본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
본 논문에서는 철근콘크리트 구조물과 같이 강성저감으로 인해 낮은 에너지 소산능력을 갖는 구조물의 제진성능을 비선형시간이력해석을 통해 조사하였다. 원구조물은 modified Takeda 이력모델을 갖는 단자유도시스템으로 이상화하였고, 완전탄소성 모델로 이력감쇠장치를 모델링하였다. 수치해석결과의 통계를 기초로 등가선형화에 의한 제진응답 평가의 적용성을 검증하였고, 제진보강 구조물의 응답예측을 위한 경험식을 제시하였다. 결과적으로 등가선형화를 통한 변위응답 평가보다는 본 연구에서 제시한 경험식을 이용하여 요구연성도를 추정하는 것이 더 정확하다. 경험식에서 얻어진 적정 감쇠기 항복강도는 완전탄소성시스템에 대한 최적 항복강도와는 상당한 차이를 가진다. 획득 가능한 연성도 저감효과는 원구조물의 고유주기가 짧을수록, 지진의 상대적 강도가 약할수록 우수한 것으로 나타났다.
최근, 모바일 시스템에서 DBMS를 활용한 위치기반서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 향상된 차량항법 (in-vehicle navigation) 시스템에 있어 효과적인 저장, 트랜잭션 관리, 모델링과 공간 질의를 통해 현행 파일 기반 시스템이 가지는 한계를 극복할 것으로 기대되고 있다. 특히, 도로 네트워크 데이터는 경로 탐색 시스템에 있어 가장 중요한 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지를 필요로 한다. 이에 본 연구는 모바일 LBS 시스템에서 위상적인 네트워크 데이터를 위한 그래프 기반 지오 데이터베이스 모델 개발과 휴리스틱 접근에 기반을 둔 동적 경로 계산 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 계층적 네트워크를 지원하는 데이터 모델을 설계하고, 모바일 LBS 시스템에서 수행 능력을 평가하기위한 경로 계산 시스템을 구현하였다. 마지막으로, 제시된 계층 그래프 모델 기반 경로 계산 알고리듬은 네트워크를 구성하는 노드 개수를 줄여 탐색 속도와 효율적 메모리 사용에 기여할 수 있을 확인 할 수 있다.
이 연구는 경영학과 MBA교육과정이 세상의 모든 제품과 기업에 공통적으로 적용되듯이, 세상의 어떤 분야의 제품이든 그 시작인 한 개 착안에서부터 시장력 확보를 위해 시도 되는 도전행위의 매개인 모든 착안과 아이디어가 기업이 되는 과정인 제벤처행위에 공통적으로 적용되는 학문이 될, MVA(PH-MVA, master of venture arming, 벤처무장학)학의 개념적 모델링의 시작에 필요로하는 정의론과 개념론으로, MBA에 있어 경영학원론이 개론화되듯, MVA에 있어 그 개론서가 될 벤처학원론서 설계에 있어서의 시작인 1편 기초론을 구성하는 내용을 벤처창업이나 기업의 신제품개발 부서에의 취업을 희망하는 학생들과 제벤처 생태계의 모든 직간접 관련 직무자 들이 공통적으로 무장하면 벤처적 행위에 필요로하는 여러 가지 직무자들 같이 소통력은 물론 직무매칭력 등의 분업 협업력이 매우 높아 질 것이라는 주장을 바탕으로한다. 그리고 제시하는 정의와 개념을 제벤처 생태계 전체의 표준으로 참고 삼아, 누구의 어떤 모델이든, 창조경제의 일부로서 미생들의 벤처(창업, 기업만들기 도전)행위나 완생기업들의 신제품개발 모두에 두루 적용 될 수 있는, 누구나가 이해, 공감, 교감, 습득이 용이한 벤처학 개발이 왕성하게 활성화될 수 있도록 하는 것이 곧 창조경제 활성화를 위한 학자들의 사명이자 새로운 성장동력 모델의 발굴이기도하다는 측면에서의 동참이 될 수 있기를 바라는 마음이다. 아울러, 이러한 정의와 개념을 바탕으로 전개되어, 벤처생태계 전반에서 수행 될 교육이 개인들의 창업(기업만들기)을 목표로하는 공부가 되기도하고 연장에, 완생기업들이 필요로하는 신제품개발에 있어서의 기본적인 능력과 자질을 갖춘 인재선발적 취업준비공부도 될 수 있는 통합적 교육이되어야한다는 취지를 가지고있다. 또 연구를 통해 제벤처(기업의 신제품개발 도전협업행위 포함) 생태계에서의 직무자들의 직무매칭력 및 협업행위에 있어서의 다양한 용어와 정의와 개념들의 제각각으로 부터 발생되는 상치(相馳, 제각각, 불통, 협업마찰, 대립, 갈등, 등)력을 해소하는 것이 역설적으로 협업력을 최적으로 활성화 할 수 있다는 사실을 모두가 인지, 수용토록 하고자 함을 목적으로한다. 이러한 연구를 전벤처단계의 벤처기초학을 바탕으로하는 제벤처생태계 개념을 일원화 통합화하는 연장에 전개되는 공통무장교육 모델화를 목적으로한다.
메타모델은 설계 프레임워크 안에서 높은 효율성과 우수한 예측 능력, 타 프로그램과 쉬운 연동성 때문에 공학분야에서 지난 10 년간 최적설계 기법들과 함께 발전해왔다. 메타모델을 구성하기 위해서는 실험계획법, 메타모델링 기법, 검증법과 같은 절차가 요구된다. 검증법은 메타모델의 정확성을 판단하기 때문에 순차적 크리깅 메타모델에서 정확한 크리깅 메타모델을 구성하기 위한 표본점의 개수를 결정한다. 크리깅 메타모델과 같은 보간모델은 표본점에서의 응답을 항상 지나기 때문에 기존 방법으로 메타모델의 정확성을 판단하기 위해서는 추가적인 해석이나 메타모델의 재구성이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 추가적인 해석과 메타모델의 재구성을 요구하지 않는 메타모델의 해석적 민감도를 이용하는 민감도 검증법을 제안한다. 14 개의 2 차원 수학예제와 공학예제를 이용하여 이 방법의 타당성을 검증한다.
객체지향 모델링에서 컴포넌트기반 방법을 사용하는 목적은 반복되는 시간 및 공간 복잡성을 줄여 연산능력을 높이는 것이다. 이러한 컴포넌트기반 방법의 많은 성과에도 북구하고 디자인 패턴과 그 표준화로 컴포넌트기반 방법의 재사용성을 놀이는 연구가 필요하다. 그러나 디자인 패턴을 표준화하는 방법으로 성급하게 메타패턴언어나 패턴저장소를 구축하는 방법은 오히려 소프트웨어 개발에 패턴을 적용하는 것을 더욱 복잡하고 어렵게 만들 수가 있다. 본 연구는 환경분야의 TMDL(오염총량제) 소프트웨어의 선계에 GoF 디자인 패턴을 적용함으로써, 과도하게 추상화된 메타패턴언어나 부가적인 패턴저장소를 두지 않고도 적용패턴을 검색, 추적할 수 있도록 설계단계에서 클래스이름에 패턴이름을 명시하는 방법을 제안하였다. 따라서 본 연구결과는 환경소프트웨어 개발과정에서 빈번하게 발생하는 반복과 중복을 줄일 수 있는 이점이 있다.
개발비용이 70억원에서 200억원에 이르는 블록버스터 게임들이 자주 등장하면서 전반적으로 게임개발 규모가 급속히 커지고 있다. 이로 인해 게임의 기술요소들이 집중되어 있는 게임메카닉스의 품질관리가 중요하게 되었다. 본 논문에서는, 설계단계에서, 게임메카닉스의 공학적 품질 분석을 정확하고 경제적으로 할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이터를 구현하여 제안하였다. 제안하는 시뮬레이터는 모델링을 편리하게 할 수 있도록, Petri net[7,8]과 Smalltalk[9]을 지원한다. 기존 방법들은, 실제의 게임플레이 환경을 고려하지 않는, 제한된 범위의 품질분석이 가능했지만, 제안하는 시뮬레이터는 플레이어의 게임플레이 행동패튼과 게임의 배경맵과 아이템 DB를 사용하기 때문에 그 평가 결과가 매우 실제적이다. 제안하는 시뮬레이터의 성능을 검증하기 위해 Dungeon & Dragon[13,14]의 게임메카닉스와 게임 배경맵과 아이템 DB를 사용하여 시뮬레이션을 총 80회 실시하였다. 실험 결과에 의하면, 제안하는 시뮬레이터는 무결성, 최적화, 밸런스 품질을 모두 평가할 수 있고, 다른 방법보다 품질평가 능력이 우수하였다.
본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
GPS(Global Positioning System)에 있어서 궤도의 정밀도는 응용분야의 결과에 영향을 미치는 매우 중요한 파라미터이다. 따라서 GPS 사용자가 얻는 자료의 정밀도는 기준으로 삼고 있는 위성의 위치 자료를 얼마만큼 신뢰할 수 있느냐에 달려 있는데 이들 위성의 위치 자료는 실시간으로 제공되는 항법메세지에 포함된 방송궤도력에 의존할 경우 실제위치와 약 3~10m의 차이가 난다. 그러나 GPS를 이용하여 100km의 기선거리를 수mm의 오차로 측정하기 위해서는 방송궤도력보다 실제 궤도에 매우 가까운 정밀 궤도력을 사용하여야 하는데 이 정밀 궤도력은 오차가 수cm정도로서 현재 이러한 수준의 정밀 궤도력을 계산할 수 있는 능력을 보유한 곳은 전 세계 약 7개 기관이다. 이번 연구에서는 정밀 궤도 결정에 필요한 궤도 모델링과 위상자료 처리 방법을 연구하였고, 직접 전세계 28개 관측소로부터 관측된 위상 관측 자료들을 최소자추정(Least Square Estimation) 하여 국제 GPS 관측망에서 발표하는 궤도자료에 비길 수 있는 정밀 궤도력을 산출하였다.
다짐은 포장 공용성에 중요한 영향을 미친다고 알려져 있다. 따라서 이 다짐공정을 포장의 소성변형과 근본적으로 동일하다고 가정하여, 다짐밀도를 롤러다짐수의 항으로 표현하는 이론 모델링식을 정립하였다. 정립된 식의 우수한 데이터 예측능력은 유도과정에 세운 가정들의 검증과 더불어 이 식의 사용 정당화에 대해 확신시켜준다. 유도된 식에 의하면, 대수 밀도 차를 대수 다짐회수의 항으로 그림을 그리면 일차함수의 직선관계식이 주어진다. 그러나 이 직선관계는 공기온도에 의한 냉각과 진동롤러의 진폭과 주기 등의 효과가 존재하면 더 이상 성립되지 않음이 판명된다. 본 연구에서는 이러한 세 요인들에 대한 영향도 함께 연구하여 더 전반적이고 성공가능성을 보여주는 새로운 다짐밀도 식을 제안하였다. 이 제안식을 응용하여 특정다짐공정에 요하는 전체 롤러다짐회수와 최종다짐밀도를 구하는 관계식을 다짐 연구 중 최초로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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