최근 산악터널의 지반조사에 전기 및 전자탐사를 실시하는 사례가 증가하고 있으며 지반의 전기비저항을 이용한 터널지반의 정량적 평가수법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 암석의 전기비저항과 탄성파속도가 각각 암석의 공극율과 밀접한 관계가 있는 것을 이용하여 지반의 전기비저항으로부터 탄성파속도를 환산하는 수법을 제안한다. 또 이 수법을 이용하여 실제터널에 있어서 지반의 전기비저항으로부터 탄성파속도를 환산하여 암반분류를 행하여 지보패턴을 설정하고 이를 실제 터널시공에 있어서 설정한 지보패턴과 비교함으로써 그 적용성을 검토한다.
본 논문은 문서분류 방법인 kNN의 실행속도를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 kNN이 사용하는 <용어, 가중치>쌍의 목록 대신, <문서, 가중치>쌍의 목록을 사용하여 유사성 계산을 빠르게 함으로써 실행속도를 개선하는 것이다. <문서, 가중치>의 목록은 문서분류의 학습단계에서 <용어, 가중치>의 목록을 행렬 전치함으로써 구한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 분석하고 기존의 kNN과 비교 하였으며, 로이터-21578 데이터를 사용하여 실험적으로 성능을 비교 하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 kNN보다 실행속도측면에서 약 $90{\%}$정도의 우수함을 알 수 있었다.
현재 고속도로 분류부의 감속차로길이 설계는 본선 및 연결로의 설계속도를 고려하여 감속에 요구되는 길이인 감속구간을 고려하고 있다. 이는 유출 차량이 분류부 이전에 노견측차로에 진입하여 변이구간을 통해 감속구간에서 감속을 진행한다는 전제가 필요하다. 그러나 진출하려는 연결로 교통량이 많아지면 동시에 여러 대가 감속차로로 진입하는 상황이 발생한다. 이것은 본선교통류의 흐름을 방해하거나 뒤늦게 감속차로에 진입하여 충분한 감속구간을 확보하지 못하게 하는 원인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 유출교통량의 크기를 고려하여 분류부에서의 동시진입 상황시 본선의 주행성을 확보하면서 진출차량이 감속차로로 안전한 차로변경을 하기 위한 감속구간 확장길이와 이에 대한 방법론을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 결과를 FRESIM을 통해 효과분석을 한 결과 분류부의 본선 및 감속차로에서의 차량당 지체의 감소와 평균속도의 증가 그리고 차로별 속도편차의 감소효과를 확인할 수 있었다.
연암평가는 굴착난이도 평가와 관계가 많은 것을 고려할 때 굴착과 관련되는 발파와 연관 지울 수 있다. 따라서 현장에서 소량의 화약을 사용하여 누두공시험에 의해 구해진 누두지수와 발파계수를 연암의 분류요소로 사용하기 위한 시도가 이루어 졌다. 또한 현지 지반의 탄성파속도와 암석의 파쇄에 대한 저항성 나타내는 Protodyakonov의 계수도 분류요소로 사용하여 연암의 분류를 실시하였다.
본 연구는 중심부에 액체, 외주부에 산화제가 흐르는 기액 동축분류의 유동장에 대한 것이다. 기액 동축 분사기는 연료의 분사량이 적은 소형 연소시스템을 고려하여, 실험은 연공비(W1/Wa)가 0.6 이하를 대상으로, 물과 공기를 사용하여 분사조건에 따른 분무특성과 기액 2상 분무류의 기본구조를 조사하여 액적의 확산, 기액혼합특성에 대하여 검토하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 반경방향 기상속도분포 및 액적유속분포는 분구직경 및 분사조건에 관계없이 정규분포에 가까운 형태를 취하고 있으며, 각각 식 (2) 및 (3)으로 나타낼 수 있다. 기상속도는 반치폭은 축방향에 따라 일정한 구배 (≒4.6)로서 증가하며, 기상만의 단상분류의 구배(≒6)에 비해서 완만하다. 액적유속 반치폭은 축방향에 따라 더욱 완만한 구배(≒3.1)로서 증가한다. 무차원 액적유속분포는 축방향에 따라 일정한 구배(n≒1.5)로서 감소한다. 액적의 확산은 상대적으로 기액유량비가 클수록 효과적으라고는 말할 수 없고, 최대 확산을 이루는 최적의 기액유량비가 존재한다.
최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.
The breakup characteristics of liquid sheet formed by the liquid rocket injector has a close relation with the combustion efficiency. In this paper, basic characteristics of droplet size and velocity distribution were measured with PDPA for the Like Doublet Impinging Injector. Test variables were the angle of impact, the diameter of orifice and jet velocity. Water was used as test fluid. As a result, for impingement angle less than 90 degree, following correlations were obtained between drop size and design parameters : $D_{32}({\mu}m)=295.0{\times}V^{-0.09}\times(2\theta)^{-0.1}{\times}d^{0.072}$. For impingement angle greater than 100 degree, drop sizes were increased but eventually converged to a certain limiting value.
상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.
본 논문은 자질 투영법을 사용한 새로운 문서 분류기를 제안한다. 제안된 문서 분류기는 학습 문서를 각 자질로의 투영으로써 표현한다. 문서를 위한 분류 작업은 투영된 각 자질로부터의 투표(voting)에 기인한다. 실험을 통해서 본 제안된 문서 분류기는 단순한 구조에도 불구하고 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 기존의 문서 범주화 기법에서 높은 성능을 보여왔던 최근린법(k-NN)과 지지백터기계(SVM)와 비교했을 때 빠른 수행 속도와 오류 데이타가 많을 환경에서 높은 성능을 보인다는 장점이 있다. 또한 제안된 문서 분류기의 알고리즘이 매우 단순하기 때문에 분류기의 구현과 학습 과정이 쉽게 수행될 수 있다. 이러한 이유로 제안된 문서 분류기는 빠른 수행 속도와 견고성(robustness), 그리고 높은 성능을 요구하는 은서 범주화 응용 영역에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 국내 125개 지반에 대한 지층 구성, 전단파속도 주상도, 기반암 깊이 등을 기존 자료의 수집 및 부분 시험 수행을 통해 확보하여 지진응답해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 기반암이 얕아 대부분의 지반조사가 기반암까지 이루어지는 국내 지반조건에 적합하도록 기반암 깊이와 토층 평균 전단파속도를 동시에 고려하는 2-매개변수 지반분류 방법을 새롭게 제안하였다. 우선, 기반암 깊이(H)에 대해 10m와 20m를 경계 값으로 설정하여 $H_1$ 지반(H<10m), $H_2$ 지반($10m{\leq}H<20m$) 그리고 $H_3$ 지반($H{\geq}20m$)으로 분류하고 이후, 토층 평균 전단파속도($V_{s,soil}$)를 추가 변수로 하여 총 7개의 지반그룹으로 세분화 하였다. 또한 각 지반그룹에 대하여, 지진응답해석 결과로부터 획득한 지반 증폭계수의 경향성과 그 분산정도를 분석하여 새로운 지반분류 방법의 타당성을 입증하고, 각 지반그룹별 대표 지반 증폭계수 및 설계응답스펙트럼도 함께 제안하였다. 제안된 지반 증폭계수와 이를 대표하는 추세선은 암반노두 가속도의 변화에 따른 지반의 비선형성을 일정한 경향성과 함께 효율적으로 표현하고 있다. 또한 지진응답해석으로부터 획득한 스펙트럴 가속도의 평균값과 제안된 설계응답스펙트럼을 비교한 결과, 일부 지반그룹에서 차이가 발생하였고, 추후 지반 증폭계수 계산을 위한 적분구간을 국내 지반조건에 적합하도록 개선할 필요가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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