케로신을 연료로 하는 동축 스월 분사기에 대해 정상 상태 및 비정상 상태의 연소 해석을 수행하였다. 난류연소 모델로 화학평형 상태로 가정하는 Non-premixed equilibrium 모델을 이용하였고, 고압의 조건에서 실제유체의 거동을 다룰 수 있도록 상태방정식으로 SRK(Soave-Redlich-Kwong) 상태방정식을 적용하였다. 해석을 통해 온도분포, OH 질량분율 등 정상 상태의 계산 결과와 시간 평균된 비정상 상태의 계산 결과를 비교하였고, 이들 간의 화염 구조가 서로 상이함을 확인할 수 있었다.
고체 추진제에서 연소실 압력이 급격히 변하는 비정상 상태에서의 연소 특성은 정상 상태와 다른 경향을 보인다. 고체 추진 시스템에서 안정적이고 필요한 성능을 얻기 위해서는 이러한 비정상 상태에서 일어나는 현상에 대한 예측이 필요하다. 고체 추진제에서 비정상 연소는 크게 두 가지 경우에 나타나게 된다. 그 중 하나는 소염을 위하여 연소실내 압력강하가 일어나는 경우이며, 다른 하나는 점화 후 압력이 상승하는 경우이다. 급격한 압력 강하로 인한 고체 추진제의 소염에 대하여 그 동안 많은 연구들이 진행되었다.(중략)
본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.
본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.
산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.
대용량 삼상 변압기에서 무부하 정상상태에서의 특성을 예측하는 것은 변압기의 설계 과정에서 중요한 과정 중 하나이다. 통상적으로 전기기기의 무부하 정상상태 해석을 위해 시간차분 유한요소법이 사용되어왔다. 대용량 삼상 변압기 또한 이을 이용하여 무부하 정상상태 해석을 수행할 수 있지만, 삼상 변압기의 인덕턴스 성분이 권선 저항에 비해 매우 크기 때문에 정상 상태 도달까지 매우 많은 시간이 소요되어 실제적으로 정상 상태 해석이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용량 삼상 변압기의 무부하 정상상태 해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
전진 비행중인 자동회전 로터에 대한 비정상 수치해석 기법이 개발되었다. 자동회전 로터의 플래핑과 회전운동 방정식은 주어지는 시간간격에 따라 연속적으로 적분되며 이 때 회전면에서의 유도 속도장은 동적 유도흐름 이론(dynamic inflow theory)에 의해 계속 업데이트 되면서 블레이드의 모든 요소에서 유효 받음각을 결정하여 비정상 상태를 모사한다. 로터의 임의의 초기 회전속도 및 플래핑각에서 정상상태로 천이(transition)되는 과정을 시뮬레이션 하였고 블레이드 에어포일 공력 데이터들을 이용하여 방정식들의 수치해인 자동회전의 정상상태를 예측하였다. 2차원 Navier-Stokes 솔버로 받음각과 레이놀즈수에 따라 해석된 에어포일 데이터를 이용하여 자동회전의 비정상 시뮬레이션을 수행한 해석 결과는 풍동실험 결과와 잘 일치하였다
본 논문에서는 부분 흡입형 초음속 터빈의 로터 블레이드에 ${\pm}15^{\circ}$의 스윕 각도를 적용하여 그에 의한 효과와 공력 특성을 살펴보기 위해 정상상태 유동해석과 비정상상태 유동해석을 동시에 수행하고 그 결과를 비교해 보았다. 3차원 Navier-Stokes 유동해석에는 상용 코드인 FLUENT 6.3 Parallel을 사용하였다. 모든 계산 케이스들에서 정상상태 유동해석에 비해 비정상상태의 경우가 손실이 더욱 크게 나오는 결과를 나타내었다. 후방스윕(BSW)모델은 기준모델(NSW)에 비해 팁 간극으로 빠져나가는 누설 손실량을 줄이는데 큰 효과가 있었고 비정상상태 유동 해석에서는 로터 출구면 정효율의 증가현상이 더욱 뚜렷하게 나타났다.
본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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