본 논문에서는 이종재질로 구성된 세장비가 큰 보의 차원축소와 복원의 효율성과 정확성을 입증하기 위하여 VABS와 3차원 유한요소해석 모델의 결과와 비교하였다. 그리고 3차원 유한요소모델과 차원축소 모델을 가상균열닫힘법을 이용하여 에너지 해방률을 계산하였다. 원형과 사각형의 단면에 초기 크랙을 가진 수치모델을 이용하여 보의 차원축소와 복원기법 및 가상균열닫힘법을 이용하여 복원해석 결과 및 에너지 해방률을 비교하여 효율성과 정확성을 입증하였다. 특히 제시된 에너지 해방률 계산 기법은 고고도 무인기의 날개, 헬리콥터 로터 블레이드, 풍력 블레이드, 틸트로터 등의 정적, 동적 모델링 및 수명평가에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 아트리움 공간에서의 화재성상을 파악하기 위해 실물 실현의 대안으로서 축소 모형 실험을 수행하였다. 연속방정식, 운동량 보존 방정식, 에너지 보존 방정식과 같은 지배 방정식의 차원해석으로부터 추론된 $\pi$변수로부터 축소법칙을 얻었다. 이 축소법칙에 따라 일본의 시반스 아트리움을 1/50로 축소한 모형에서 실험을 수행하였다. 여기서 얻어진결과를 실물 실험 결과와 비교하였다. 더 나아가 이러한 결과들은 레이저 관광을 이용한 가시화 시스템에 의해 가시화 되어졌다.
정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 시스템에 대한 불법침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 연구는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하고, 판단자의 불확실성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계하여 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 지진모의실험을 위한 1:5 축소 10층 R.C. 공동주택 모델의 제작과정을 통하여, 실험체의 효율적인 설계 및 제작 과정을 개발하는 것이다. 실험체의 축소율은 가용한 진동대의 크기($5m{\times}5m$)와 최대 허용무게(600kN)및 모델 철근(D3 볼트, ${\phi}2$ 강선)의 경제성과 상용성을 고려하여 결정하였다. 모델 철근은 현장에 바로 설치하기 어렵기 때문에 철망을 제작한 후 현장에서 조립하였다. 벽체와 슬래브를 동시에 타설할 경우 거푸집의 탈형이 매우 어렵기 때문에, 벽체를 먼저 타설하고 양생 후 탈형한 뒤 슬래브 거푸집을 설치하였다. 벽체 거푸집은 반복 사용이 가능한 Slip form 형태로 한쪽은 합판, 다른 한쪽은 아크릴로 제작하여 타설시 밀실도를 확인할 수 있도록 하였다. 1:5 축소 10층 R.C. 공동주택모델을 제작하기 위해 총 제작 기간은 약 6개월이 소요되었으며, 전임 연구원 5명, 작업보조원 612명 일의 인원이 투입되었다.
본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 미세 구조물 가공 기술(MEMS)로 제작된 실리콘 자이로스코프를 위한 폐루프 제어기를 주파수 가중 $H_{\infty}$ 제어 기법과 주파수 가중 모델 축소 기법을 이용하여 설계하였다. 실리콘 자이로스코프는 수 kHz 대의 공진 특성을 이용하여 각속도를 측정하는 센서로서, 공진 주파수 영역의 특성이 매우 중요하므로 주파수 영역을 고려하고 공정 오차를 감안한 주파수 가중 $H_{\infty}$ 제어기가 필요하다. 본 논문에서는 고차 강인 제어기의 회로적 구현과 ASIC화가 가능하도록 하기 위해, 주파수 가중 모델 축소 기법을 이용하여 공진 주파수 영역에서 성능을 유지하는 저차 제어기를 설계하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 제어기 및 고차 제어기와 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 천음속 날개/동체 모텔에 대한 축소모델 (Reduced Order Model; ROM)의 정확성을 검증하고, Proper Orthogonal Decomposition(POD)을 이용한 최적설계를 통해 그 효율성을 검토하였다. full order 공력해석을 통한 Snapshot을 추출하기 위해 삼차원 오일러 방정식을 이용하였으며, 이들 Snapshot들을 통해 날개/동체 모델 주위 유동장의 거동을 모사하는 POD의 기저벡터를 계산 하였다. 이러한 과정을 거쳐 구축된 축소모텔은 6개의 Case들로 검증하였으며, 그 결과 ROM을 이용해 관심영역에 대한 유동장의 예측을 할 수 있다는 것을 확인하였다. 그리고 ROM을 통한 날개/동체 모델의 최적설계를 수행 하였으며, 그 결과는 반응면모델 (Response Surface Model; RSM)을 이용한 최적설계 결과와 비교 하였다. 이를 통해 ROM을 바탕으로한 최적설계가 RSM을 이용한 것보다 효율적임을 확인하였다.
축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나, 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역의 축소시스템을 구축하기 위해서는 리츠벡터를 추출해야 하는데, 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하다. 그러나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 리츠벡터 추출을 위해 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로, 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출한 후, 변환관계를 이용하여 전체 리츠벡터 정보를 구하게 된다. 수치예제에서는 고유치 해석을 통해 제안방법의 신뢰성을 검증하고, 전체시스템 계산시간과 비교하여 그 효율성을 검증한다.
축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지 않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역에서 축소시스템을 구축하기 위해서는 주자유도가 선정되어야 하고, 이를 위해서는 리츠벡터를 추출해야 한다. 리츠벡터 계산은 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출하고, 변환관계를 통해 전체 리츠벡터 정보를 구한다. 수치예제에서는 일반적인 의사역행렬 계산시간 및 고유치 해석 결과의 비교를 통해 제안방법의 효율성과 신뢰성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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