지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장공간 이주(storage migration)시에 저장공간의 읽기/쓰기 비율을 고려한 저장공간 복제 모델 선정을 위한 실험 환경을 설계한다. 기존의 저장공간 이주 모델은 가상머신과 저장공간중에 저장공간이 먼저 이주하는 선복제(pre-copy)와 나중에 이주하는 후복제(post-copy)가 있다. 이러한 복제 기법은 VM과 저장공간 이주의 필요성과 그 방법만을 제안하였으며, 성능 향상을 위한 이주 기법 선정 방법은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 스토리지의 읽기/쓰기 비율에 따른 이주 모델 선정 기법을 실험할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 제시한다.
터널 설계 조사단계 및 시공중 RMR 및 Q분류를 시행하고자 하는 경우, 여러 가지 제약조건으로 말미암아 지하수 조건에 해당하는 항목인 Jw의 선정은 조사자의 경험에 의존하고 있다. Jw 선정시에는 되도록 정량적인 선정이 가능한 지하수 유입량 자료에 기초하는 것이 바람직하기 때문에, 본 고에서는 여러 가지 예측방법을 검증함으로서 보다 합리적인 방법을 제안하고자 한다. 절리수두, 지하수 유입량, 수리전도도 특성 등의 다양한 자료를 구한 대전 LNG Pilot Cavern의 결과를 바탕으로 수치해석 결과, 이론식에 의한 결과를 측정결과와 상호 비교하였다. 그 결과 합리적인 수리전도도 모델을 선정할 수 있다면 이론식으로도 Jw값을 비교적 근사하게 선정할 수 있다는 사실을 제안하였다.
본 연구는 현대자동차 무향 풍동(HAWT)에서 나온 실험치를 범용 CFD software인 SC/Tetra를 활용하여 모사하였다. 이를 위해서 우선 현대자동차 무향 풍동(HAWT)의 입력 경계층을 설정하고, grid test를 통해 최적의 격자를 찾고, 이에 맞는 난류 모델을 선정하였다. 입력 경계조건 설정, 격자 선정, 난류 모델 선정을 완료 후 나온 경계조건을 활용하여 실제 모델에 적용하여 현대 자동차 무향 풍동(HAWT)에서 나온 결과와 SC/Tetra에서 나온 결과와 비교 분석 하였다.
지식경영시스템은 조직 경쟁력들 향상시키는 도구로서 민간기업 뿐만 아니라 정부기관에 까지 널리 도입되고 있으며 국내 정주기관의 경우 KMS 전문개발업체에 의해서 조직특성에 맞게 업그레이드 또는 새로이 구축하는 실정이다. 반면 매년 늘어나는 KMS 전문 개발업체의 개발 추이에도 불구하고 KMS 전문 개발업체 개발 시 가장 중요한 쟁점인 KMS 전문 개발업체 선정에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 공공기관에 적합한 KMS 전문 개발업체를 선정하기 위해 계층적 분석기법들 적용하여 보다 객관적이고 공정한 KMS 평가모델을 제안한다.
최적 측정위치 선정 알고리즘을 모델 전력 시스템에 적용하였다. 최적 위치는 LQR에 근거한 최적화 방법으로 선정되었다. 제안된 알고리즘은 복잡한 동적 현상과 다수의 동적 방정식으로 표현되는 전력시스템에 적합하다. 제안된 탐색 알고리즘을 모델 전력시스템에 적용하여 유용성을 검증하였다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.
In this section, the proposed parameter selection procedure is applied to two example problems, one is the plate example given in section 2.2 and the other is a cover structure of hard disk drive (HDD).
본 논문은 100kW급 차량 구동용 매입형 영구자석 동기전 동기의 회전자 형상에 따른 특성을 비교 분석하였다. 영구자석 사용량을 동일하게 유지하고, 자속장벽 길이와 자석의 각도를 설계변수로 하여 해석 모델을 선정하였다. 유한요소 해석을 통해 선정된 해석 모델의 평균 토크, 토크리플 특성을 비교, 분석하여 개선된 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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