복합재료의 피로특성과 해석방법에 대하여 간략하게 살펴보았다. 복합재료의 피로현상에 대한 이해의 폭이 넓어짐에 따라 앞에서 소개한 방법외에 파단모드별 연구, 역학에 기초를 둔 해석법, 유한요소법의 적용, 혼성복합재료(hybrid composites)의 피로수명 예측 등의 다양한 연구가 진 행중이나, 아직 정립된 피로수명 예측식은 없다고 말할 수 있다. 재료의 손상을 나타내는 매개 변수로서 강성변화의 유용성이 밝혀진 상태이므로 앞으로 이를 이용하여 실제의 현상을 표현할 수 있는 손상함수의 구성과 피로수명 예측에 관한 연구가 수행되어야 한다.
본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.
수치 계산으로 고속 활주선의 저항 성능을 평가하기 위해서는 활주 상태에서의 항주자세 예측이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 항주자세의 변화가 큰 고속 활주선의 경우에는 활주 자세에 따라 선저 바닥면에서 나타나는 압력 변화에 의한 동적 부양력 변화가 크므로 단순히 정지 중 흘수를 기준으로 계산되어진 유체력으로 항주자세를 예측하기 보다는 자세 변화에 따른 동적 부양력의 변화와 이에 의한 자세 변화를 반복 계산을 통해 수렴시키는 것이 요구되어진다. 본 연구에서는 선형화된 자유수면 조건의 포텐셜 수치 계산으로 유체 동압력인 부양력을 계산해내고 이를 유체 정역학적 힘으로 간주하여 부력과 선체중량과의 힘과 트림 모멘트 평형 관계를 만족시키는 방법으로 반복적인 계산을 통해 수렴된 활주 자세를 얻어내었다.
무선 환경에서는 모바일 기기의 이동 혹은 링크의 충돌, 부족한 대역폭등 모바일 기기의 외적 환경 변화에 의해 무선 링크의 단절이 빈번하게 일어나는데, 링크의 단절은 네트워크 자원을 사용하는 어플리케이션의 에러로 이어진다. 이러한 무선 환경의 단절을 어플리케이션이 알 수 있다면, 링크의 단절로 인한 어플리케이션의 에러를 방지 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 어플리케이션이 무선 링크에 적응할 수 있도록 링크의 상태 정보를 판단 및 예측할 수 있는 dynamic watermark 기반의 상태 정보 추적 알고리즘을 제안한다.
유량예측의 가장 주된 목적은 가뭄과 홍수와 같은 수해방지를 위해 통합수자원관리를 수행하는데 있다. 이런 유량예측을 위해 다양한 기법들로 예측이 수행되고 있으며, 예측기간과 필요 정확도에 따라 초단기, 단기, 중 장기 예측 등으로 구분할 수 있다. 유량예측에 사용되는 기법들은 기후변화 시나리오와 같이 예측된 강우자료를 이용하여 유출량을 예측하는 방법이 있으며, 통계적인 방법으로 과거자료들을 활용하여 미래의 유량을 예측하는 방법이 있다. 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 금호강 유역의 월 단위(30일) 유량을 예측하고자 한다. 앙상블 유량예측기법(ESP; Ensemble Streamflow Prediction)이란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열 앙상블을 강우-유출모형에 입력하여 유출량을 앙상블로 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거 강우 관측기록, 미래 강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출 앙상블을 생산해내게 된다. 월 유량을 예측하기 위해서 금호강 유역의 1988년에서 2014년까지 27년간 대구, 영천, 포항 관측소의 기상자료를 수집하였으며, 금호강 표준유역에 해당하는 19개 유역으로 분할하여 모의에 이용하였다. 금호강 유역에 티센망을 적용하여 각 표준유역별로 강우량을 조합하여 2013년까지 모의에 적용하였으며, 이는 과거자료로 사용하였다. 유량예측에 사용되는 강우자료를 생성하기 위해서 26년간 일강우를 이용하였다. 예를 들어 2014년 12월을 예측한다면 11월까지 관측된 유역초기 조건을 가지는 수문모형의 12월 기상입력자료로써 현재 유역에서 발생 가능성이 있는 동일 유역의 과거 1988년부터 2013년까지의 12월 기상자료들을 사용하는 방법이다. 1988년부터 2013년까지 26개 12월 기상자료를 사용하므로 유량예측결과 또한 26개가 주워진다. 계산된 26개의 유량앙상블이 적용된 유역에서 12월에 발생 가능한 유출량의 모음이 된다. 시나리오결과를 수자원관리에 활용하기 위해서 초과확률로 분석하였으며, 이런 분석의 결과는 향후 가뭄과 홍수 같은 수해방지를 위해 수공구조물의 운영에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
체온은 가축의 건강상태와 직접적으로 연관되어있어서 건강에 문제가 발생하였을 때 체온이 즉각 변화한다. 따라서 정확한 체온 측정은 스마트 축사 관리에서 중요하다. 하지만 현재 가축의 체온을 측정하기 위해서 주로 사용되는 표피 부착형 센서의 경우 외기 및 센서의 부착상태에 따라 측정되는 체온 값이 크게 변화하고, 측정되는 체온이 가축의 실제 심부체온과 다른 경우가 많다. 본 연구에서는 목 부착형 센서를 이용하여 소의 심부체온을 예측하는 방안을 개발하였다. 특히 심부체온을 정확하게 예측하는 회귀방안과 특정온도 이상으로 체온이 올라가는 것을 감지하는 분류방안을 다양한 기계학습방안을 이용하여 개발하였다. 이를 통해 높은 정확도로 소의 심부체온 이상여부를 예측할 수 있음을 보였다. 제안 방안을 통해서 소의 건강상태를 정확하게 파악하고 축사관리의 효율성을 향상시킬 수 있다.
현재 주로 사용되는 네트웍 침입 탐지 기법은, 사람의 이해를 바탕으로 분석되고 저장된 침입 시그너쳐를 기반으로 침입을 판별하는 것이다. 이러한 방법은 아직 알려지지 않은 침입에 대해 무력하다는 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 사람의 분석과 지식에 의존하지 않는 방법을 제안하여 그러한 한계를 극복하고자 하였다. 침입은 호스트의 컴퓨팅과 네트워킹 자원을 사용할 수 없게 되는 것이라고 볼 때, 네트웍 트래픽과 관련하여 호스트의 자원 사용 상태가 앞으로 어떻게 진행 할 지 알 수 있다면, 해당 침입에 대한 사전지식 없이도 위험에 대비할 수 있다. 본 논문에서는 자원의 가용성 측면에서 호스트 상태를 설명하는 모델을 설계하고, 이 모델이 네트웍 트래픽 진행에 따른 호스트 상태 변화 추이의 예측하고, 침입을 탐지하도록 하였다.
대형 틸팅패드 저어널베어링은 고속안정성 특성이 우수한 베어링으로서 시스템의 안정성이 매우 중요시되는 터빈발전기 등 대형 고속 회전기계에 많이 사용되고 있다. 그런데 이들 대형 저어널베어링에서는 유막의 온도상승이 매우 많고, 유체의 흐름이 거의 난류영역에 이르기 때문에 베어링의 운전특성을 정확하게 예측하기가 어려운 실정이다. Hopf & Schuler는 대형 틸팅패드 저어널베어링에 대한 실험적 연구에서 유동상태에 따라 베어링의 온도분포가 서로 달라진다고 발표하였다. 대형 틸팅패드 저어널베어링은 구조적으로 유동상태가 복잡할 뿐만 아니라 계산과정도 까다로운 편이어서 온도상승과 난류를 고려하여 엄밀하게 운전특성을 예측한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 대형 틸팅패드 저어널베어리으이 운전특성을 보다 엄밀하게 예측하기 위하여 3차원 적으로 유막의 점도변화 및 패드에서의 열전달을 고려하고, 와점성계수를 이용한 난류윤활이론을 사용하여 유막의 온도상승 및 난류가 베어링의 온도분포, 부하능력, 마찰손실 등의 운전특성에 미치는 영햐을 보다 엄밀하게 제시하고자 한다.
비선형 계열저수지모형을 적용한 홍수추적모형을 변수추정모형과 결합하여 확대 상태-공간 모형으로 구성하고, Extended Kalman Filter를 이용하여 상태 및 변수를 동시 추정하도록 하였다. 민감도 분석을 통하여 추정변수의 상대적인 중요성을 조사하여 민감도가 낮은 변수는 상수화하고 상관성이 높은 변수들은 결합하여 모형을 단순화하였다. 그리고 제안된 실시간 홍수예측모형을 다목적댐들의 홍수량 유입예측에 적용하여 상태 및 변수의 동시추정에 의한 수문곡선과 실측유입수문곡선이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 홍수가 진행함에 따라 추정변수중, 저류계수는 거의 일정한 값을 나타내지만, 지수는 수문곡선의 변화와 함께 시간적으로 변화하는 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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