This study is aimed to grasp the spatial characteristics exhibited in the modern housing architecture from the aspect of a geometrical manipulation, which transforms basic geometrical shapes and persue the formative diversity, to identify and verify the various characteristics of spatial structure in modern housing architecture. In this regard, this paper analyze and identify the influences of the void spaces that are created by geometrical manipulations on housing architecture, in terms of morphological and environmental aspects. Theoretical approaches define the concept of geometrical manipulation according to the characteristics of residence and examine the spatial features of void spaces. Additionally, case studies result in the classification of void spaces that are created by geometrical manipulation. Furthermore, to understand environment-friendly characteristics of the void space, the researcher elicited the factors that can affect environment friendly housing from previous studies, and analyzed their correlation between those factors and the void spaces that are classified.
본 논문에서는 임의적으로 움직이고 미리 정해진 위치가 없는 보이드들의 효율적인 무리짓기 대한 알고리즘을 제안한다. 하나의 보이드에 대하여 근사적으로 kNN을 찾고 행위특성의 값을 계산함으로써 제안하는 알고리즘은 기존의 공간 분할 알고리즘을 개선한다. 이를 위하여, 본 논문은 보이드들의 한 그룹에 대하여 평균 방향과 위치를 갖는 대표 보이드를 정의하여 사용한다. 제안하는 알고리즘은 구현되었으며 기존의 알고리즘과 실험적으로 비교되었다. 실험적 비교 결과로부터 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비하여 초당 렌더링 프레임 수 관점에서 약 $-5{\sim}130%$까지의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.
텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.
쉴드 TBM 공법은 터널의 변형을 최소화할 수 있는 공법으로 도심지 얕은 터널 공사에 적합한 공법이다. 하지만 이러한 쉴드 TBM 공법의 장점에도 불구하고 침하가 발생하며, 토피가 낮은 지반에서 쉴드 TBM 굴진 중 침하에 대한 대책은 여전히 주요 쟁점사항 중 하나로 남아있다. 쉴드 TBM 공법에서 테일 보이드는 불가피하게 발생하는 공간으로 테일 보이드의 변형은 침하의 주요 원인이 된다. 이러한 테일 보이드의 변형은 뒤채움 그라우팅을 통해 제어되며, 이를 통해 침하를 억제하거나 회복시킬 수 있다고 여겨지고 있다. 하지만 실제 뒤채움 그라우팅을 통한 침하 회복은 기대하기 어려우며 특히 사질토에서 두드러진다. 이는 뒤채움 그라우팅과 사질토 지반 사이의 상호작용에 기인한 것으로 유추할 수 있다. 본 연구에서는 3차원 수치해석을 통해 사질토 지반에서 뒤채움 그라우팅이 지반거동에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 해석결과, 뒤채움 그라우팅은 침하증가율을 감소시켜 쉴드 TBM 굴진으로 인하 침하를 감소시키나, 그라우팅 이전에 발생한 침하를 회복시키지는 못하는 것으로 나타났다. 이는 뒤채움 그라우팅으로 인해 감소된 체적손실의 지표침하 감소 효과를 지반 내 체적변형이 상쇄하기 때문인 것으로 나타났다.
This study aims to analyze interior spatial characteristics of Korean single-family house which were designed by architects. For that purpose, plans, pictures and data of Korean single-family 113 houses which appeared in architectural publications from 1998.7 to 2002.6. were collected. The results of this study are the followings; 1) the ratio of southern-facing is higher in living room and master bedroom than in dining room and kitchen; 2) spatial elements of master bedroom are bedroom, bathroom and dressroom, those of dining room and kitchen are dining room, kitchen and multipurpose room and those of family bathroom are bathroom and restroom; 3) the living room does not located in the center of the plan; 4) the ratio of exterior door is higher in kitchen and master bedroom than in dinning room and living room; 5) stairs located in hall, corridor, livingroom etc., 6) there are void spaces in about half of houses which were collected.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
본 연구는 쉴드 TBM 테일 보이드 동시주입용 가소성 그라우트의 적합성을 규명하기 위하여 강도특성, 수중 재료분리현상 및 점도특성 실험을 실시하였다. 무기계 가소성 그라우트는 쉴드 TBM 뒤채움 그라우트 주입 시 시멘트, 물, MG-A로 구성된 A액과 스칼렛, 물, MG-B로 구성된 B액을 주입하는 2액성 그라우트 주입공법이다. 적정 배합비로 제작된 무기계 가소성 그라우트의 일축압축강도는 초기강도 및 장기강도 기준을 만족하는 결과를 보였다. 지하수가 존재하는 현장에서 그라우트 주입 시 발생하는 재료분리현상을 관찰하기 위하여 기존 현장에서 적용된 규산계 그라우트와 무기계 가소성 그라우트를 비교하였으며, 그 결과 규산계 그라우트에서 발생하는 재료분리 현상이 무기계 가소성 그라우트에서는 관찰되지 않았다. 또한 무기계 가소성 그라우트의 장거리 이송에 대한 현장 적용성을 확인하기 위하여 A, B액의 점도를 측정한 결과 A, B액 모두 120분 이상 2000 cP 이하가 측정되었다. 이러한 결과는 추후 현장적용 시 A, B액의 원활한 이송이 가능한 점도를 확보하고 있음을 확인하였다.
최근 RFID 태그들이 근접 인증(proximity authentication)을 위해 사용자의 위치나 상황을 이용하여 통신하기 때문에 위치 기반 공격인 중계 공격(relay attack)에 매우 취약함이 증명되었다. 이러한 중계 공격들을 방지하기 위해 리더와 태그사이의 메시지 송수신 왕복 시간을 측정하는 경계 결정(distance-bounding) 프로토콜이 한 해결책으로 연구되고 있다. 2008년에 Munilla와 Peinado는 Hancke-Kuhn이 제안한 프로토콜을 수정하여 보이드(void) 기법을 적용한 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. 공격자에게 n번의 왕복에서 $(5/8)^n$으로 성공 확률을 감소시켰지만, 저비용 수동형 태그에서 많은 통신량과 저장 공간을 요구하므로 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 태그측의 해쉬 함수 연산량을 줄이고, 적은 저장 공간을 요구함으로써 저비용 RFID 시스템에 적합한 효율적인 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다.
논문에서는 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핵심 개념은 무리 속에서 움직이는 개체인 보이드가 지속적으로 자신의 방향과 위치를 변경시키나 자신의 다음 방향의 결정에 영향을 주는 k개의 가장 가까운 이웃인 kNN은 자주 바뀌지 않는다는 사실을 이용하여 성능을 개선하는 것이다. 본 논문에서 이전의 kNN을 이용하여 새로운 kNN이 변경되었는지를 판별하는 방법이 제안되었고, 제안된 방법의 정당성은 정리를 통하여 증명되었다. 제안된 방법은 구현되었으며, 기존의 공간분할 방법과 성능이 비교되었다. 비교 결과로부터 제안된 알고리즘이 초당 프레임 수 관점에서 기존의 알고리즘보다 약 30% 개선 효과를 주는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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