기존의 액상화 평가법은 대부분 미국, 일본, 그리고 유럽과 같이 지진 발생빈도가 높고 그로 인한 액상화 피해가 빈번한 국가에서 주도적으로 연구되어왔다. 이런 지역적 특성을 토대로 개발된 액상화 평가방법들은 높은 지진규모(M=7.5)에 바탕을 두고 있다. 국내의 경우, 1997년 실제적인 내진 연구가 시작된 이래 액상화 평가의 구체적 규정은 항만시설의 내진설계 표준서(1999)에 언급된 바 있으나 이는 문헌연구를 통해 제시된 것으로 실제적이지 못하다. 그러므로, 국내 적합한 설계기준을 작성하기 위해서는 지진피해자료의 부족을 국내 지반을 대상으로 한 동적실내시험을 통하는 것이 바람직하며, 일반적인 정현하중 진동시험 보다 실제 지진하중 재하 시험이 훨씬 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 실제 지진파 고유의 특성을 적용한 진동삼축 시험을 통하여 상대밀도와 세립분함유량의 변화에 따른 액상화 저항강도를 산정하였다. 실험결과를 국내의 대표적인 항만지역의 지진응답 해석 결과와 비교 분석하고 중진지역에 적합한 액상화 평가의 생략기준을 제시하였다. 또한 실제 지진하중 삼축실험 결과를 이용하여 국내 여건에 적합한 지진규모 보정계수를 제안하였다.
자연상태의 흙이나 해안과 인접한 지역 점토에는 다양한 종류의 미생물과 소량의 염분이 포함되어 있다. 본 연구에서는 대표적인 점토광물인 카올리나이트(kaolinite)와 벤토나이트(bentonite) 그리고 카올리나이트(50%)+벤토나이트(50%) 혼합토에 혼합수로 증류수를 비롯하여 해수 또는 미생물용액을 혼합한 다음 액소성한계시험을 실시하여 염분이나 미생물이 흙의 액소성한계에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 또한 시간에 따른 액소성한계의 영향을 분석하기 위하여 시료를 반죽 후 즉시, 1일, 그리고 7일 후에 액소성한계시험을 실시하였다. 흙의 액성한계 평가에는 국내에서 주로 사용되는 Casagrande의 동적 액성한계시험과 낙하콘을 이용한 정적 액성한계시험을 이용하였다. 혼합수로 해수나 미생물용액을 사용할 경우 증류수를 사용한 경우보다 카올리나이트의 액성한계는 6-15% 정도 감소하였으며, 특히 벤토나이트의 경우에는 액성한계가 37-53% 정도 감소하였다. 액성한계 평가방법에 따른 결과는 정적인 방법으로 구한 값이 카올리나이트의 경우 20% 그리고 벤토나이트의 경우 10% 정도 높게 나타났다. 시간에 따른 액소성한계의 변화에서 혼합토나 혼합수의 종류 및 시험방법에 관계없이 즉시 또는 1일 후에 실시한 값의 차이는 크게 나타났으나, 1일과 7일 사이의 차이는 크지 않았다.
본 논문에서는 풍력발전기의 제어시스템에 대한 성능평가를 위한 실시간 처리 기반의 Hardware-In-Loop(HIL) 시뮬레이터와 안정적으로 운용할 수 있는 시스템 제어 알고리즘을 제시한다. 기존의 수행된 연구는 모터와 발전기가 결합되어 동력이 전달되는 구조로서, 소형풍력발전기의 발전기 토크와 전력변환장치의 대한 특성분석으로 그 시험 범위가 제한적이나, 제안하는 실시간 처리 기반의 풍력발전기 시뮬레이터를 통해서 정상운전과 비상운전을 포함하여 제어시스템의 알고리즘과 하드웨어 요소에 대한 시험 성능평가가 가능하다. 한편, 제안하는 시뮬레이터는 세부적으로 하드웨어와 동기화되어 운영 될 수 있도록 MATLAB, CODER 그리고 PLC Library를 활용하여 동적모델과 제어시스템을 포함한 실시간 처리 기반의 풍력발전기 모듈, 바람 데이터를 생성/처리하는 모듈, 전력계통 모듈 그리고 전체 시뮬레이터의 운용을 위한 'Host PC'로 구성된다. 실제 풍력발전기가 설치되는 환경을 기반으로 외부적/내부적인 요소를 변수로 다양한 시나리오에 대한 시험을 수행하여, 풍력발전기 제어시스템의 성능평가를 통하여 본 논문에서 제시한 HIL-시뮬레이터의 우수성과 효용성을 입증한다.
무선 센서 네트워크에서 LEACH와 같은 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이지만 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 따라서 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 량의 에너지 소모를 보인다. 따라서 본 논문은 소모되는 에너지의 효율성 증대를 위해 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서 서로 인접한 노드들은 intra cluster를 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 intra cluster는 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 setup단계에서 intra cluster들은 클러스터 헤드(intra cluster)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 intra cluster의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 intra cluster의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 또한 steady-state에서 각 intra cluster의 노드는 라운드 로빈 방식으로 데이터를 수집하며 network cluster의 클러스터 헤드에 전송한다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였다.
본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 GPS RINEX 관측 파일 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 개발된 소프트웨어는 두 가지 데이터 생성 모드를 기반으로 기준국 혹은 동적 사용자의 실제 GPS 측정치와 유사한 L1/L2 의사거리, L1/L2 반송파 위상, 도플러 측정치를 정확하고 효율적으로 생성한다. 생성된 측정치 결과는 최종적으로 RINEX version 3.0 관측 파일로 출력된다. 본 논문에서는 소프트웨어 검증을 위해 기준국의 실측 데이터를 기반으로 측정치 바이어스, 변화율, 잡음 수준을 분석해보았다. 그 결과 개발된 소프트웨어가 실제 GPS 측정치와 RMS 약 0.7 m 수준의 바이어스 오차를 갖는 GPS 측정치를 생성함을 확인하였다.
'제어모멘트자이로' 내 모멘텀 휠의 속도가 커지게 되면 질량 불균형으로 인해 발생하는 의도하지 않은 힘과 토크가 증가하게 된다. 그리고 이러한 힘과 토크는 위성을 통해 촬영된 SAR 영상의 떨림을 유발하기 때문에 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 '제어모멘트자이로' 내 모멘텀 휠의 질량불균형(정적질량불균형과 커플질량불균형)의 보상에 대해서 기술하였다. 우선 M&S를 통해 질량불균형의 발생에 따른 질량중심점에서 발생하는 힘과 토크의 발생을 예측하였다. 두 번째로는 힘과 토크의 측정 지점을 회전 중심에서 이격하였을 때, 질량불균형에 따른 힘과 토크의 발생을 예측하였다. 세 번째로는 질량불균형으로 인해 발생하는 힘과 토크를 측정하기 위한 장치 구성에 대해 기술하였으며, 네 번째로는 실제 구동하는 모멘텀 휠에 지정된 질량을 추가하였을 때, 힘과 토크의 변화량을 M&S와 비교하여 기술하였다. 그리고 마지막으로 이러한 분석을 바탕으로 24Nm급 '제어모멘트자이로'를 대기모드로 구동하였을 때의 보정 전과 후의 힘과 토크 변화를 기술하였다.
현재 임상적으로 쓰이고 있는 T$_1$/T$_2$ 강조영상 (weighted image) 은 각각 다른 조직이나 정상/병변 조직 사이에 정성적인 대조도를 준다. T$_1$/T$_2$ 영상화 (mapping)는 영상의 각 화소신호랄 T$_1$/T$_2$ 시간으로 나타내는 방법으로 병변의 진행정도를 정량적으로 알 수 있다. T$_1$/T$_2$ 영상화 (mapping)를 얻기 위해서는 수신신호의 증폭률이 같아야 하는데, 일반적으로 MR 영상화 장비에서는 A/D converter 의 동적 구간을 최대 활용하기 위하여 입력신호를 최대 증폭하기 때문에 각각 다른 수신 증폭률을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 최대 증폭한 경우와 수신증폭률을 보정한 경우의 T$_1$/T$_2$ 영상을 각각 얻고 측정된 T$_1$/T$_2$ 값을 비교하여 수신증폭률 보정이 T$_1$/T$_2$ 영상화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 그 방법으로서 얻은 영상들이 각각 다른 수신증폭률을 가진 경우에 이를 보정하기 위해 잡음을 표준편차로 이용하는 방법을 사용하였다. 이렇게 얻어진 머리의 T$_1$/T$_2$ 영상은 이미 보고된 T$_1$/T$_2$ 의 값과 유사하였다.
본 연구의 목적은 수제설치로 변화되는 수제역 주변의 흐름을 3D 수치해석으로 분석하여 수제역의 흐름과 유사거동에 관한 환경적 효과(수중생물의 서식처 등)에 대한 기초자료를 제공하는데 있다. 비월류 수제군(non-submerged groynes)의 흐름 특성은 대체로 2차원류(주 수직와류 : mainly horizontal eddies)이고 와류는 수제의 말단에서 발생하여 유로를 따라 이동한다. 이러한 동적 움직임은 큰 격자와 큰 시간차 그리고 난류 모델링의 부적합성 즉 k-${\varepsilon}$ 모델을 이용한 수제 주변에서의 흐름패턴 모의 등은 그 해석이 매우 어려운 문제이다. 따라서 본 연구는 WL/Delft Hydraulics의 DELFT3D 소프트웨어 패키지의 한 부분인 DELFT-3D-MOR 프로그램을 이용하여 준 2차원 난류와 3차원 난류로 시뮬레이션을 실시하고 2차원 수심평균 모델을 적용하여 수평대와류모의(horizontal large eddy simulation, HLES)를 실시하였다. 그 결과 HLES를 이용하여 하상변화를 예측할 경우 실제 관측한 하상과 유사한 것으로 나타났다. 그러나 HLES를 이용하지 않은 평균 유속 모델을 사용하는 경우에 하상형태는 현실성이 떨어지고 하상형상학적 변화시간이 길어짐을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 시간적으로 변화하는 와류(eddy)의 형상과 관련된 강력한 유속변화를 무시한 결과로 추정되었다.
동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.
그 동안 하이브리드 버스에 대한 연구로 플러그인 하이브리드, 직렬형, 병렬형 하이브리드 등에 대한 연구가 많이 진행되어져 왔다. 하지만 연구가 진행된 대부분의 차량들은 대형 버스이며 현재 국내에는 중형저상버스에 대한 연구는 전무한 실정이다. 또한 중형저상버스의 하이브리드화에 대한 연구 역시 미미한 실정이다. 본 논문은 MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 디젤 중형저상버스의 연비 평가를 수행하였으며, 이를 하이브리드화하였을 경우에 대한 최적의 용량 조합과 기어비를 제시하고 내연기관 시뮬레이션 연비 결과와 비교 분석하였다. 하이브리드화를 위한 구조로 전륜과 후륜이 독립적으로 동력을 전달하는 병렬형 하이브리드 시스템을 선택하였다. 동력원 용량 설계를 위해 목표 성능을 만족하는 요구파워를 계산하여 적용 가능한 동력원 용량 영역을 설계하였다. 설계 영역을 만족하는 각 단품들의 용량은 스케일링하여 구성하였으며, 엔진과 모터에 대한 동력 전달계의 용량 설계 알고리즘을 제시하고 동적 계획법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최종적으로 본 연구를 통해 내연기관 차량인 중형저상버스를 하이브리드화하였을 경우에 대한 연비 향상률과 최적의 동력원 용량, 기어비를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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