교량구조물의 유지관리비용은 크게 증가하는 추세이며 이에 대한 교량의 점검은 많은 비용뿐만 아니라 시간과 노력이 소요된다. 따라서 사전에 교량의 보수 또는 보강이 필요한 시점을 파악하고 그 주기를 예측하는 것은 비용의 절감뿐만 아니라 교량 구조물에 대한 안전성을 확보하는데 크게 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 강박스 도로교량에 대한 신뢰성 있는 보수 또는 보강 주기를 추정하기 위하여 노후화에 따른 기존의 성능등급 곡선을 우선적으로 분석하였다. 이를 바탕으로 보수보강 확률함수를 정의하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확률적으로 보수보강 주기를 추정하는 독자적인 방법을 정립하여 제시 하였다. 또한 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 신뢰성을 검증하였으며 강박스 도로교량에 대한 통계자료에서 얻어진 보수 또는 보강 주기와 그 결과가 유사하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 강재 교량 구조물에 대한 신뢰성 있는 보수 또는 보강 주기를 예측하는데 크게 기여할 것으로 판단된다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
본 논문에서는 표면부착형 영구자석 동기전동기(SPMSM)를 위한 센서리스 제어방법을 실험을 통해 검증하고자 한다. 동기전동기의 벡터제어를 위하여 엔코더나 레졸버를 이용하면 비용이 증가할 뿐만 아니라 유지 보수가 필요하기 때문에 동기전동기의 센서리스 모터제어 기법이 요구되고 있다. 또한, 동기전동기의 센서리스 모터 제어를 위해서는 정확한 회전자의 위치와 속도가 필요하므로 본 논문에서는 영구자석 동기전동기의 수학적 모델을 통하여 위치와 속도를 추정한다. 회전 중 발생하는 역기전력을 통해 추정 위치 오차를 얻으며, 추정 오차가 0이 되도록 추정기를 구성하여 이를 실험을 통해 검증하였다.
소프트웨어 시험 후 발견된 결함을 제거하기 위해서는 먼저 해당 결함의 위치를 정확히 찾아야 한다. 결함의 위치를 찾는 작업은 많은 양의 소스코드를 검토해야 하기 때문에 많은 노력을 요구한다. 해당 노력을 줄이기 위해 슬라이싱 기법, 스펙트텀 기법, 모델 기반 기법 등 많은 기법들이 연구되었다. 하지만 이들 연구들은 결함 위치로 추정한 탐색 영역의 범위가 넓어 결과의 효과가 떨어지는 단점이 있다. 그래서 결함 위치 추정의 정확도를 높이고 결함 위치 파악의 효과를 높이기 위해 본 논문은 프로그램 소스 코드 문장에 대한 시험 케이스의 커버리지 정보, 시험의 PAss/Fail 여부, Define-Use의 관계에 있는 문장 정보를 활용하여 각 문장의 결함 의심도를 산출하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 실험을 통하여 확인한 결과, 낮은 지역화 비용으로 결함 위치 추정을 할 수 있었다.
본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.
소프트웨어 규모 추정은 소프트웨어 Life-Cycle 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 2004년 소프트웨어 사업대가 기준에 국제표준에 기반한 기능점수 방식이 도입된 후 사용자 입장에서 소프트웨어의 규모를 바라보고 비용을 산정하는 기반이 마련되었다. 그러나 현재의 기능 점수 측정 방식은 익숙하지 않은 일반 사용자가 접근하기 쉽지 않고, 모든 시스템 및 기능의 복잡도 가중치가 획일화되어 있어 내부 계산 로직이 복잡한 공학용 소프트웨어나 과학계산용, 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 산정 방식에서 그 규모를 적절히 산정하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 기능점수 측정 절차를 간략화하고 프로젝트 초기에 규모의 추정을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 특정 조직의 특성을 반영할 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시함으로써 고정된 복잡도 가중치에 대한 논란의 여지를 없애고 조직의 데이터가 쌓일수록 해당 조직의 특성을 반영해 나갈 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시한다. 제시한 모델은 평가 결과 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 빠르게 규모를 측정할 수 있고 LOC(Line of Code)와의 상관관계도 더 높은 장점이 있다.
소프트웨어 개발에서 점점 더 중요시되는 사항은 개발 생명주기의 초기에 개발과 관련된 노력과 비용을 추정하는 능력이다. 제안된 모델 대부분은 경험 데이터의 직관, 전문가 판단과 회귀분석의 조합에 기반을 두고 있으나 다양한 환경에 적용될 수 있는 하나의 모델을 개발하는 것이 불가능하였다. 본 논문은 기능 구성요소 형태들로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 신경망 모델을 제안한다. 신경망의 은닉뉴런 수는 입-출력 관계로부터 휴리스틱하게 얻는 방법을 제안한다. 24개 소프트웨어 개발 프로젝트 사례연구를 통해 적합한 신경망 모델을 제시하였다. 또한, 회귀분석 모델과 신경망 모델을 비교하여 신경망 모델의 정확성이 보다 좋음을 보였다.
이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.
본 논고는 고양 정수장과 구미 정수장으로부터 물을 공급받고 있는 5개 도시(고양, 파주, 구미, 김천, 칠곡)를 대상으로 고도정수처리 도입의 경제적 편익을 평가하였다. 지불가능금액(WTP) 추정을 위한 방법으로는 이중경계 양분선택형 CVM을 이용하였다. 특히 평균 WTP 추정값을 도출하기 위한 방법으로 모수 추정법 중 구간 데이터(interval-data) 모델을 이용하였다. 고도정수처리서비스에 대한 추가 지불 WTP(평균)는 공변량을 포함한 모델을 적용하였을 경우 톤당 231.3원이, 공변량을 포함하지 않은 모델을 적용하였을 경우에는 231.2원인 것으로 추정되었다. 한편 추정된 WTP와 함께 고양 및 구미 정수장으로부터 공급받는 수돗물 공급량(각각 59.675 백만$m^3$/년, 93.734 백만$m^3$/년)을 고려하여 정수장별 고도정수처리의 경제적 편익을 도출한 결과 고양정수장은 약138억 원/년이, 구미정수장은 16.8억 원/년으로 추정되었다. 그리고 설비의 내구연한을 10년으로 가정할 경우, 비용 대비 편익 비율은 고양정수장이 3.7, 구미정수장이 2.1로 조사되었다. 수도사업 관련 고도정수처리 도입은 공공사업의 한 유형으로, 이는 경제적 편익 및 비용이 동시에 고려되어야 할 정책적 사업이다. 이러한 의미에서 본 연구의 산출물인 고도정수처리의 WTP는 정책결정자의 수질개선 관련 의사결정에 기초 자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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