본 연구는 인화성 액체를 특정 용기에 담유하고 구획된 공간에서 연소 실험을 실시하여 연소 패턴을 분석하는 데 있다. 담유 실험에 사용된 용기는 깊이 20 mm, 넓이 150 mm의 플라스틱이다. 화염이 착화되어 연소되는 과정은 디지털카메라(digital camera) 및 비디오카메라(video camera)를 이용하여 확보하였다. 화염이 최성기에 도달하는 속도는 벤젠이 가장 빠르고 약 60 s이다. 반면 가장 늦게 것은 알코올이었으며 약 360.0 s로 6배 정도 차이가 있었다. 화염이 최성기에 도달하였을 때 플라스틱 용기와 인화성 액체가 동시에 연소됨에 따라 연기는 대부분 검정색이었다. 연소가 완료된 후유증 검지관(crime investigation tube)을 이용하여 유증을 조사한 결과 대두유를 제외한 모든 인화성 물질에서 유증 채취가 가능했다. 즉, 연소 물질의 종류에 따라 화재의 확산 속도 및 패턴 등에 큰 차이가 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
U형 강재보를 근간으로 콘크리트 슬래브와 합성을 위하여 A형의 덮개형 강재앵커를 검토하여 AU합성보를 연구하였다. 이는 노출형의 H형강 강재보에 비해 내부 평면의 자율성을 높일 수 있고 공기 단축과 더불어 층고 절감이 가능하며 튜브구조로서 내부에 콘크리틀 충전하여 휨 강도과 휨 강성를 높였다. 본 연구에서는 AU합성보의 휨실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 하중 초기에 선형적으로 하중이 증가하면서 콘크리트 슬래브의 파괴에 의해 최대 강도에 도달하고 최대 내력의 85% 이상을 발휘하며 연성적 거동을 하였다. 또한, 덮개형 강재앵커를 통해 합성효과를 발휘하였으며 모든 실험체가 최대 내력에 도달할 때까지 완전 합성거동으로 안정적이었다. 그리고 U형 단면의 강판 두께를 증가시켰을 경우에도 휨 강도와 휨 강성이 증가하였고, U형 단면의 하부에 고강도 강판을 용접 부착하였을 경우에도 성능이 개선되었다. AU합성보의 휨강도는 건축구조기준에 따라 제안된 휨 강도식을 적용할 수 있을 것으로 판단되었다.
실시간으로 특정 대상의 위치를 추적하는 것은 특히 u-헬스 서비스에 있어서는 이용자가 자율적인 통제가 어려운 상황에 처할 수 있음에 따라 중요하게 요구되는 사항이다. 지금까지 위치를 인식하는 대표적 방법으로 삼각측량법이 제시되어 왔는데, 이는 세 개의 고정된 기준점에 의하여 대상노드와의 거리를 측량하여 위치를 추정하는 방법이다. 그러나 특히 u-헬스 서비스에서 이용자는 위치인식을 위한 기준 수신장치로부터 멀어지거나 또는 수신장치의 장애, 고장, 부재 등과 같은 통신 도달성이 결여된 여건에 처할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 특수한 여건이나 상황에 적용 가능한 위치인식 방안과 이를 실시간으로 추적할 수 있는 방법을 연구하여 제시한다.
선형/가산 CA에서 끌개는 패턴인식, 패턴 분류 또는 연관기억장치 디자인, 질문처리기 등과 같은 분야에서 활용되고 있기 때문에 이를 어떻게 찾을 수 있는지는 주요한 연구 대상이 되어 왔다. 그러나 복잡한 현실을 모델링하고 그 해결방안을 모색하기 위해서는 비선형 CA의 도입이 불가피하게 되었다. 본 논문에서는 RMT를 개선한 CLT를 도입하여 비선형 CA의 끌개와 도달불가능 상태를 효율적으로 찾는 방법을 제시한다.
시스템이 실행 중 다양한 환경 요인에 의해 발생할 수 있는 불확실성을 명세하기 위해 확률의 개념을 적용한 명세 방범이 요구되고 있다. 본 논문에서는 실행에 영향을 주는 많은 환경 요인들을 고려하여, 변화하는 실행 환경에서 시스템의 행위를 예측, 분석하기 위한 확률 정형 기법인 확률 추상 시간 기계(PATM:Probabilistic Abstract Timed Machine)를 제안한다. PATM에서는 확률에 영향을 주는 환경요인을 실행 도중 변경이 가능한 가변 확률 요인과 변경이 불가능한 고정 확률 요인으로 분류하고 있다. 시스템의 행위에 대한 분석은 PATM의 동적 실행모델인 확률 도달성 그래프를 통해서 이루어진다. 분석결과를 토대로 시스템의 동작 실패 가능성을 예측하고, 이에 영향을 미치는 가변 환경 요인을 변경하여 궁극적으로 시스템의 신뢰도를 향상할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 디젤 연료 온도에 따른 실제 분사되는 연료량, 분사율 그리고 거시적 분무 발달 과정에 대한 특성을 파악하고자 하였다. 시험 결과 동일한 분사 시작 신호 및 분사 기간 신호를 입력하였음에도 불구하고, 연료 온도가 낮아짐에 따라 실제 연료 분사량이 감소하는 경향을 보였다. 분사율 측정 결과를 통해 연료 온도가 낮은 조건에서 실제 분사 시작 시점이 지연되며, 실제 분사가 유지되는 기간이 짧아지는 것을 확인하였으며, 이를 통해 실제 분사되는 연료량 저감에 대한 근거를 찾을 수 있었다. 거시적 분무 이미지 촬영 결과를 연료 온도 별 분무 도달 거리로 표현하여 비교 하였으며, 낮은 연료 온도 조건에서 분무 미립화 성능 악화로 인해 분무 도달 거리가 길어지는 것을 확인하였다. 저온 조건에서의 연소 개선을 위해 향후 시도할 선행 평가로서 피스톤 타켓팅 평가를 수행하였으며, 이른 시기에 분사되는 파일럿 연료가 크레비스 영역으로 유입되는 것을 확인하였으며, 이를 통해 파일럿 분사 방식 적용 시 연료량 분배 및 분사 시기 선정이 매우 중요한 인자가 됨을 파악하였다.
COSPAS-SARSAT 위원회에서는 2000년 이후부터 새롭게 발사되는 미국, EU, 러시아의 중궤도 항법위성에 탐색구조 탑재체를 탑재하여 중궤도 탐색구조(MEOSAR) 서비스를 제공키로 결정하였다. 비컨에서 송출되는 조난신호는 비컨 상공의 각 위성들에 각기 다른 도달시간과 도플러 주파수를 가지고 도달하며, 이를 바로 중궤도 수신국(MEOLUT)으로 전달한다. 중궤도 수신국에서는 적어도 3~4개의 위성을 동시에 추적하여 조난신호를 전달받고, 조난신호 간 TDOA(Time Difference of Arrival)와 FDOA(Frequency Difference of Arrival)를 이용하여 비컨의 위치를 추정한다. 그러나 비컨은 임의의 시간에 50초 간격으로 조난신호를 송출하므로, 대형 조난상황에서 비컨 신호가 겹치는 현상이 나타날 수 있고, 겹쳐진 비컨 신호들을 COSPAS-SARSAT에서 개발하고 있는 현재 방식으로 모든 비컨 위치를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 여기에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 CAF MAP 알고리즘을 소개하고, COSPAS-SARSAT 시스템의 성능 요구사항을 만족시킬 수 있도록 MCAF MAP 기법을 제안하고, 그 성능을 나타낸다.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 개발하는데 요구되는 인력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 현존하는 소프트웨어 인력 추정 모델들은 생명주기 전반에 걸쳐 투입되는 총 인력과 단위시간당 소요되는 인력 분포를 제공한다. Putnam의 Rayleigh 모델이나 Phillai et al.의 Gamma 모델 모두 소프트웨어 개발이 종료되는 시점에서 투입되는 인력이 절정에 도달한다는 가정하에 모델을 제시하였다. 이는 개발완료시점까지 40%의 인력이 투입되며, 나머지 60%는 유지보수 단계에 투입됨을 의미한다. 그러나 Warburton은 실제 프로젝트는 대부분의 인력이 개발에 투입되고 설계가 종료된 시점에서 투입인력 규모가 절정에 도달하며, 유지보수에는 단지 적은 규모의 인력만이 소요됨을 관찰하였다. 따라서, 제안된 기존 모델들은 실제 프로젝트에 적용하는데 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 투입인력 절정 시점 모수를 고려하지 않는 시그모이드 모델을 제시하였다. 제시된 모델을 실제 데이터에 적용하여 향상된 성능을 보였다 따라서 제안된 시그모이드 모델은 소프트웨어 개발주기 동안 투입되는 인력 분포를 추정하는데 있어서 Rayleigh나 Gamma 모델의 대안으로 적용이 가능하다.
본 논문에서는 성능 평가에 의한 자기 학습 구조를 가진 퍼지 제어기를 연구하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 논리에 기초를 두고 있고, 퍼지 논리는 실세계의 근사적이고 불확실한 현상을 기술하는데 효과적이다. 이러한 퍼지 논리의 추론으로 제어를 수행하지만 퍼지 제어기의 중요한 부분인 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 설정하는 것은 쉬운일이 아니다. 이런 문제점을 보완하기 위해 제어 목표값에 도달한 때까지 스스로 제어규칙을 개선하는 자기 학습 제어기를 설계하였다. 본 논문에서 퍼지 제어기의 학습은 평가 기준표(Performance Index)을 이용하여 이루어진다. 퍼지 제어기의 구현은 386PC을 기본으로 하며, D/A변환기, PWM(Pulse Width Modulation) 모터 드라이브 회로 등이 포함된 인터페이스 카드를 제작하여 제어 대상체의 데이터를 처리하였다. 공과 막대기 시스템(Ball and Beam system)을 제어 플렌트로 구현하여 얻은 실험 데이터와 이에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻은 데이터를 서로 비교하여서 자기 학습 구조를 갖는 퍼지 제어기의 유용성을 평가하였다. 실험의 결과는 학습 구조가 없는 퍼지 제어기보다 학습 구조를 가진 제어기가 정상상태 도달시간(Settling Time)에서 약 10%정도 빠르게 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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