본 연구는 남부 지방에서 널리 사용되고 있는 상록활엽수인 돈나무의 내한성 예측을 위한 편리하고 신뢰성 있는 평가 모델 개발을 목적으로 전해질 용출법을 통한 내한성 평가에서 나타나는 실험방법 상의 오차를 최소화하는 내한성 평가 모델을 도출하고자 수행되었다. 평가 모델링은 저온 처리된 식물체에 대한 재생검사와 전해질 용출 평가로 구성되었고, 전해질 용출법에서 표본조직 선택, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리법, 치사 온도 예측을 위한 통계 분석법에 의한 방법적 조합들로부터 예측된 치사 온도들이 재생검사 결과와 비교되었다. 재생 검사 결과 돈나무의 저온 치사 온도는 50% 미만의 생존율을 보이는 최고온도인 $^-10{\circ}C{\sim}-5^{\circ}C$로 분석되었고, 이 결과를 바탕으로 전해질 용출법에 의해 예측된 저온 치사 온도를 분석한 결과, 잎을 표본 조직으로 하여 냉각치사법으로 최대 전해질 용출을 측정한 방법적 조합에서 재생 검사 결과와 가장 근접한 예측 저온 치사 온도가 나타났다. 저온 치사온도 예측을 위한 통계 모델 평가에서는 선형보간법이 비선형회귀에 비하여 내한성을 과대평가하는 경향이 상대적으로 높았다. 결론적으로 돈나무 내한성 예측을 위한 내한성 평가 모델은 잎을 표본 조직으로 사용하고, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리 방법으로 냉각치사법을 적용하며, 치사온도 예측을 위한 통계 분석 기법으로 비선형회귀를 활용하는 방법적 구성이 가장 적합한 것으로 나타났다.
Mandibular Kinesiograph (MKG-5R)으로부터 얻어지는 자료의 유효성에 관한 연구를 위하여 비철, 비자석성의 기구를 이용해서 3cm×4cm×5cm의 4차원적 입체공간내에서 수행하였다. Kinesiograph로 부터의 직접 얻어지는 자료(관찰치)와 실제 움직인 거리(실제치)간의 관계를 먼저 보기위해 Scatter plot과 Correlation이 연구됐다. 그러나 최종의 목표는 어떤 형태의 공식을 만들어 이것으로 Kinesiograph관찰치를 이용, 실제치를 알도록 하는 것이었으므로 관찰치의 통계학적 회귀분석이 수행되었다. 통계분석의 결과는 Kinesiograph 관찰치와 실제치 간의 강한 상관관계를 보였다. 그러나 높은 상관계수가 반드시 얻어진 선형모형의 완벽한 예측성을 의미하는 것은 아니다. 이 연구로부터 얻어진 선형모형이 실제치를 모두 완벽하게 예측할수는 없었다. 그 이유로서는 종속변수(실제치)의 불연속성과 관찰치(비종속변수) 상호간의 독랩성 때문이다. 결론적으로 Kinesiograph가 어떤 형태로든 적절한 방법에 의해 수정이 있지 않으면 그 계통자체내에 내재하는 비선형적 특성 때문에 그 이용이 하악운동의 제한된 범위내에만 적용될 수 있다.
섬유강화 복합재료는 적층각도와 적층순서에 따라 이방성을 가지기 때문에, 복합재료가 튜브형 접합부의 피접착체로 사용될 경우 지금까지 많이 수행된 등방성 피접착체를 가지는 접합부에 대한 해석을 통하여 복합재료 접합부의 거동을 예측하는 것은 한계가 있다. 본 연구에서는 접착제의 비선형 거동을 고려하여 복합재료 피접착체를 가지는 튜브형 접합부에 대한 비선형 해석을 수행하였다. 먼저 적층 복합재료 튜브에 대한 해석을 수행하였고, 이를 바탕으로 튜브형 접합부에 대한 비선형 방정식을 유도하였으며, 접착층의 응력 분포 및 접합부의 토크전달능력을 계산하였다. 복합재료 튜브의 적층순서와 접착길이가 접착층의 응력 분포 및 토크전달능력에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보았으며, 또한 비선형 해석과 선형해석의 차이점을 비교하고 분석하였다.
본 연구에서는 침수식생 개수로 흐름의 평균유속 및 다양한 난류량 예측이 가능한 해석적 모형의 비교 분석을 수행하였다. 각 모형의 비교분석에 사용한 수리실험자료는 기존의 다양한 연구자가 제시한 실험결과를 이용하였다. 레이놀즈응력의 경우, 상부영역에서는 선형분포를 가정한 두 모형 모두 수리실험자료와 잘 일치하였다. 그러나 식생영역의 경우 3층모형에서 가정한 지수함수 형태의 레이놀즈응력은 실험자료와 잘 일치하지 않는 것으로 나타났다. 평균유속의 경우, 삼층모형에서 새로이 추가된 내부식생영역은 전체적인 예측결과에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 전체적인 평균유속 예측결과는 두 모형 모두 비교적 유사하였다. 본 연구를 통하여 분석된 2층모형과 3층모형의 장점만을 취합하여 이층모형의 정확성을 개선하였다. 기존 수리실험자료를 이용하여 식생수로의 레이놀즈응력분포식을 최적화된 멱함수 형태로 제시하였다. 개발된 모형을 기존 수리실험자료에 적용한 결과 특정 조건을 제외하고는 비교적 정확하게 식생흐름의 평균유속분포를 예측하는 것으로 나타났으며, 이는 식생 및 흐름조건에 의해 식생영역의 레이놀즈응력분포형태가 왜곡되어있을 경우인 것으로 분석되었다.
선형회귀모형의 학습은 일반적으로 자료의 개수가 설명변수의 개수보다 충분히 크고, 설명변수들 사이에 심각한 다중공선성이 없다는 가정 하에서 안정적으로 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 가정이 위배되었을 경우 모형 학습의 어려움을 실제 호우피해자료를 분석함으로써 조명하였고, 이를 해결하기 위해 자료를 통합한 다음 주성분회귀모형 또는 능형회귀모형을 사용할 것을 검토하였다. 모형의 학습에 사용된 자료와 별도의 독립된 자료에서 제안된 모형들의 예측력을 평가하였고, 제안된 방법이 선형회귀모형보다 더 나은 예측력을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구를 통해 다양한 분야에서 재료의 역학적 거동을 해석하고 예측하는 방법인 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 활용하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 피로 특성을 분석하였다. 이를 구현하기 위해 평균장 균질화(mean-field homogenization) 이론을 활용하여 고분자, 고무, 금속 등과 같은 다양한 복합재료를 위한 선형, 비선형 다중스케일 재료 모델링 프로그램인 Digimat을 이용하였다. 이를 통해 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 미세 구조와 재료 모델을 정의하여 더욱 현실적으로 고분자 복합재료의 피로 거동을 예측하고자 한다. 참고문헌을 통해 시험 온도, 섬유배향, 응력비, 시편의 두께 등 다양한 변수들을 사용하여 30wt%의 단 섬유 질량 비율을 갖는 폴리부틸렌 텔레프탈레이트(polybutylene terephthalate, PBT)의 고분자 복합재료의 피로 특성을 조사하였다. 섬유배향 정보를 계산하기 위한 사출해석은 Moldflow 소프트웨어을 활용하였으며, 이를 유한요소 피로시편 모델에 매핑하였다. 대표적인 유한요소 상용 소프트웨어인 LS-DYNA는 섬유배향에 따른 고분자 복합재료의 응력 진폭을 계산하기 위해 Digimat과의 연성해석에 활용하였다. 그리고 수치해석을 활용한 피로수명 해석을 위해 다양한 재료 모델들로 구성된 FEMFAT 소프트웨어를 사용하였다. 선형 재료 모델의 연성해석 결과는 높은 응력 진폭에 의한 재료의 국부적 비선형이 발생하는 LCF 영역의 피로 특성을 연구하기 위해 Neuber 법칙을 사용하여 재료의 피로 거동을 분석하였으며, 비선형 재료 모델의 연성해석 결과 역시 FEMFAT을 활용한 피로수명 해석에 사용되었다. 연성해석과 피로해석의 결과는 섬유배향에 따라 유한요소 시편의 두께 방향으로 분석하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 형태학적, 역학적 구조에 대해서 평가하였다.
고속액체크로마트그래피에서 RAH분자들이 상대적 용리시간을 다변량선형회귀분석과 인공신경망분석방법을 사용하여 학습시킨 후, 시험 세트의 상대적 용리시간을 예측하였다. PAH의 QSRR에서 주요한 설명인자는 분자연결지수($^1X_v,\;^2X_v$),길이와 폭의 비율(L/B) 및 분자 쌍극자 모멘트(D)이었다, 슬롯 모델과 관계깊은 L/B은 인공신경망분석방법에서는 적절한 설명인자로 작용하나, 다변량회귀분석에서는 그러하지 못하다. 시험세트에서 용리시간 예측도를 나타내주는 분산은 각각 인공신경망분석방법에서 0.0099, 다변량회귀분석방법에서 0.0114이었다. 인공신경망분석방법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 결과를 보여준다.
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.
비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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