프로펠러 뒷날과 같이 두께가 아주 얇아지는 경우, 또는 선미에서와 같이 물체 표면의 곡률이 급격하게 변하는 경우 등에서는 기존의 평균평면 패널로 물체의 표면을 대치하며 경계적분 문제를 다루면, leakage 문제를 야기하거나 유동장점이 패널에서 아주 가까이 있을 경우에는 유기속도 포텐셜이 부정확해 지는 등의 문제가 있다. 쌍곡면 패널은 그 위에 분포된 다이폴에 의해 유기되는 포텐셜을 근사화하지 않고 정확하게 계산할 수 있도록 한다. 본 연구는 방곡면에 분포된 균일 밀도의 다이폴에 의해 유기되는 포텐셜을 표현하는 적분식을 수치적으로 계산하기에 유용한 2가지 서로 다른 방법, 즉, Gauss-Bonnet 정리를 이용하여 증명하는 방법과 면적분을 선적분으로 치환하는 방법, 을 유도하고 그 정확성을 소개한다.
중성자 확산방정식에 대해 개발된 노달 확산이론을 단순 우성 중성자 수송방정식에 적용할 수 있는 노달 수송이론을 제시한다. 노달이론으로 다항식전개 노달법과 해석함수전개 노달법을 채택하였고 단순 우성 수송방정식은 수송방정식에 대한 합리적 근사이며 기존의 노달해법이 방향 차분된 단순 우성 수송방정식에 정확히 적용될 수 있음을 수치적으로 확인하였다. 본 연구에서는 방법론 개발이 목적이므로 노드 당 최소한의 미지수를 정의하여 사용했지만 미지수를 추가함으로써 정확도를 증가시킬 수 있음은 기존의 노달 확산이론의 경우와 같다. 즉 중성자 수송방정식에 대해 노달이론을 적용하여 소격격자에 대해 계산 정확성이 확보되고 이는 결국 계산 효율성 증대로 나타난다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 따라서 최적 소프트웨어 방출 정책은 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 정책을 수용해야 한다. 본 논문에서는 로그포아송 실행시간모형에 대하여 베이지안 모수 추정법(마코브체인 몬테칼로(MCMC) 기법 중에 하나인 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사기법)이 사용되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 적용하여 최우수추정법과 베이지안 모수 추정과의 관계를 빅교하고 또한 최적 방출시기를 추정하였다.
본 연구에서는 원관내에서 복사에 관여하는 고온의 가스유동에 의한 복사열전 달과 대류열전달간의 상호작용에 대해 실험과 수치해석을 통하여 고찰하고자 한다. 실험으로는 프로판가스의 화염생성에 의한 속도, 온도 및 벽면에서의 열유속분포를 측 정하고, 수치적으로는 냉염(cold flame) 상태서 측정한 난류요동성분과 연소시의 입구 속도와 온도를 초기조건으로 하여 밀도와 점성계수의 온동에 따른 변화를 고려한 K-.epsilon. 모델과 구조화근사법 및 최근에 개발되어 사용되기 시작한 Weighted Sum of Gray Gas- es모델을 사용하여 속도, 온도 및 열유속 분포를 계산하여 수치해석의 결과와 실험결 과를 비교함으로써 모델의 타당성을 검증하고, 복사에 의한 열전달량과 대류에 의한 열전달량을 분리하여 각 모드가 온도분포 및 열유속분포에 미치는 영향을 고찰하고자 한다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transport System; ITS)의 상용화를 위한 작업이 국내외에서 활발하게 이루어지고 있는 시점인 지금 차량 간 통신 (Vehicle-to-Vehicle; V2V) 환경 해석은 관련 법규 제정에 있어서 필수적인 과정이다. 하지만 전기적으로 대형인 도로상 다수의 차량이라는 해석환경으로 인하여 계산 자원 부족으로 일반적인 수치해석 도구를 이용한 환경의 해석이 불가능한 상황에 대하여 본 논문에서는 해석 환경의 적절한 분리와 결과의 후처리로, 적은 계산 자원을 사용하여 환경 해석을 근사할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 전자기원(Electromagnetic field source)과 관측 지점 주변, 그리고 그 선상의 산란체들 중 일부만을 포함하는 해석을 수행한 뒤 결과들을 중첩의 원리를 적용한 벡터합을 통하여 결과를 근사하는 방식을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 기법의 적용범위 및 가이드라인, 일반적인 해석 기법과의 정확도 비교를 위한 예시를 제시하였다.
단순지지-자유 경계조건과 좁은 슬롯을 포함한 짧은 후판 실린더의 음향방사 특성을 검토하였다. 유한요소 해석을 통해 얻어진 샘플 실린더(슬롯 포함)의 진동 모드를 동일한 치수의 슬롯이 없는 균일 실린더의 진동 모드들의 선형 합으로 근사화하였다. 이렇게 얻어진 근사적인 진동 모드를 기준으로 (1) 레일리 적분을 이용한 직접 계산, (2) 균일 실린더의 음향 모드들을 이용한 모드전개법 등 두 방법을 적용하여 샘플 실린더의 음향 모드들을 정의하였다. 이 결과를 이용하여 음향파워, 최대음압, 지향성 선도 등 부가적인 특성을 계산한 다음, 전체 결과를 경계요소법을 이용한 수치해석 결과와 비교하여 검증하였다. 이 결과를 바탕으로, 제시된 두 가지 방법을 이용하여 짧은 비대칭 후판 실린더의 음향방사 특성을 비교적 정확하게 예측할 수 있음을 알 수 있다. 이 방법들은 다른 형태의 비대칭성 및 경계조건을 가진 실린더에도 확대 적용 가능할 것으로 판단되며 이를 통해 실린더 형태의 실제 부품들에서 방사되는 소음을 저감방안 도출도 가능할 것으로 기대된다.
한계해석법인 상 하계법은 점착성, 점착성-마찰성, 마찰성분만 가지는 지반에서의 주로 얕은 터널에 대한 안정수를 구하기 위해 발전되어 왔다. 그러나 점성이 없고 마찰성분만 존재하는 지반에서의 비교적 깊은 터널에 대한 이러한 해석법의 연장은 현재까지 그 연구가 드물게 진행되어왔다. 따라서 본 연구는 이러한 상황에서의 터널붕괴하중을 구하기 위한 근사적인 해석법으로 응력불연속장에 근거하는 하계법과 동적 파괴메카니즘에 근거하는 상계법을 각각 제안하였다. 이러한 해석법에 의한 터널붕괴하중은 수치해석과 기존의 경계해석법과 비교되었으며 특히, 터널 수평축 상에 위치하는 유한지반요소들에 대한 유한요소해석 결과와 잘 일치됨을 보여 주었다.
본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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