본 연구에서는 이산사건 동적 시스템을 모델링하고 성능을 분석하기 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 소프트웨어는 페트리네트를 기반으로 비쥬얼 C++와 비쥬얼 베이직을 이용하여 개발되었으며 윈도우즈 환경 하에서 동작하는 범용 그래픽도구를 내장하고 있다. 본 소프트웨어를 이용하면 사용자는 마우스의 드래그 앤 드롭만으로 페트리네트 모델을 작성할 수가 있으며 모델이 작성되면 수리적 분석과 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능분석을 자동으로 수행하여 준다. 또한 시스템의 논리적인 특성을 분석하기 위하여 coverbility tree와 reachability tree를 지원한다. 이외에도 deadlock을 탐지하고 이를 해소하는 기능과 정교한 세부 모델링이 가능하도록 다양한 활성화 함수와 분포를 지원하며 시스템의 성능척도와 관련된 다양한 통계치를 제공해준다.
본 연구에서는 자기부상 방식의 스테이지 시스템 설계 및 제작을 행하고 시스템의 제어성능평가를 하고자 한다. 본 논문에서는 제어성능의 효율성을 향상시키기 위하여 부상체(Platen)의 기계적인 모델링을 행하고 Platen의 PTP(point to point) 및 궤도추종제어가 가능한 슬라이딩 모드제어기를 제안하였다. 제안한 슬라이딩 모드제어기는 모델링 오차 및 외란에 대해서도 강인한 제어성능을 얻을 수 있으며 수치시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 NPC (Neutral-Point-Clamped) 인버터와 ANPC (Active Neutral-Point-Clamped) 인버터의 특성과 성능을 비교 분석한다. ANPC 인버터는 기존의 NPC 인버터와 비교하여 스위칭 부하를 분산시켜 발열의 불균형을 해소하고 소자 수명을 증가시킨다. 기존의 NPC 인버터 시스템과 ANPC 인버터에 대하여 이론적인 특징과 성능을 분석하고 모델링과 시뮬레이션을 통하여 비교 분석한다.
본 논문에서는 항공기 POD용 환경조절장치의 개발을 위한 모델링 및 시뮬레이션에 관한 연구를 수행하였다. 먼저, 시스템 요구성능을 분석하여 ACM 방식의 환경조절장치를 구성하고 성능모사를 위한 모델링을 수행하였다. 다음으로 각 구성품의 개념설계를 위해 주요구성품의 성능변화에 따른 민감도를 분석하고 시스템 요구성능을 만족하는 설계점 성능을 결정하였다. 다양한 비행환경에서의 탈설계 성능 모사를 통해 전체 운용영역에서의 개념설계 타당성을 검토하고 천이 성능해석을 통해 동적 거동특성을 분석하였다.
본 연구에서는 정상 상태 및 천이 상태에 따른 항공기용 터보팬 엔진의 성능해석 모델링을 수행하였다. 대상 엔진은 Pratt & Whitney 사의 F100-PW-229으로 선정하여 팬, 고압 압축기, 연소기, 고압터빈, 저압 터빈, Mixer, 수축-확산형 노즐 등의 구성품을 모델링하였다. 또한, 이차 유로를 통한 터빈에서의 냉각 효과를 적용하였다. Simulink를 이용하여 터보팬 엔진 성능해석 프로그램을 자체 개발함에 따라 해석의 자유도가 높으며, 엔진 제어기 설계에 활용이 용이한 구성의 성능해석 프로그램을 개발하였다. 개발된 성능해석 프로그램은 상용 프로그램인 GASTURB 해석 결과와의 비교를 통하여 검증하였다.
본 논문은 소형화, 저가, 저 소비 전력의 특성을 가지는 전자기력을 이용한 실린더형 진동 자이로의 기존의 기계적 모델링이 실제 자이로스코프의 특성과 부합하지 않음을 개선하기 위해 전자기적 해석을 포함하여 기존의 기계적 모델링보다 성능을 향상시켰다. 전자기적 해석은 실린더의 진동 운동에 인해 실린더 내부에 발생된 기전력 성분 측정과 자이로스코프의 전기적 해석이다. 기전력 성분은 자이로 센싱 저항이 실린더 유무에 따른 전압 값 변화로 확인하였다. 전자기적 해석을 포함한 제안된 모델링을 통해 이론적인 자이로스코프의 특성이 실제 자이로스코프 특성에 부합되고 기존 모델링 특성보다 우수함을 비교를 통해 입증하였다.
본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근, 성능기반 내진설계법이 도입되면서 동적수치해석을 수행하여 지진에 대한 구조물의 실제 거동을 엄밀히 평가하는 것이 필요해지고 있다. 성능기반설계를 수행하려면 수치해석 모델링의 적용성을 검증하는 것이 매우 중요하다. 그러므로, 본 연구에서는 2차원 수치해석을 수행하여 말뚝지지 구조물의 동적 거동을 분석하고 수치모델링 기법과 입력변수값 산정방법을 제안하였다. 수치모델링의 적용성은 느슨한 사질토 지반에 설치된 무리말뚝의 동적 원심모형실험 결과와 비교하여 검증하였다. 본 수치모델링은 동적 지반 물성값, 지반-말뚝 상호작용, 경계조건, 무리말뚝과 구조물의 모델링 등 원심모형실험의 실제 조건을 반영하도록 모델링하였다. 그 결과, 수치해석에서 얻어진 결과는 지반 내 가속도 변화, 말뚝의 모멘트와 변위, 그리고 구조물의 변위와 가속도 결과를 잘 모사하였다. 그러므로, 본 수치모델링 기법과 입력변수 산정기법이 무리말뚝의 내진성능을 평가할 때 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
항공기 성능해석을 하기 위해서는 엔진 상세 데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만 이러한 엔진 상세 데이터는 항공회사의 경험으로 축적된 자산이기 때문에 엔진 성능 정보를 구하기 어렵다. 본 연구에서는 일반적으로 공개된 자료와 문헌정보를 이용하여 혼합흐름 터보팬 엔진 성능 모델을 구축하고 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 웹 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 시스템을 모델링하고 스케줄링 기법을 시뮬레이션 할 수 있는 그리드 스케줄링 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 구현한 웹기반 그리드 스케줄링 플랫폼은 자바 환경의 그리드 스케줄링 툴킷인 GridSim을 시뮬레이션 도구로 활용하였으며, 자원 모델링, 작업 모델링, 알고리즘 컴파일, 시뮬레이션, 성능분석을 웹 환경에서 빠르게 수행할 수 있다. 구축한 스케줄링 플랫폼은 향후 그리드 연구에 기반구조로 활용될 수 있으며, 스케줄링 기법의 성능 분석을 위한 도구로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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