈믄 멀티캐스트 경로설정에서 코어 선택시에 다중 QoS 제약조건을 고려한다. QoS 제약조건은 최소보장 대역폭, 종단 지연, 종단 지연변이 등으로 정의한다. 모의 실험결과는 제안한 QCSA와 Maximum Centered Tree(MCT) Average Centered Tree (ACT) Initial Delay-Constrained Shared Tree(Dcinitial) Random Tree(Random)등의 기존 코어 선택 알고리즘의 성능을 각 항목별로 비교한다 멀티캐스트 그룹 멤버수와 QoS 제약조건을 인자로 한 모의 실험 결과는 제안한 QoS 기반 코어 선택 알고리즘이 기존 코어 선택 알고리즘에 비해서 다중 QoS 제약조건 보장 코어 선택 성공률에서 성능 개선 효과를 가짐을 보여준다. 제안 알고리즘이 본 논문에서 설정한 모의 실험 환경에서는 QoS 기반 코어 선택의 정도를 나타내는 성공률에서 약 10% 정도 기존 알고리즘보다 우수함을 보인다. 이 결과는 제안 알고리즘이 코어 선택 과정의 초기부터 멀티캐스트 그룹내의 모든 멤버에 대한 다중 QoS 제약조건을 고려하는 점이 QoS 기반 코어 선택에서 개선 효과를 나타냄을 보여준다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.
본 논문은 카메라 파라메터의 측정오차에 대하여 강인성을 보이는 새로운 로봇의 스테레오 시각 위치제어 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 카메라로부터 측정된 영상 데이터만을 이용함으로써, 특히 파라메터 측정오차에 대하여 매우 민감함을 보이는 영상 데이터로부터 작업 공간에서의 위치로의 변환, 즉 역변환 추정장치의 필요성을 제거하였다. 이러한 특징이 기존 개발된 시각 제어기와의 큰 차이를 두고 있다. 그럼에도 불구하고 제시된 제어기는 전 작업 영역 내에서 시스템 안정성을 갖는다. 또한 카메라의 위치 측정 오차에 대하여 전혀 영향을 받지 않음이 증명되어지고 방향 폭정 오류에 대해서도 기존 제어기보다 강인함을 시뮬레이션을 통하여 보여진다.
본 논문은 파노라마 모자익의 접합 질을 판단하기 위해 접합 신뢰도라는 수량적 기준을 제시한다. 또한, 파노라마의 자동 생성과 따른 시각화를 위해 필요한 초점거리 측정에 접합 신뢰도가 유용함을 보인다. 이미지로부터 초점거리를 복원하는 기존 방법은 일반적인 파노라마 모자익에서 나타나는 잘못 접합된 부분을 초점거리 계산에 포함하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다. 제안 방법은 높은 접합 신뢰도를 가진 일정 개수의 이미지를 선별할 수 있기 때문에 초점거리를 따르고 정확하게 자동 측정한다. 접합의 신뢰도를 계산하기 위해, 제안 방법은 카메라 회전 움직임 제약조건의 만족 여부를 판단할 수 있는 특징점을 정의하고, 이 특징점의 이상적인 위치와 실제 위치의 차이를 계산한다. 본 논문에서 제시한 제약조건은 카메라의 자유 회전 움직임에서 항상 만족하고, 이는 수학적으로 증명된다. 마지막으로, 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 초점거리의 편차가 작다는 것을 보이고, 파노라마 모자익의 접합 질을 높인다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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