본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (Pseudo-Decorrelator)를 변형하여 WCDMA 시스템에 적합한 원근 저항성 (near-far resistant) 수신기를 설계하고, 임펄스 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬을 역변환 시킨 후, 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용한다. 이렇게 해서 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 연속해서 3비트를 받은 후에 바로 검출과정 (detection process)을 수행할 수 있다는 잇점이 있다. 임펄스 채널에서의 여러 가지 시뮬레이션을 통해서 수신기의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
오늘날 자동차는 자동차 자체에 대한 기능적 측면뿐만 아니라 운전자 및 탑승자에게 적절한 거주 공간을 제공하여야 한다는 인간공학적 측면을 동시에 만족시켜야 한다. 특히 부적절한 거주 공간에서 비롯된 좋지 않은 운전 자세는 운전시 신체 각 부위에 과다한 피로를 유발시키고 운전 성능에도 영향 을 미칠 수 있기 때문에 안전 측면에서도 매우 중요하다. 거주 공간의 설계시 출발점이 되는 것은 SgRP(Seating Reference Point)이며 이의 설정은 운전 자세에 직접적인 영향을 미치므로 운전자의 불편도 (Discomfort)를 최소로 하며 운전성능을 높일 수 있도록 설정되어야한다. 본 연구에서는 Driving Simulator 를 이용하여 운전자가 취할 수 있는 Seat의 전후, 상하 위치에 따른 여러 운전 자세에서 운전자가 느끼는 불편도 및 각종 Control의 조작성등의 주관적인 Measure와 운전시의 운전성능을 나타내는 객관적 Measure를 측정, 평가하였다. Seat의 위치는 Whole Body Discomfort, Steering Wheel, Gear, Pedal의 조작성 등의 주관적 종속 변수에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 객관적 종속변수에는 유의한 영향이 나타 나지 않았다. 실험 결과를 바탕으로 Regression식을 도출하였으며 이를 바탕으로 Isocomfort Surface를 제시 하였다. 본 연구의 결과는 한국인에 적합한 SgRP 및 Seat Track 설정의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
본 논문에서는 21차 상태변수를 갖는 칼만필터 형태의 비행시험용 데이터 융합필터 알고리듬의 성능을 분석하였다. 실측 데이터에 대한 분석을 통하여 상태변수 선택의 적절성을 검증하였다. 공분산 해석기법을 통하여 기 개발된 데이터 융합 알고리듬의 추정값의 오차범위를 구하였다. 수치적인 성능값을 구하고자 간단한 시뮬레이터를 설계하였다. 20회 몬테칼로 시뮬레이션과 공분산 해석결과에 기반하여 필터 계수를 튜닝하였고 이를 기설계된 분산형 칼만필터에 적용하였다. 실시간 소프트웨어 모듈의 수행결과를 동일한 실측데이터를 적용한 후처리 실험결과와 비교하였다.
오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.
본 연구는 다양한 구조적 변수에 따른 고강도 및 내진용 이형철근의 굽힘가공 성능을 실험적으로 평가하는데 그 목적이 있다. 굽힘성능에 대한 실험적 연구수행을 위해 이형철근의 강종 및 강도, 직경, 굽힘가공 각도 및 내면 반지름 등을 변수로 하여 시험체를 제작하였다. 시험은 각 변수별 원 소재 철근에 대한 1차 인장강도시험, 원 소재 철근에 대한 1차 굽힘시험과 1차 굽힘시험 철근을 대상으로 한 2차 굽힘시험 그리고 2차 굽힘시험 이후 가력이 가능한 시험체를 대상으로 한 2차 인장강도시험을 수행하였다. 금번 고강도 및 내진용 철근에 대한 실험적 연구결과 항복강도 500 MPa 및 직경 D13 이하 이형철근은 굽힘각도 $135^{\circ}$, 내면 반지름 2db의 경우에도 1차 굽힘가공 후 인장측 표면결함은 나타나지 않았으며, 이형철근의 강도와 직경이 증가할수록 굽힘가공 성능이 저하 하는 것으로 나타났다. 그리고 본 연구에서 수행된 시험에서는 일반용 철근과 특수 내진용 철근의 시험결과 비교에서 두 이형철근 간에 유의미한 구조적 성능 차이는 확인하지 못하였다.
본 논문에서는 3차원 초음속 노즐 형상 변수에 따른 부분입사형 터빈의 유동 및 성능 특성을 알아보기 위하여 3차원 노즐 형상 변수를 노즐 모양 및 노즐 출구 단면 형상으로 설정하여 전산해석을 실시하였다. 먼저 노즐 모양에 따른 유동 및 성능 특성을 비교해 본 결과, 사각형 노즐이 원형 노즐보다 축방향 간극내에서 발생하는 전압력 손실이 적었으며, 이로 인하여 파워가 약 1.5% 증가하였다. 다음으로 사각형 노즐출구단면의 면적에 따른 유동 및 성능 특성을 비교해 본 결과, 노즐 출구 단면과 로터의 hub/tip 사이의 간극과 노즐간의 간격이 터빈 성능에 크게 영향을 줌을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다양한 형상변수들이 봅슬레이의 공력성능에 미치는 영향을 평가하기 위하여 삼차원 Reynolds-averaged Navier-Stoke 해석을 수행하였으며, 난류모델로는 표준 k-${\varepsilon}$ 모델이 사용하였다. 격자계로는 비정렬 사면체 격자를 사용하였다. 성능 평가를 위한 형상변수로는 전방범퍼의 장축의 길이, 범퍼의 높이, 그리고, 카울링 측면과 정면 각각에서의 곡률반경 등 네가지 변수를 설정하였으며. 이들이 공력성능으로 선정된 항력계수에 미치는 영향을 평가하였다. 해석결과, 범퍼의 높이와 카울링 측면의 곡률반경이 항력계수에 민감한 영향을 미침을 알 수 있었다.
본 연구에서는 암반 절리 내 점성유체 주입시 주입 설계변수가 주입 성능에 미치는 영향을 평가할 목적으로 UDEC 프로그램을 사용하여 1차원 선형유동 해석을 수행하였다. 주입 설계변수로는 주입 압력, 유체 압축률, 주입재의 항복강도 및 점성도의 시간의존성, 주입 압력에 의한 절리의 역학적 변형을 설정하였으며, 주입재의 침투거리 및 주입 유량을 통해 주입 성능을 평가하였다. 수치해석 결과는 이론해를 통하여 파악한 주입 성능양상과 유사한 결과를 보였다. 주입재의 항복강도 및 점성도의 시간의존성을 고려하지 않을 경우, 주입재의 누적 주입량은 시간의존성을 고려한 해석에 비하여 약 1.2배 크게 평가되었다. 또한, 수리-역학 연계해석결과로부터 주입 압력에 의한 절리의 역학적 변형이 발생하는 경우, 절리 간극이 일정한 수리유동 해석에 비하여 누적 주입량이 약 4.4배 늘어나는 결과를 보였다.
범주형 데이터의 결측치 추정을 위하여 최빈 범주법, 로지스틱 회귀분석, 연관규칙과 같은 다양한 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 방법의 추정 값을 결합하는 신경망 융합과 투표융합 방법을 제안하고 이의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다. 실험에 사용된 데이터의 특성을 나타내는 인자로는 (1) 입출력 변수간의 연결함수, (2) 데이터의 크기, (3) 노이즈의 크기 (4) 결측치의 비율, (5) 결측발생 함수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 데이터의 크기가 작고 결측 발생 비율이 높으면 최빈 범주법, 연관규칙, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났으며 데이터의 크기가 작고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 로지스틱 회귀분석, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다. 데이터의 크기가 크고, 결측치의 비율이 낮으면서, 노이즈가 크고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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