최대근지구력시간(MET, maximum endurance time)을 예측하기 위한 근피로모델은 실험적으로 측정한 MET를 이용하여 구축한 실증적 모델과 생리학적 과정을 수학적으로 표현한 이론적 모델로 나뉜다. 본 연구에서는 전완의 등척성 수축시 MET을 예측하기 위한 이론적 모델인 동적 근피로모델의 예측성 평가를 위하여 실증적 모델과 비교 및 평가하고자 한다. 실험에 참여한 피검자는 40명(남성 20, 여성 20)이며 실증적 모델인 지수모델과 거듭제곱모델 및 이론적 모델인 동적 근피로모델을 이용하여 비교하였다. 평가를 위하여 평균절대치편차(MAD, mean absolute deviation), 상관계수 및 급내상관계수를 구한 결과 동적 근피로모델과 실증적 모델들 사이에 MAD는 3.5%p 이하였으며, 상관계수는 0.93, 급내상관계수는 0.87 이상으로 전완의 등척성 수축시 MET을 예측하기 위한 이론적 모델인 동적 근피로모델이 적합함을 확인하였다.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63 개를 가진 집합에서 '쉬움'과 '어려움'의 난이도를 고려하여 총 17 개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17 개의 문제 중 13 개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.
본 논문에서는 전달길이에 영향을 미치는 인자에 따라 프리텐션 부재가 받는 동적 충격에 의한 영향을 실험적으로 고찰하였다. 이를 위해 긴장재의 직경, 콘크리트의 피복 두께, 구속 철근과 비부착 구간의 유무, 긴장력 도입 방식을 변수로 한 10개의 프리텐션 콘크리트 부재를 제작하고, 긴장재에 부착한 전기 저항식 변형률 게이지를 통하여 부재에 긴장력 도입 시 변형률 변화를 동적으로 측정하였다. 실험 결과, 순간 전달 방식으로 긴장력을 도입할 때 절단단부에서 큰 동적 효과가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 변형률 변화량으로 각 부재의 긴장력을 비교한 결과, 각 인자에 따라 차이가 존재하는 것을 확인했다. 직경 15.2 mm 강선보다 12.7 mm 강선의 잔류 긴장력 비율이 더 컸으며, 75 mm의 콘크리트 피복 두께만으로도 충분한 구속 효과를 기대할 수 있는 것으로 판단된다. 구속 철근의 영향은 미미했고, 비부착 구간의 영향으로 잔류 긴장력이 향상되었다. 순간 전달 방식보다 지연 전달 방식으로 긴장력을 도입할 때 긴장력 손실이 적은 것으로 확인되었다.
본 연구는 Graphic simulator에서 자동차 속도 변화에 따른 운전자의 감성변화를 주관적 평가와 자율신경계의 반응을 통해 알아보고자 한다. 속도 변화는 정차(0km/h), 40km/h, 100km/h, 160km/h로 제시하였고, 건강한 10명의 피험자를 대상으로 심박변화율, 피부저항, 피부온도, 맥파 등의 생리신호를 측정하였다. 본 연구 목적에 적절한 속도 관련 어휘를 추출하여 각 속도에서의 주관적 감성 변화를 평가하였다. 또한, 각 속도 실험 전 후에 Simulator Sickness를 측정하여 Simulator Sickness가 실험 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 속도가 증가함에 따라 긴장도와 쾌도가 증가한다는 주관적 평가 결과를 얻었다. 실험 전에 비해 실험 후의 Simulator Sickness 값은 증가하였지만 실험 전, 후의 통계적 차이는 관찰할 수 없었다. 속도 증가에 따라, 평균 R-R간격, 피부온도의 진폭은 감소하였고, 피부저항은 증가하였고, 맥파의 평균 진폭은 감소하였다. 그러므로 본 연구를 통해 Simulator Sickness의 큰 영향 없이 Graphic Simulator에서 속도의 증가에 따라 교감신경계가 활성화됨을 관찰할 수 있었고, 이는 실제 동적 환경에서 속도 변화에 따른 자율신경계의 반응 및 주관적 평가 결과와 일치하는 것이다. 향후 복합 감각 자극이 가능한 시뮬레이터가 구축이 될 것이고, 이를 통해 보다 현실감 있는 동적 환경 제시와 감성 측정이 가능할 것이다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 동적서명인식에 관해 원본서명과 숙련된 위조서명의 구분을 검증하는 방법을 제안한다. 속도/거리 정보 실험(Data1)과 속도/거리정보와 가속도계를 추가 실험(Data2)을 원본 서명과 위조서명에 대한 테이블을 만들고, 비교하여 원본 서명의 인식률 확인한다. 제시한 방법은 각각 모바일 환경에서 10명이 20 번삑 손가락으로 테스트 하였다. 원본서명에서 딥 러닝중의 하나인 MLP를 실험한 결과 원본 서명에서 Data1은 92%, Data2는 95%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 82%, Data2는 85%를 보였다. 그리고 AE에서 실험한 결과 Data1은 원본 서명에서 Data1은 95%, Data2는 97%의 정확도를 보였으며, 위조서명에서 Data1은 91.5%, Data2는 93%의 정확도가 보였다. 실험결과 위조서명에 대해서는 MLP로 위조서명을 분류하는 것보다 OAE에서 분류하는 것이 더 좋은 정확도를 보여준다.
말뚝의 동적거동은 말뚝과 지반 사이의 동적 상호작용에 큰 영향을 받는다. 특히, 경사지반에 설치된 말뚝은 진동방향에 따른 지반저항력 차이, 지반 변위 등에 의해 말뚝-지반 동적상호작용이 매우 복잡해진다. 본 연구에서는 건조 사질토 경사지반에 설치된 단일말뚝과 2×2 무리말뚝에 대하여 동적 원심모형실험을 수행하였다. 그리고, 말뚝과 지반 변위 사이의 위상차 및 동적 p-y 곡선 등을 산정하여 경사지반, 단일말뚝과 무리말뚝, 입력가속도 진폭 등의 조건이 말뚝-지반 동적 상호작용에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 지반-말뚝 사이의 운동학적 힘이 말뚝의 동적거동에 큰 영향을 주며, 동적 p-y 곡선이 지반경사, 잔류변위, 운동학적 힘의 영향 등으로 매우 복잡한 형상을 보여주는 것으로 나타났다.
무기체계 소프트웨어 개발 시 수행하는 신뢰성 시험은 크게 정적 검증과 동적 검증으로 구분된다. 정적 검증에서는 소프트웨어 코드를 수행시키지 않고 코딩 규칙 점검, 취약점 점검, 소스 코드 메트릭 점검을 수행하고, 동적 검증에서는 요구 사항을 기반으로 실제 소프트웨어를 실행시켜 기능을 검증하고 코드 실행률을 측정한다. 이러한 정적/동적 검증의 목적은 소프트웨어에 존재하는 결함을 발견하기 위한 것이다. 그러나 현재의 무기체계 소프트웨어 신뢰성 시험만으로는 여전히 탐지할 수 없는 결함들이 존재한다. 본 논문에서는 소프트웨어에서 발생할 수 있는 결함에 대해 무기체계 신뢰성 시험의 정적 검증과 동적 검증으로 탐지를 할 수 있는지를 사례실험을 통하여 분석 한다. 그 결과로 현재의 정적 검증과 동적 코드 커버리지 측정에서 더 나아가 무기체계 신뢰성 시험, 특히 동적 시험의 개선방안으로 연결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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