운전자의 경험과 판단에 전적으로 의존하는 빙축열 시스템의 기존 운전방식에서는 운전자의 그릇된 판단과 미숙한 운전으로 인해 과잉 축열이나 냉방공급량 부족현상이 자주 초래된다. 본 논문에서는 경제적이고 효율적인 빙축열 시스템의 운용을 위해 다음날의 구간별 온도, 습도와 냉방부하를 예측하는 자기구성퍼지모델 구축방안을 제안한다. 제안된 방법의 성능과 실제 적용가능성을 검증학기 위하여 한국전력 속초 생활연수원을 대상으로 제안된 방법과 신경회로망, 퍼지모델, 선형회귀모델 등을 이용한 기존의 방법을 적용하여 구한 냉방부하, 온도, 습도의 예측정확도를 비교 분석한다.
한반도 서남부해역은 하계 양자강의 방류에 의해 저염분 현상이 발생한다. 양자강 방류량은 해마다 일정하지 않으며, 과거 시계열자료에 의하면 최대값이 최소값보다 2배 이상이 됨을 알 수 있다. 다라서 양자강의 방류량을 달리하여 저염분포를 수치모델로 연구하고자 하였다. 수치모델은 POM(Princeton Ocean Model)을 사용하였다. POM은 연직적으로 $\sigma$-좌표계를 사용하는 3차원 순환모델이다. 모델 수행 후 연구해역내 대륙사면부에서 유속이 강하게 나타남을 알 수 있다. 또한 제주도 서쪽을 통해 북상하여 황해중앙부로 들어가는 흐름이 있으며, 대륙연안을 따라 남하하는 흐름이 있음을 알 수 있다 양자강 방류량을 부여한 수행한 모델의 결과를 보면 양자강 방류량이 많을수록 저염분역이 제주도에 가깝게 나타남을 랄 수 있다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.
Lidar(Light Detection and Hanging, Ladar)는 물체에 반사되어 되돌아오는 광학신호를 관측하여 물체와의 거리를 측정하는 센서로 정밀한 3차원 모델 생성 및 도시지역의 변화탐지 등에 효율적으로 적용될 수 있다. 시뮬레이션은 시스템의 동작을 인공적으로 만들어 내고, 이 동작의 실행을 관찰하여 실제 시스템의 특성을 추론하는 일련의 활동으로, 하드웨어의 설계 및 분석, 보완, 성능 평가 등에 효율적으로 이용된다. 본 연구에서는 Lidar 시스템의 원리 및 구조 분석을 통해서 Lidar 데이터를 시뮬레이션하기 위한 소프트웨어를 설계하였다. Lidar의 특성이 시뮬레이션 소프트웨어에 정확하게 구현되도록 하기위해 Lidar 동작과 관련된 내부 및 외부요소를 분석하고 기능에 따라 추상화하여 소프트웨어 모들로 구성하였다. 시스템 내부요소로 송신부 수신부 신호/영상처리부 모델과 외부환경요소로 비행환경 모델, 타겟 모델, 대기 모델을 정의하였다. 또한, Lidar 시스템 실행 중에 발생하는 주요 프로세스를 함수 모듈로 정의함으로서, 모델들 간의 구조적인 관계를 정의하였다. 본 연구의 설계결과는 이후 Lidar시뮬레이션 소프트웨어의 보다 체계적인 구현에 적용될 예정이다.
본 논문에서는 원격 플라스마 발생 장치용 리액터를 포함한 플라스마 부하의 등가 모델을 제안한다. 모델링을 위해 챔버 안에 존재하는 플라스마 부하의 특성을 고려하여, 플라스마 발생장치용 리액터를 포함한 전압, 전류의 정보를 통해 등가모델의 파라미터를 추출한다. 추출한 파라미터를 기반으로 플라스마 부하에 대한 전기적 등가회로를 구성하고, 플라스마 부하의 변화에 중요한 영향을 주는 플라스마 기체의 압력 정보를 등가 모델에 반영하여 이를 바탕으로 시뮬레이션을 진행해 모델링의 타당성을 검증한다.
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.
헬멧을 착용한 병사의 비관통 피탄 충격은 총탄이 헬멧을 관통하지 않더라도 인체에 치명적인 상해를 유발한다. 이로 인한 인체 상해 해석을 위한 연구들이 이뤄져 왔으나 주로 두부의 손상에 초점을 맞춘 해석 모델이 개발되어 왔다. 비관통 피탄 충격에 의한 경추 및 경추부 관련 근육의 손상은 인체에 치명적인 상해를 입히지 않더라도 병사의 생존성에 상당한 영향을 미친다. 따라서 경추 및 경추부 근육을 포함한 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 연구된 두부 모델과 근육 모델이 적용된 경추부 모델을 활용하여 인체의 상해해석을 수행하였다. 정량적 상해예측을 위해 응력, 변형률 및 HIC를 비교하였다. 경추부가 포함된 모델의 해석결과는 두부 모델만 고려된 해석결과보다 상해 정도를 작게 예측하였다. 모델의 신뢰성 확보를 위하여 두부 상해 해석 결과를 타 문헌과 비교하였다.
본 연구에서는 경계부 및 연결부를 지닌 기계 구조물의 유한요소모델 수립시 상대적으로 불확실성이 많은 경계부 및 연결부를 정확히 모델링하여 전체 구조계에 대한 해석적 모델의 신뢰도를 제고하는데 그 목적을 두고, 현장에서 간단히 측정할 수 있는 측정 데이터와 축약된 형태의 유한요소모델을 이용하는 S.I.기법을 제시하였다. 제시된 방법은 연결부를 제외한 연속체를 유한요소법으로 모델링하고 연결부의 동적 계수를 변수 상태로 하여 시간 영역에서의 비선형 상태 방정식을 구성하였으며 계수 규명 문제를 비선형 상태 방정식의 상태 추정 문제로 변환하여 해결하였다. 두 가지 예제에 대한 수치 해석을 통하여 제시된 기법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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