구조부재의 연결은 강절(rigid), 활절(hinge) 그리고 부재 간의 상대적인 회전이 허용되는 부분강절(semi-rigid)로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 부분강절을 탄성회전스프링으로 가정하여 부재 단부에 적용시킨 평면 뼈대구조에 대하여 전단변형을 고려한 엄밀한 접선강도행렬을 유도하고 이를 다시 탄성강도행렬과 기하학적 강도행렬로 분리?유도함으로써 부분강절을 갖는 평면 뼈대구조물의 안정성해석을 위한 일반화된 해석방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 보-기둥부재의 좌굴조건을 만족시키는 처짐함수로부터 안정함수(stability function)를 유도하고, 횡변위(sway)를 고려한 힘-변위관계와 적합조건을 고려하여 정확한 접선강도행렬을 제시하였다. 본 연구의 타당성을 입증하고 부분강절 뼈대구조의 전단거동 특성을 파악하기 위하여, 다양한 수치해석 예제에 대해 타 연구자 해석 결과와 본 연구의 안정성 해석결과를 비교하여 제시함으로서 전단변형과 부분강절이 구조물의 좌굴강도에 미치는 영향을 조사한다.
본 연구는 보다 정확한 모수(母數) 추정을 통한 생장(生長)모델의 현실성을 향상시키는데 이용되는 생장 측정간격(임목의 측정 초기 연령 $T_1$과 재측정 연령 $T_2$의 기간)의 적합한 조합을 선택하기 위한 계획을 제공하는데 목적이 있다. 다양한 생장식을 데이터에 적용한 후 가장 적합한 것으로 판정된 생장식을 분석에 이용하였다. 여러 생장식을 분석한 결과 최적의 생장식으로 판명된 더미 변수를 포함하는 변형 Schumacher 방정식을 임분 흉고단면적(胸高斷面績) 생장식과 평균수고(平均樹高) 생장식을 얻기 위하여 이용하였다. 그리고 사용된 자료는 뉴질랜드 남섬 전역에서 측정된 업송(業松)(Pseudotsuga menziesii Mirb.Franco)의 생장 측정기간이 변형되지 않은 데이터와 모든 가능한 생장 측정기간을 포함하는 변형된 2종류의 데이터이었다. 단기의 측정기간에서부터 장기의 측정기간의 범위를 포함하는 데이터(모든 가능한 생장 측정기간을 포함하는 데이터)를 사용할 때 흉고단면적 생장식과 임분 평균수고 생장식에서 모수 추정의 정확성이 증가되는 것이 발견되었다.
럼버 서포트는 허리에 가해지는 압력을 지지하여 장시간 운전시 피로감을 해소하는 자동차 시트의 부품이다. 본 연구에서는 자동차 시트의 럼버 서포트를 모델링 하였으며, 해석은 럼버 서포트의 베드부분에 여러 가지의 비드를 보강하여 사람이 자동차 시트에 앉아 있을 때 작용하는 하중에 따른 변형에 대해 구조해석을 하여 안락성면에서 적합한 모델을 찾는 것이 주된 목적이다. 5줄 보강타입과 풀타입이 5mm안쪽의 변형과 500 N의 접촉력이 나타나 승객의 안락감에 있어 가장 적합하고 내구성도 양호한 것으로 사료된다.
공시지가제도하에서 개별필지 가격산정은 지가함수(地價函數) 추정, 비준표(比準表) 작성, 인근 유사 표준지(標準地)와의 특성차이를 감안한 가격결정 과정을 거치는데, 각 단계의 기술적 문제에 대한 연구는 별로 없었다. 이 글은 지가함수(地價函數) 추정에서 log-log함수형태가 통계학적으로 또는 실제 활용상 적합한가의 문제와 지가함수(地價函數) 추정결과를 그대로 지가예측식(地價豫測式)으로 이용할 수 있는가의 두가지 문제를 다루고 있다. 서울시 서초구와 강남구자료에 대해 Box-Cox 변형(變型)을 이용한 지가함수(地價函數)와 log-log형태의 지가함수(地價函數)를 추정하여 비교해 본 결과 통계학적으로는 전자가 우월하지만, 지가추정(地價推定)에서 양자간의 차이는 크지 않았으며 추정비용(推定費用), 활용(活用)의 용이성 등의 관점에서는 후자가 선호되었다. 또 지가함수(地價函數) 추정결과를 현재와 같이 표준지와 여타 토지간의 가격차이(價格差異)를 계산하는 용도로 한정하는 것이 표준지가격(標準地價格) 자체가 가진 정보를 활용하는 방안으로 바람직하다는 결론을 얻었다.
본 연구는, 장애물과 지형에 순응할 수 있는 새로운 형태의 변형 가능한 로봇을 제안하고자 한다. 사람이 활동하는 영역에서 로봇을 사용할 때, 항상 로봇의 이동에 적합한 환경을 제공해 줄 수는 없다. 따라서 로봇 자체가 환경을 인식하고 그에 맞게 동작할 수 있어야 한다. 로봇은 바퀴구동을 통한 평탄한 지형에서의 빠른 이동성과 보행을 통한 평탄하지 않은 지형에서의 이동성의 장점들을 동시에 지닐 수 있는 구조로 설계되었다. 스테레오 영상 시스템과 거리감지 센서모듈을 통해 로봇의 안정적이고 효과적인 동작을 구현하고자 한다. 본 논문에 대해서는 실험을 통해 이를 검증한다.
저작권 보호 기술의 하나인 디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 삽입되어 저작권 확인 및 증명에 이용될 뿐만 아니라 영상의 위변조 판별에도 이용된다. 즉, 영상이 변조되는 경우 삽입된 워터마크가 변형됨으로써 위변조 여부 및 위변조 영역의 확인도 가능하다. 본 논문에서는 이와 같이 영상의 위변조 여부를 판별하기 위한 인증 워터마킹 기법으로 적응적인 양자화 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 삽입 과정은 영상에 DWT를 수행한 뒤 저주파 영역에 블록 DCT를 수행하여 계수들을 변형시키는 방법으로 수행되며, 이를 위해 원신호의 파워를 고려한 적응적인 양자화 방식을 제안하였다. 실험 결과 제안 방식에 의해 워터마크 삽입된 영상은 화질적으로 원영상과 차이가 없고 압축에 대한 강인성도 우수하여 인증 워터마킹에 적합함을 확인하였다.
차세대 전자기기는 기계적인 굽힘이나 말림(rolling) 변형이 반복적으로 가능한 형태로 발전하고 있다. 이에 따라 전자기기 내부 소자들 간의 연결을 위한 금속 배선의 기계적인 신뢰성 확보가 필수적이며, 특히, 실제 사용 환경을 모사한 압축 환경에서의 굽힘 피로 변형에 대한 신뢰성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 구리(Cu)와 폴리이미드(Polyimide, PI) 기판 간의 접착력을 향상시키고, 굽힘 피로 변형 환경에서 구리 배선의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 탐구했다. 접착력 향상을 위해 폴리이미드 기판에 산소 플라즈마 처리와 크롬(Cr) 접착층 도입이라는 두 가지 방법을 적용하고, 이들이 압축 상황에서의 피로 거동에 미치는 영향을 비교 분석했다. 연구 결과, 접착력 향상 방법에 따라 압축 피로 거동에서 차이가 발생하는 것을 확인했다. 특히, 크롬 접착층을 도입한 경우 1.5% 변형률에서는 크랙 생성이 주된 변형 메커니즘이며, 피로 특성이 취약한 결과를 얻었으나, 2.0%의 높은 변형률에서는 플라즈마 처리법에 비해 박리가 발생하지 않아 가장 개선된 피로 특성을 나타냈다. 본 연구의 결과는 유연 전자기기의 사용 환경에 적합한 피로 저항 개선법을 제시하고, 크랙 발생 정도를 포함한 전자기기의 신뢰성 향상에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 차량에 사용되는 MDPS(Motor Driven Power Steering) 시스템에 사용되는 BLDC(Brush Less Direct Current) 모터 제어기의 파괴 시험에 적합한 테스트 케이스 생성 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 입력 기반 테스트 방법의 하나인 CTM(Classification Tree Method)을 수정한 방법이다. CTM은 모든 입력의 중요도를 동등하게 가정하고 테스트 케이스를 생성하는 방법이다. 따라서 극한 상황과 같은 테스트 케이스를 생성하기 힘들다. 이와 같은 단점을 극복하고, 파괴 시험에 적합한 테스트 케이스를 생성하기 위해 CTM의 한계점을 보완한 변형된 CTM 재구성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CTM의 장점을 유지하면서 CTM으로 만들어진 테스트 케이스를 조합하여 특정 상황의 테스트에 적합한 시나리오를 집중적으로 생성할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 방식을 이용해 파괴 시험을 위한 테스트 시나리오를 생성하고, 이를 이용하여 승용차에 사용되고 있는 MDPS 시스템에 대한 테스트를 수행하여 제안한 방법의 유용성을 검증한다.
최근에 구조물의 대형화와 단면성능의 구조적 장점 때문에 원형강관의 사용이 증가하고 있다. 그러나 원형강관의 사용이 증가함에도 불구하고 국내에서는 이에 대한 연구가 매우 미흡한 실정이다. 원형강관-거셋플레이트 접합부의 극한강도의 판단은 매우 복잡한 국부변형과, 실험 및 유한요소해석 결과의 하중변위곡선 상에서 최대강도가 일관성 있게 나타나지 않기 때문에 간단하지가 않다. 따라서 본 연구에서는 실험과 유한요소해석을 바탕으로 극한변형에 의한 극한내력을 도출하고 기존 접합부 내력식과 비교하여 거셋플레이트-원형강관 접합부에 적합한 내력식을 제안하고자 한다.
신경망은 전통적인 시계열 기법들에 비해 대체적으로 예측성능의 우수함이 입증되었으나 계절성과 추세성을 갖는 시계열자료에 대해 예측력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 최근에는 Ensemble 기법인 Bagging Algorithm과 신경망의 혼합모형인 Bagging Neural Network이 개밭되었다. 이 기법은 분산과 편향을 많이 줄여줌으로써 더 좋은 예측을 할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 Ensemble 기법을 이용한 예측모형은 시계열자료를 적합 시키는데 있어 초기부여확률 및 예측자 선정시의 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 더불어 예측력을 향상시키기 위한 방법으로 초기부여확률이 균일분포가 아닌 순차적인 형태의 분포를 제시하고 신경망을 예측자로 활용한 변형된 Ensemble Algorithm을 제안한다. 또한 예측모형의 평가를 위해 실제자료를 가지고 기존 예측모형들과 제안한 방법을 이용하여 예측하고 각 MSE의 비교를 통하여 예측정확도를 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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