본 논문에서는 전편에 개발된 간단한 전단속도 의존적 구성모델의 각 모델변수에 대한, 정의, 값 결정법 및 결과에 미치는 영향 등에 대하여 분석하였다. 분석결과, 특히 전단속도 및 점성 핵 관련 모델변수의 영향이 보편적 범위 내에 있는 것으로 나타났다 이러한 관점에서 점성 및 소성 항복면을 동일시하는 개념의 모델 간략화 수정을 하였으며, 결과는 비교적 성공적으로 나타났다.
다양한 공학/산업적 측면에서 동적 취성 파괴 현상은 매우 중요하다. 취성 균열은 다른 균열 전파에 비해 그 전파 속도가 매우 빠르고 전파 범위가 넓기 때문에 대규모의 파괴 현상을 일으킨다. 동적 전파 중인 취성 균열 거동을 모델화하기 위해 오랜 기간 동안 많은 연구가 진행되었지만, 여전히 많은 부분들이 해석되지 못한 채 남아있다. 특히 균열 생성 및 전파를 위해 인위적인 조건들을 도입해야 하는 것은 기존 방법론들이 가지는 공통적인 문제점이다. 본 연구는 peridynamics를 동적 분기 균열 문제 해석에 도입한다. Peridynamics는 전통적인 연속체 이론에 기반한 수치해석 모델화 기법으로 균열과 같은 비연속성이 있는 문제의 모델화에 강점이 있으며, 인위적인 조건 없이 매우 간단한 방법으로 파괴 현상을 해석할 수 있다. 본 연구에서는 peridynamics 모델이 실험적으로 관측된 분기균열 형상과 균열 전파 속도를 매우 잘 예측해 낼 수 있음을 보인다. 또한 균열팁 주변에 높은 응력이 발생할 때 나타나는 연쇄 분기 현상도 해석할 수 있다. 이와 같은 연구를 통해 응력파가 균열 전파 속도를 변화시키고 전파 방향에도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 수치해석 결과도 또한 실험 결과들과 잘 부합함을 확인하였다.
고무제품에 근간을 둔 면진장치는 상당한 저온효과와 약간의 변형도 속도효과를 보여준다. 면진장치의 비탄성거동에 영향을 미치는 이들의 속성은 면진장치의 거동을 정확히 모델링하기 위해 반드시 고려되어져야 하기 때문에, 고무와 납 모두에 영향을 미치는 저온효과와 변형도 속도효과를 고려할 수 있는 해석모델을 제시하였다. 얼린 면진장치를 일정 수직하중에서 수평방향 반복하중을 가한 실험결과들로부터 시스템 식별(SI : system identification)을 적용하여 해석모델에 필요한 고무와 납의 매개변수들을 구하였다. 제안된 해석모델은 면진장치의 거동을 유사하게 표현할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.
인공신경망에 기반한 대부분의 음성 합성 모델은 고음질의 자연스러운 발화를 생성하기 위해 보코더 모델을 사용한다. 보코더 모델은 멜 스펙트로그램 예측 모델과 결합하여 멜 스펙트로그램을 음성으로 변환한다. 그러나 보코더 모델을 사용할 경우에는 많은 양의 컴퓨터 메모리와 훈련 시간이 필요하며, GPU가 제공되지 않는 실제 서비스 환경에서 음성 합성이 오래 걸린다는 단점이 있다. 기존의 선형 스펙트로그램 예측 모델에서는 보코더 모델을 사용하지 않으므로 이 문제가 발생하지 않지만, 대신에 고품질의 음성을 생성하지 못한다. 본 논문은 뉴럴넷 기반 보코더를 사용하지 않으면서도 양질의 음성을 생성하는 Tacotron 2 & Transformer 기반의 선형 스펙트로그램 예측 모델을 제시한다. 본 모델의 성능과 속도 측정 실험을 진행한 결과, 보코더 기반 모델에 비해 성능과 속도 면에서 조금 더 우세한 점을 보였으며, 따라서 고품질의 음성을 빠른 속도로 생성하는 음성 합성 모델 연구의 발판 역할을 할 것으로 기대한다.
딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 배수재가 설치된 구역과 설치되지 않은 구역으로 구성된 Olga-C 시험성토지반의 변형률속도 의존적인 압밀거동을 서술하였다. 배수재가 설치된 지반이 압밀거동에 대한 변형률속도의 영향을 해석하기 위하여 응력-변형률-변형률 속도의 관계식(v-$\varepsilon$v- v)을 이용한 축대칭 비선형 점소성 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 실험실과 현장의 변형률속도 차이뿐만 아니라 간극수압의 소산과 생성의 복합적인 압밀과정을 고려할 수 있다. 연직 및 반경방향의 배수효과에 의해 배수재가 설치된 지반(Zone B)에서 유발되는 변형률 속도는 배수재가 설치되지 않은 연약지반 (Zone A)의 변형률 속도보다 크다. 유발된 변형률 속도의 영향으로 Zone B의 선행압밀하중도 Zone A에서 유발되는 선행압밀하중보다 크다. Olga-C 지역의 Zone A 에서는 응력완화효과가 유발되지만, Zone B에서는 응력완화효과가 유발 되지 않았다.
본 연구의 목적은 대청호와 하류 하천을 연계하여 연속적으로 부유물질의 이송, 확산, 침강과정을 해석 할 수 있는 통합 탁수 모델을 구축하는데 있다. 저수지와 하천을 연속적으로 모의하기 위해서 횡방향 평균 2차원 수리 수질 모델인 CE-QUAL-W2 (W2)를 사용하였다. 그러나 W2모델은 탁도를 모의 할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 모델 경계지점에서의 탁도-부유사(SS) 농도 상관관계를 조사하여 연속 측정된 탁도를 SS로 변환하였고, SS를 입자크기에 따라 3개의 그룹으로 나누어 각각의 침강속도가 다르게 모의하였다. 모의된 SS는 다시 저수지내 관측지점의 탁도-SS 상관관계를 이용해 탁도로 변환하여 실측값과 비교하였고, 하류 하천에서 취수하는 부여 취수장의 탁도-SS 상관관계를 이용하여 취수 원수의 탁도와 모의값을 비교하였다. 하천의 탁도는 실측값이 없는 관계로 모의된 SS를 그대로 하천의 SS 실측값과 비교하였다. 연구결과 통합모델은 저수지내에서 탁도의 수심별 농도를 잘 예측하였고 입자 크기별 침강속도를 고려한 결과 기존의 단일 SS 침강속도 모델에 비해 탁도 예측 성능이 향상되었다. 모델은 강우시 하천에서 급증하는 SS의 농도 변화를 잘 예측하였고, 금강 하류에 위치한 부여 취수장의 일별 취수 원수의 탁도 시계열 변화와도 비교적 잘 일치하였다.
펙틴에서 곁사슬의 정도가 다르게 제조된 사과펙틴과 토마토펙틴을 이용하여, 낮은 층밀림속도에서부터 높은 층밀림속도까지 적용이 가능한 유변학적 모델을 구하고자 하였다. 지수법칙모델, Cross 모델, Carreau 모델을 실험값에 비교하여 본 결과, Carreau 모델이 가장 적합하였다. 모델식에서 얻어진 층밀림속도 0에서의 점도$({\eta}_0)$는 곁사슬의 정도가 큰 사과펙틴의 경우에는 곁사슬이 많은 sample II가 적은 sample I보다 크게 나은 반면에 곁사슬이 적은 토마토 펙틴은 큰 차이를 보이지 않았으며, 그 값은 사과펙틴보다 크게 나타났다. 모델식의 계수를 펙틴농도에 대한 지수함수로 표현하여 펙틴에서 곁사슬의 영향을 살펴보았다. 즉, 곁사슬이 많은 사과펙틴은 토마토펙틴에 비해 유변학적 성질이 큰 차이를 보이고 있으며 모델로 설명할 수 있다.
지음향 모델링은 퇴적층과 기반암의 해저 지층을 통해 전파되는 음파 특성을 예측하기 위해 사용된다. 이 연구는 동해 한국대륙주변부의 정동진 해역에서 50 m 퇴적층 심도의 4개 지음향 모델을 구성하였다. 지층 모델은 고해상 에어건 탄성파 자료, SBP 자료, 퇴적물 코어에 근거한다. P파 속도는 신호투과법에 의해 측정되었고, 압전기 트랜스듀서의 공진 중심 주파수는 1 MHz를 유지하였다. 42개 P파 속도와 41개 음감쇠 측정이 세 개 코어 퇴적물에서 수행되었다. 실제 모델링을 위해, 모델의 P파 속도는 Hamilton 방법을 이용하여 해저면 아래 현장 심도 속도로 보정하였다. 연안 지층의 이 지음향 모델은 동해 정동진 해역에서 지음향 특성의 수직/수평 변화를 반영하는 지음향/수중음향 실험을 위해 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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