본 논문은 스피커 시스템의 이상적이지 못한 특성으로 인해 발생하는 비선형 왜곡을 분석하고 스피커에 입력하는 신호를 처리함으로써 비선형 왜곡을 감소시키도록 하는 것을 목적으로 한다. 비선형 왜곡의 가장 큰 요인인 강성과 force factor의 비선형성을 변위에 관한 2차함수로 모델링하여 이것을 바탕으로 전처리의 여러 계수를 결정하며 변위를 측정하여 귀환시키는 대신 선형 운동방정식을 적용하여 변위를 예측하도록 함으로써 시스템의 구현을 간단히 할 수 있도록 하였다. 이 왜곡보상시스템을 하드웨어로 설계하였다.
본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.
본 연구에서는 이차원에서 비정상 비점성 유동해석을 위한 비정렬 동적 편자 기법을 개발하였다. 유동해석 기법은 시간에 대해 2차의 정확도를 갖는 내재적인 시간적분법을 사용하였으며, 격자중심의 유한 체적법과 Roe의 풍상차분법을 이용하여 공간에 대한 차분화를 하였다. 시간과 공간에 대한 정확도를 증가시키기 위해서는 해에 따라 원하는 위치에 격자점들을 임의로 추가할 수 있는 비정상 동적 적응격자 기법을 사용하였다. 이를 이용하여 이차원의 2자유도를 갖는 스프링 에어포일 시스템의 와류와의 간섭현상에 따른 공탄성적 변위를 예측하였다.
본 논문은 산사태 감지 및 붕괴예측을 위한 현장에 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 적용한 실시간 모니터링 시스템 모델을 개발하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 USN기반의 상시모니터링시스템모델을 제작하고 실험적 평가를 수행하였다. 성능평가는 지표변위 센서모듈 동작특성 실험적 평가, USN은 Data 수집 전송 효율성 실험적 평가, 개발한 상시감시모니터링 프로그램 동작성능 실험적 평가 등을 수행하였다. 성능평가 결과 지표변위 측정센서모듈은 변위각도에 일치성을 확인하고, USN은 지표변위 센서모듈로부터 측정된 Data를 상시모니터링시스템에 오류 없이 전송되는지를 확인하였으며, 개발한 상시모니터링 프로그램 동작기능은 실시간 모니터링 그래프, 임계동작 알고리즘, 위험성 통보 문자서비스(SMS)기능, 알람서비스기능, 현장 감시카메라 등 동작기능의 우수성을 실험으로 증명하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 산사태 감지 예측을 위한 USN기반 실시간 모니터링 시스템 모델은 산사태위험성노출 지역에 원격 실시간 모니터링 시스템으로 널리 사용될 것으로 사료된다.
본문은 0.5kgf/cm2, 1kgf/cm2로 추밀된 모형점토지반(140*25*80cm)에 Sand Mat나 Geotextiles 의 크기를 변화시켜 포설한 뒤에 강주기초와 요성기초를 설치하는 10종의 모형기초에 재하시험을 실시한 것이다. 재하시험을 통해 얻어진 수평, 수직변위위 기초형태별 변음을 고찰하고 또한 이들 변형을 예측하는 전산 프로그램에 의해 수치계산을 수행한 것이다. 그 결과 변형을 예측하는 수치계산은 매우 양호한 정도를 보였고 지반지지력은 강성기초가 더 유리하며, 수평, 수직 양변위에 대응하기 위해서는 Sand Mat, Geotextile의 양 공법을 병용하는 것이 효과적임을 알았다. 또한 Sand Mat만 단독으로 이용할 경우는 수직변위의 억제효과가 크며 똑같이 Geotextile만 쓴 경우는 수평변위의 억제효과가 크다.
터널 건설시 조사 및 설계 단계에서 예측한 터널의 거동은 지반의 지질 구조 및 재료 특성의 복잡함 등으로 인해 실제 시공 중의 거동과 일치하지 않는 경우가 많다. 따라서 시공 중에는 관찰과 계측을 통하여 지반과 지보재의 거동을 확인하고 위험이 예상될 경우 신속히 굴착 방법 및 보강 방법 등을 변경하므로써 터널의 안정성을 확보해야 한다. 그리고 이러한 목적을 위해서는 가급적 굴착 초기 단계에서 터널의 변형 거동을 파악하고 이로부터 최종적인 변위를 예측하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 NATM 방식에 의해 시공 중인 국내 두 곳의 도로터널 현장에서 수집한 변위 계측 data를 분석하여 굴착 초기 측정 내공변위량과 최종 내공변위량과의 관계를 통계적으로 유도하였다. 이 때 굴착 후 계측 전 까지 미측정 내공변위량을 추정하기 위하여 기존의 근사함수식을 수정하여 회귀분석하는 방법과 본 연구에서 제안하는 막장거리 1D(D:터널직경)까지의 계측 data를 이용하여 현장에서 용이하게 적용할 수 있는 간단한 선형 회귀분석을 이용하는 방법을 적용하였다. 최종적으로, 계측 전 변위량을 포함한 굴착 초기 내공변위와 최종 내공변위와의 관계를 통계적 방법을 통해 선형관계식으로 근사적으로 표현할 수 있었으며, 이 때 계측 전 변위량 추정방법으로 지수함수를 이용한 경우와 선형 회귀분석을 이용한 경우에 대해서 결과의 차이는 그다지 크지 않은 것으로 나타났다.
3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.
철골 모멘트 접합부를 헌치로서 보강할 경우 내진거동이 크게 증진됨이 최근의 실물대 시험에서 입증되고 있다. 본 연구에서는 헌치로서 보강된 철골 모멘트 접합부가 골조의 탄성 횡변위 거동에 미치는 영향을 해석적으로 평가하는 방안을 제시하였다. 즉 내부의 보-기둥 부분골조를 대상으로 기둥, 보 및 이중패널존에서 기인하는 탄성 횡변위 성분을 해석적으로 유도하였다. 핵심이 되는 내용은 헌치 보강시 생성되는 이중패널존의 전단변형을 고려하는 것이었다. 제시된 방안에 의한 예측치는 3차원 유한요소해석에 의한 결과와 잘 부합하였다. 본 연구에서 수행한 사례연구에 의할 때 헌치의 도입으로 패널존의 강성증대가 가장 현저하여서 패널존의 전단변형에서 기인하는 탄성 횡변위가 50%정도 감소되었다. 본 연구의 결과는 아직 잘 알려지지 않은 헌치 보강에 따른 부차효과(side effects)의 이해에 도움이 될 수 있을 것이다.
구조물에 작용하는 토압의 방향과 장기변위상태변화를 직관적으로 파악하기 위해 수평, 수직방향의 변위 데이터를 시그모이드 함수를 이용하여 가공하고 각각 좌표계의 한 축으로 하여 변위좌표계 시스템을 설정하였다. 이러한 변위좌표계에 변위상태(압축 또는 팽창) 구분영역과 관리단계 구분영역 설정하여 각 계측지점의 변위상태와 관리단계를 직관적으로 확인할 수 있었다. 관측점을 연속적으로 나타내어 변위경로를 나타내었으며, 변위경로를 통해 변위이력, 변위추세, 지반에 작용하는 응력방향 등을 알 수 있었다. 흙막이 가시설의 실계측데이터 분석 결과 모든 계측지점에서 응력해방 방향으로 변위가 일어났으며, 정상관리상태에 위치하였다. 또한 공간적 상관성이 높은 계측지점 간 거동은 비슷한 거동추세를 보였으며, 공간적 상관성이 낮은 계측지점 간에는 상이한 거동 추세를 보였다. 공간적으로 연속되어 분포하는 지표침하데이터를 변위좌표계를 이용하여 전조현상과 거동영역에 대한 상관성 분석을 수행하면 파괴시간, 영역 예측이 가능 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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