본 논문에서는 에어포일의 좌표 데이터에 대해 공력 특성을 예측할 수 있는 합성곱 신경망 기반 네트워크 프레임 워크를 설계하였으며 Xfoil을 이용한 공력 데이터를 적용하여 네트워크의 가능성을 확인하였다. 이 때 에어포일의 두께 변화에 따른 공력 특성 예측을 수행하였다. 부호화 거리 함수를 이용하여 에어포일의 좌표 데이터를 이미지 데이터로 변환하였으며 받음각 정보를 반영하였다. 또한 에어포일의 압력 계수 분포를 축소 모델 기법 중 하나인 적합 직교 분해를 이용하여 축소된 데이터로 표현하였으며 이를 네트워크의 출력 데이터로 사용하였다. 제시하는 네트워크의 내삽과 외삽 성능을 평가하기 위하여 시험 데이터를 구성하였고, 결과적으로 내삽 데이터에 대한 예측 성능이 외삽에 비해 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 셀 경계지역 사용자의 스펙트럼 효율성 향상을 위하여 3GPP LTE-A (Long-Term Evolution-Advanced) 시스템에서 논의되는 셀 간 협력 전송기법 중 하나인 CoMP (Coordinated Multi-Point) 시스템을 소개하고, 성능 검증을 위해 시스템 레벨 시뮬레이터를 개발한다. 셀 간 협력 전송 시 시스템의 성능 개선 정도를 확인하기 위하여 기존 이동통신 시스템 중 가장 높은 성능을 보이는 3GPP LTE-A 시스템을 참조 시스템으로 선정하여 성능 비교를 수행한다. CoMP 시스템 레벨 시뮬레이션은 널리 사용되고 있는 OPNET을 기반으로 하는데, 셀 간 협력 전송 시스템 설계를 바탕으로 CU (Central Unit), CeNB (CoMP eNodeB), UE (User Equipment), MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 채널 모델 등의 모듈을 구현한다. WINNER 무선 채널 모델 및 ITU (International Telecommunication Union) 네트워크 모델 환경을 통하여 하위 5%의 스펙트럼 효율성을 가지는 셀 가장자리 사용자의 성능을 검증할 때, 3GPP LTE-A 참조 시스템 대비 제안한 CoMP 시스템의 용량이 약 2.5배 정도 증가하였음을 보인다.
군 워게임 분야에서 많은 에이전트 협력과 관련된 연구들이 제시되었고, 그러한 연구들은 주어진 목표를 달성하기 위해 존재하는 한 팀을 이루는 모의개체간 협업을 위한 기법들을 다루고 있다. 급격히 변화하는 전장을 모의하기 위해서, 실제 전장상황에서 빈발하는 임무 인계를 반영하기 위해 하나의 모의개체는 다른 개체의 역할을 인계 받을 수 있어야 하며, 이를 위해 개체는 자신의 과업과 느슨하게 연결되어 있어야 한다. 이 요건을 만족함으로써 모의상황에서 파괴된 개체가 자신의 과업을 수행하지 못할 경우 다른 개체에게 자신의 과업을 전달하는 것을 가능케 한다. 그러나 개체와 과업간의 긴밀한 연결은 긴박한 전장상황에서의 임무 승계를 반영하는 것을 저해한다. 기존의 문제점으로서, 기존의 연구 및 워게임들은 설계단계에서 과업을 개체에 엄격하게 지정함으로써 그러한 느슨한 연계를 어렵게 한다. 이 결함을 극복하기 위해 역할기반명령계층(ROCH) 모델은 실행상태에서 개체의 주변 상황에 근거하여 역할을 동적으로 할당한다. 이 모델에서 역할(Role)은 개체와 과업을 분리한다. 본 논문에서는 하나의 개체와 다른 부하 개체들 간의 역할과의 연결이 긴밀하지 않도록 출판/구독(publish/subscribe)패턴을 활용하여 ROCH 모델을 하나의 컴포넌트로 구현한다.
본 연구에서는 5 MW 급 대형 풍력터빈 절연커플링의 시험평가 장치를 자체설계 개발하였다. 3 MW 급 대형 풍력터빈용 절연커플링에 대한 공인성능시험평가를 수행하고 시험장치에 대해서는 개발요구도, 장치설계, 기능적 고려사항, 구조진동해석 및 검토 결과를 제시하였다. 본 연구에서 고려한 대형 풍력용 절연커플링 모델과 같이 필라멘트와인딩 공법으로 제작된 두꺼운 유리섬유 복합재 파이프의 경우 shell 요소 기반의 유한요소 해석기법과 두께 효과를 정확하게 모델링 할 수 있는 복합재 적층형 3D solid 모델링 기법의 비교결과를 제시하였다. 또한 다수의 판스프링이 적층된 형태로 제작된 디스크팩 구조에 대한 효과적인 비선형 유한요소 해석기법을 제시하고 시험평가 결과와 비교 검증을 수행하였다.
강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.
기존의 파프리카 스마트팜 시스템의 경우 여러 센서 값을 기준 값에 추종하도록 설정 되어 있기 때문에 다른 외란의 값이 들어오면 시스템이 최적의 판단을 하지 못하는 경우가 많아 파프리카 생장에 유해한 경우가 발생한다. 이를 의사결정 나무 기법을 활용하여 파프리카 스마트팜용 전문가 시스템을 설계하여 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 농민의 경험치와 유사한 의사결정 구조를 가진 제어 알고리즘을 구축한다. 현재의 스마트팜 제어시스템의 경우 농민이 설정해둔 기준 값에 센서 값들을 추종하도록 시스템화 되어 있기 때문에 주변 환경의 외란에 대한 사용자의 개입이 필수적이다. 파프리카 스마트팜 장비를 제어하기 전 여러 환경 요소 중 가장 영향력을 미치는 것을 선정한 후 농민들의 경험치와 표준 의사결정 기준이 반영된 복합 환경제어를 위한 전문가 시스템을 모델링하였다. 설계된 모델은 내외부 환경 데이터에 의해 학습된 의사결정트리 기반의 파프리카용 전문가시스템으로 서, 사용자의 간섭을 최소화한 제어기를 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 연구를 통해 여러 데이터를 복합 시키면서 각 환경 요소들이 상호관계를 갖고 있으며, 나아가 여러 주변 환경 요소들이 생장에 영향을 미치고 있기에 전문가용 파프리카 스마트팜을 만들 때 표준이 될 수 있는 제어 알고리즘이 될 것으로 기대한다.
선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.
고정밀도와 고속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 기법 및 고이득 관측기 기반의 강인 속도 제어 기법이 제안된다. APS에 존재하는 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 불확정성은 시스템의 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주며 이러한 불확정성 하에서도 강인한 속도 응답 성능을 보유하는 속도 제어기가 요구된다. 시스템의 불확정성을 효과적으로 추정할 수 있는 고이득 관측기를 통해 외란이 추정되며 시스템의 불확정성을 제거하기 위해 추정된 외란이 제어입력에 전향제어 방식으로 보상된다. 기존의 외란 관측기가 질량 변화에 기인한 시변 외란을 효과적으로 보상하는 데에 한계가 있는 반면 제안된 속도 제어 시스템은 외란추력 및 질량 변화 하에서도 강인한 속도 추종 성능을 제공한다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 속도 응답 성능을 가지며 고정밀도와 고속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.
모바일디바이스시장의 성장은 교육시장의 변화를 가져왔고 다양한 미디어 교육의 양적 성장으로 이어지고 있다. 특히 기존 PC나 콘솔에 비해 인터렉션이 우수한 태블릿 등 스마트디바이스는 사용자의 사용성을 높일 수 있는 콘텐츠 양산에 이바지하고 있고 다양한 유형의 교육형 콘텐츠들이 개발되어 소비자들의 전통적 교육방법에 변화를 유도하고 있다. 최근 많은 연구들이 콘텐츠의 유력한 개발방법이나 마케팅 요소를 제안하고 있으나 아직까지는 교육형 게임 개발을 위한 사용성을 개발기업이나 개발자의 감각에 의존하고 있어 실제 사용자의 스마트디바이스기반 사용성과 경험환경에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 사용자 경험환경 분석을 위한 기반 연구로 기 출시된 인기 게임을 대상으로 게임형 교육콘텐츠의 사용성 분석을 위한 직관적 통계처리방법을 형태적 관점에서 제안하고자 한다. 특히 게임산업은 충분한 시료를 가지고 있어 빅데이터기반 연구가 가능한 유사 범주의 시료가 확보 가능하여 본 연구에서 제시하는 분석기법을 통해 다수의 공동 개발인력 간 즉각적인 의사결정을 위해 사용이 가능하며 반복되는 개발과정 간 누적된 데이터를 활용할 수 있는 긍정적인 자료원 확보에도 긍정적이어서 이업종 간 소통이 가능한 분석모델로 기대된다.
본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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