센서리스 제어는 고정자 전압과 전류, 역기전력 등과 같은 정보를 이용하여 회전자의 속도 및 위치를 추종하는 방법이다. 센서리스는 수학적 모델, 물리적인 현상 및 제어 이론을 이용하는 방법으로 분류되어 연구되고 있다. 수학적인 모델을 이용하는 방법에는 고정자 전압에서 고정자 저항에 의한 전압 강하분을 제거한 항을 적분하여 자속의 위치를 추정한다.[1] 물리적인 현상을 이용하는 방법에는 INFORM 방법과 고주파 전압을 주입하는 방법 등이 있다. 제어이론을 이용하는 방법은 MRAC, EKF 및 상태관측기[2]등을 이용하는 방법이다.(중략)
흙필터는 일반적으로 침식이나 파이핑으로부터 지반 구조물을 보호하기 위하여 사용된다. 세립자들이 유동하여 필터에 퇴적하는 폐색현상이 발생하는 경우, 간극수압이 증가하고 이로 인해 지반구조물의 불안정을 유발시키게 된다. 미세입자의 유동에 의한 폐색현상은 옹벽의 뒤채움재에 설치한 필터, 흙댐의 저부에 설치된 필터, 그리고 터널의 라이닝 뒤에 설치한 필터 등에서 발생할 수 있다. 폐색현상은 필터의 투수능을 저하시켜 배수능력에 상당한 위험을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 필터의 폐색으로 인한 투수능 저하 정도를 실험을 통해 관찰하고 이론적인 모델을 통해 정량화 시키고자 하였다. 일정한 농도의 현탁액이 필터로 유입되는 분리형 실험과 현장상태를 모사하는 흙-필터 시스템의 결합형 실험을 통해 투수능의 저하현상이 압력 제어조건과 유량 제어조건에서 관찰되었고, 서로 비교 분석되었다. 미세입자가 통과하는 필터의 간극을 모세관으로 가정한 후 모세관에서 유체의 흐름 원리를 이용하여 물리적인 폐색에 의해 발생하는 투수능 저하현상을 이론적인 모델로 구성하였다. 일반적으로 투수능은 1/10 수준으로 감소되었으며, 분리형 실험에 의한 결과와 이론적인 모델의 결과는 잘 일치하였다. 또한, 결합형 실험결과와 분리형 실험결과가 비교적 잘 일치하여 투수능 저하예측은 분리형 실험이나 이론적 모델에 의하여 가능하리라 판단되었다.
가새골조의 정확한 내진성능평가를 위해서는 실험과 유사한 이력거동과 파단 시점을 잘 예측할 수 있는 해석적 모델이 필요하다. 가새의 이력거동을 모사히기 위해 본 연구에서는 이전 연구자들에 의해 제안된 물리적 이론 모델을 사용하였다. 또한, 가새부재의 국부좌굴에 의한 파단 예측을 위해 피로변수의 보정계수를 도입한 손상 지표를 개선하였다. 결과적으로 실험과 해석 결과를 비교하여 콘크리트충전 각형 강관가새부재의 국부좌굴 효과를 반영한 피로 보정계수를 판폭두께비에 따라 회귀분석을 통해 결정하고, 본 연구에서 제안한 해석 모델의 결과와 이전 연구의 결과를 비교하여 검증하였다.
뜯는 현악기의 물리적 모델에서는 선형 시스템에 의해 현을 따라 이동하는 파동이 모델링 된다. 현재 양질의 악기 음 합성을 위해 사용되는 물리적 모델링 방법은 J.O. Smith가 제안한 디지털 도파관[1] 이론을 기초로 한다. J.O. Smith는 디지털 도파관 모델을 유도하기 위해 파동 방정식의 해를 이용했으며, 시간 변수를 기준으로 한 모델을 유도했다. 본 논문에서는 기존의 이론에 파동 방정식의 공간 변수도 고려해 악기를 모델링 함으로써 기존의 디지털 도파관 모델을 변형한 새로운 모델을 제시하였다. 새로운 악기 모델에서는 파동의 속도에 관계없이 공간 변수의 샘플링 간격을 일정하게 유지한 상태에서 시간 변수의 변화에 따른 파동의 이동을 묘사할 수 있도록 하였다. 이렇게 함으로써 새로운 악기 모델은 악기의 물리적인 움직임을 더 정확히 묘사할 수 있으며, 결과적으로 더 좋은 음질의 뜯는 현악기 음을 합성할 수 있다.
현대인의 활동범위가 넓어지고 작업의 양이 많아지면서, 육체적ㆍ정신적 피로를 해결할 수 있는 쾌적환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 쾌적감이란 인간이 쉽게 동조하고 물입할 수 있어서, 인간과 환경이 일체가 되기 쉬운 상태로서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어오고 있다. 본 논문은 수학적으로 표현하기 어려운 인간의 쾌적감 요소이미지와 물리적 환경 요소의 구조 분석에 신경망 이론을 적용한다. 인간감성 모델과 역인간감성모델을 제안하여, 지능제어 이론인 신경망(Neural Network)이 쾌적감 요소이미지와 물리적 환경 요소의 구조 분석에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.
유전 위험 사정과 상담서비스가 임상실무에 널리 적용되어 감에 따라, 다양한 비용효율 면에서 다양한 상담서비스 모델을 사정하고, 대상자의 임상 요구와 건강문제를 해결하는데 어떤 모델이 유용한 지 확인할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 114건의 현장 관찰과 문헌고찰을 통하여 3가지 유전상담 모형을 분석하였다. 유전의학 전문가 모델, 유전상담사 모델, 임상연구전문가 모델을 중심으로 각 모델의 구조, 전문가의 역할 및 기능, 목표, 물리적 세팅, 교육도구 등을 분석하였다. 각 모형 안에서 환자에게 기대되는 결과 면에서 질적 서비스가 보장되는지 확인하기 위하여 이론적 분석을 실시하였다. 본 연구를 통하여 각 모형의 상담 전, 중, 후 환자 만족, 지식 변화, 상담 효과 및 커뮤니케이션 효과 등을 분석하였지만, 결론적으로 상담서비스가 이루어지고 있는 기관의 구조를 충분히 고려하지 않은 상태에서 최상의 서비스 모델을 제시하기 어려울 것임을 논의하였다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
퍼지 이론과 계산기하학적 수법에 의한 자동요소 생성법, 해석코드 및 상용 솔리드 모델러를 유기적으로 통합한 자동화된 설계시스템을 개발하였다. 본 시스템은 여러 가지 복합현상과 관련된 실제 구조물에 대한 설계기능을 갖고 있다. 정전장 해석, 변형해석 및 모드해석 등과 같은 해석하고자 하는 물리적인 현상에 의존한 형상모델이 자동적으로 유한요소모델로 변환되어 해석을 수행한다. 또한 신경망의 기능을 도입, 통합시킴으로써 설계해의 영역을 유용하게 제시하여 준다. 개발한 시스템은 정전 마이크로머쉰의 성능 평가에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.
본 연구에서는 전력계동의 다이나믹스를 정확하게 표현할 수 있는 기계적 시스템인 등가역학 모델(Equivalent Mechanical Model: EMM)을 제안하고, 이를 기초로 확고한 수학적 해석을 통해 에너지 함수의 유도 방법을 체계화 하고 물리적 의미를 파악함으로써 에너지 함수를 이용한 시스템 해석에 대한 이론적 배경을 마련한다. 또한 시영역 모의법을 이용한 과도안정도 해석의 간접법에서 SI법중 Trapezoidal법에서의 오차를 줄일수 있는 알고리즘을 제시한다. 먼저 수학적 이론을 바탕으로 전력계통에 적용하여 상태변수를 업데이트 시킴으로써 Trapezoidal법에서보다 더 정확한 데이터를 얻고자 한다. 본 연구에서는 명확한 수학적 이론의 적용을 위해 1기 무한대 모선을 모델로 시뮬레이션 하였으며 결과의 비교분석을 위해 Runge-Kutta법에 의한 시영역 모의와 비교하였다.
주관적인 질감을 표현하는 형용사는 매끄럽기-껄끄럽기, 편편하기-우둘두둘하기, 부드럽기-뻣뻣하기, 폭신하기-딱딱하기로 4개의 상반된 쌍으로 정리 분류할 수 있었다. 직물을 7점 척도에 의해 표현되는 질감을 조사하고, 동일직물의 마찰계수, 표면 거칠기, 마찰력, 밀도, 중량, 두께 등의 역학적, 물리적 값을 객관적으로 측정한 후 상호 상관관계를 구하고 Fuzzy 이론을 이용하여 객관적 등급을 예측하는 모델을 확립하였다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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