본 논문에서는 철근 콘크리트보의 인장면에 고강도이며 경량인 섬유시트를 외부 부착한 보강보의 휨 실험결과를 바탕으로 섬유시트로 보강된 RC 휨부재의 비선형 해석 기법을 제시한다. 섬유시트의 인장성능을 측정하기 위하여 총 120개의 섬유시트 인장시험편을 제작하여 시험하였으며, 섬유시트 보강 RC보의 여러 가지 보강특성 및 섬유시트의 적절한 파단변형률을 평가하기 위한 실험적 연구를 위해 75개의 비교적 큰 규모의 보를 시험하였다. 콘크리트의 비선형 압축 분포 및 인장성능을 고려한 비선형 단면 해석과정을 전개하였으며, 이러한 비선형 해석기법이 섬유시트 보강 RC보의 하중-변위 응답 및 휨거동 특성을 정확하게 예측함을 확인하였다.
소, 중형 산업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭 엔진의 정상상태 성능해석 프로그램을 개발하고 성능진단을 위해 선형 GPA 기법을 적용하였다. 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 상용 정상상태 해석 프로그램인 TURBOMARCH 해석결과와 비교하였다. 지상정지조건에서의 성능 및 비행마하수에 따른 출력 둥을 비교한 결과 각 구성품의 입,출구 온도 및 압력, 출력 등에서는 약 3%이하의 오차율을 보였으며, 마하수 변화에 따른 출력 비교에서도 최대오차율 2.4 % 이내로 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 선형 GPA 기법의 계측변수의 선정에 따른 정확성을 알기 위해 종속변수의 선정을 다르게 하여 오차율을 알아보았다. 성능저하 원인으로는 압축기에만 오염이 발생하였을 경우, 압축기와 압축기 터빈에 각각 오염과 부식이 발생하였을 경우, 압축기 터빈과 동력터빈에 동시에 부식이 발생하였을 경우, 압축기, 압축기 터빈, 동력터빈이 모두 오염과 부식이 발생하였을 경우를 가정하였다. 해석결과 계측기 변수가 많을수록 RMS 오차가 적었으며 같은 수의 계측기 변수라 하더라도 어떠한 변수를 계측하는가에 따라 오차율이 달라짐을 알 수 있었다. 비교적 오차율이 적으면서 경제성이 있는 경우는 8개의 측정변수를 이용한 경우로 최적의 계측기 수 및 계측기 변수 선정이 중요함을 알 수 있었다.
바이너리 instrumentation 기법은 소스코드가 공개되어 있지 않은 프로그램을 모니터링하거나 디버깅을 통해 오류를 진단, 또는 메모리 정보획득 등을 위해 개발, 발전되어왔다. 그러나 instrumentation 기법을 사용한 바이너리 분석기법에 관한 연구들은 주로 그 활용방법과 누락없는 정확한 분석에 집중하고 있으며, 실용적 측면에서 중요한 성능지표인 효율성에 대한 연구는 거의 이뤄지지 않고 있다. 특히 분석도구나 알고리즘의 분석시간을 상호 비교할 수 있는 지표와 방법론이 정립되어있지 않았다. 이 연구는 바이너리 instrumentation 기법의 오버헤드를 측정하여 그 효율성을 비교평가할 수 있는 단위기능과 측정방법론을 제안한다. 또한 제안한 방법을 DynamoRIO와 Pin에 적용하여 성능차를 도출하였다. 분석도구의 효율성 비교결과는 사용목적에 따른 분석도구의 선택기준이 되며, 측정방법론은 기존도구와 앞으로 새롭게 개발될 분석도구들에 대해서도 그 효율성을 검증하는 방법으로 사용될 수 있다.
분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발달과 함께 이를 활용한 질병 진단 및 치료 예후 확인을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 일반적으로 마이크로어레이 데이터를 이용한 실험에서는 특징들의 수에 비해 적은 샘플의 수, 내재적 측정 노이즈, 서로 다른 샘플들 간의 이질성 등이 분류 성능을 떨어트리는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 패스웨이 기반의 기능적 모듈 단위의 마커를 사용하는 방법들이 새롭게 제안 되었다. 이들은 패스웨이의 멤버 유전자들의 발현 값을 요약하여 해당 패스웨이의 활성도로 사용하는데, 기존의 기법들과 비교하여 뛰어난 분류 성능과 재현성을 보여주었다. 그러나 이러한 활성도 계산 방법은 개별 유전자들과 표현형 사이의 상관관계를 무시하거나, 개별 유전자들이 갖는 발현 특성이 제거 되는 단점들이 있다. 본 논문에서는 선택된 기능적 모듈 단위의 유전자들의 부분집합들을 기반으로 약 분류기를 구성하고, 이들의 분류 결과를 결합하여 최종 결과를 추론하는 앙상블 분류 기법을 제안한다. 이 과정에서 유전자 상호작용 정보와 mRMR 필터를 사용하는 필터링과정을 통해 탐색 공간을 최소화하여 분류 성능을 높일 수 있도록 하였다. 제안 된 방법의 성능을 테스트하기 위해 폐암 데이터에 적용한 결과, 기존의 기법들에 비해 신뢰성이 있고 우수한 분류 성능을 보여주었다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.
본 연구는 이미지 합성을 이용하여 서버가 사용자를 인증하기 위한 알고리즘을 개발하고 이들을 구현하여 그 성능을 평가하고 분석한다. 서버는 사용자가 소지하는 사용자카드를 랜덤하게 점을 찍어 생성하고, 각 사용자에게 배포된 사용자카드의 정보를 유지.관리한다. 한 사용자로부터 인증요청이 들어오면, 서버는 그 사용자의 사용자카드 정보를 기반으로 서버카드를 실시간에 생성하여 사용자에게 송신한다. 서버카드는 인증마다 다르게 생성되므로 원타임 패스워드 챌린지(challenge) 역할을 한다. 사용자는 본인이 소유하고 있는 사용자카드와 서버로부터 송신된 서버카드를 겹쳤을 때 생성되는 이미지를 판독하여 인증을 수행한다. 보안성을 높이면서 이미지 판독을 효율적으로 하기 위해 다양한 기법을 제시하고 구현을 통하여 실용성을 진단한다.
이태리를 비롯한 대부분의 유럽 국가들에 건설된 많은 기존 도로 및 철도 교량들 중에는 현재의 구조설계기준이나 교통시스템, 유지관리비용 절감 등을 고려한 요구조건과 비교했을 때 구조적 안전성과 기능성을 만족시키지 못하는 경우가 종종 있다. 따라서 어떤 형식의 교량이든 특정 취약성을 평가할 수 있는 신속하고 신뢰성 있는 방법론이 필요하다. 이 논문의 앞부분은 이태리 내 도로 및 철도 구조물에 대해 그런 형태의 방법론의 적용에 대해 기술하였으며, 그 결과를 보면, 한 예로 조적조 아치 교량이 일반적으로 상당히 건전한 구조 시스템으로 나타났으며 RC 교량은 일반적으로 내구성 문제를 드러내며 지진하중에 대해서도 취약한 것으로 나타났다. 강교량은 내구성 문제 외에 피로에 특히 취약한 것으로 나타났다. 그리고 이 논문에서 고려한 전형적인 보강기법들에 대해 간략히 소개하였다. 뒷부분에서는 네 개의 기존 RC교량을 중심으로 주요 교량보강 사례연구들에 대해 좀 더 자세히 기술하였다. 이 교량들은 2차 세계대전 이후에 가장 일반적으로 채택되던 형식들 중의 한 예로 보강기법의 일반적 성질을 고찰하는데 있어 적합하다. 교량의 성능개선에 대해서는 방법론적 접근에 대해 개략적으로 나타내었으며, 여기에는 구조물의 유형적 특성, 유지관리 현황, 기능적 요구조건 및 보수 보강 시스템과 연계된 환경적인 면을 고려하고 있다.
본 논문에서는 비접촉식 충격-반향 기법을 이용한 콘크리트 구조물의 손상 탐지에 있어서 비용 효율성을 높이기 위한 다이나믹 마이크로폰의 적용 가능성에 대하여 알아보았다. 박리 손상이 인공적으로 모사된 콘크리트 슬래브 실험체에 대하여 비접촉 충격-반향 실험을 다이나믹 마이크로폰을 이용하여 수행하였으며 저비용 센서 시스템의 손상 탐지 성능을 분석하였다. 실험 결과 다이나믹 마이크로폰으로 의미있는 신호의 측정이 가능하며, 또한 콘크리트의 박리 손상도 고성능 음압 센서만큼 명확하게 검출 가능하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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