자유표면 유동을 시뮬레이션할 수 있는 수치 알고리듬 중 가장 최근에 개발된 volume of fluid (VOF) 방법을 이용하여 뚜껑이 닫힌 사각 컨테이너 속의 슬라싱을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 유동이 작은 경우에는 알고리듬이 불안정하게 되어 장기간 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 발견되었다. 이 문제점을 해결하기 위해 VOF 알고리듬이 불안정하게 되어 장기간 시뮬레이션을 어렵게하는 문제점이 발견되었다. 이 문제점을 해결하기 위해 VOF 알고리듬 중 유량이동 알고리듬을 수정하여 원래의 알고리듬으로 시뮬레이션한 결과와 비교 분석하였다
항공기, 자동차, 전차 등 차량의 시스템 또는 운동의 시뮬레이션에서는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값들이 데이터 테이블의 형태로 주어지게 되는데, 본 연구에서의 관심은 적분 스텝의 크기가 고정되는 일반적인 실시간 시뮬레이션의 제약 하에서 기존의 검색 기법들을 비교하고, 최적의 검색 기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 전통적으로 수치해석, 시뮬레이션, 데이터베이스 등 다양한 학문 및 응용기술 분야에서 개발된 데이터 검색 기법들을 조사하여 비교하였다. 또한, 다양한 크기와 형태의 데이터 테이블들을 사용하여 수치비교시험을 수행하였는데, 그 경향은 이론에 근거한 예상과 대체로 일치하였다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값이 임의의 dynamics를 갖고 변한다면, 이러한 정보를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소 시켜 검색속도를 향상시킬 수가 있다. 다양한 수치시험에서 이분 검색법(bisection method)은 축소된 테이블의 크기에만 영향을 받지만 보간 검색법(interpolation method)과 그 변형 기법들은 검색 대상 테이블들의 축소로 데이터의 형태가 직선형이 되는 효과를 얻기 때문에 검색속도를 단축시키는데 매우 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들이 이론적으로도 실험적으로도 최적의 검색속도를 보장함이 입증되었다.
자연 현상에서 나타나는 연기나 난류의 움직임을 사실적으로 시뮬레이션을 할 때 Navier-Stokes 방정식을 이용한다. 이 방정식을 이용한 구현은 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 시뮬레이션이 어렵다. 이 때문에 실시간 처리를 위하여 복잡한 수식을 근사화한다. 유체 시뮬레이션의 이류(advect) 과정에서 근사화를 위해 Semi-Lagrangian 방법을 이용할 때, 연기 시뮬레이션은 시간이 지남에 따라 밀도가 현저히 줄어들고 소규모의 소용돌이(small-scale vorticity) 현상이 급격히 감소하는 등의 수치적 소실이 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 이류항(advection term)을 계산할 때 새로운 수치적 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이류항의 값을 구할 때, 현재 격자 주변의 값 중에서 다음 단계에 현재 격자의 위치로 오는 속도를 가진 격자를 찾아, 그 격자의 속도를 이류 속도 벡터로 활용한다. 이는 밀도와 소용돌이 현상의 수치적 소실을 줄여서 사실성을 높이고 실시간 처리도 가능하게 한다. 또한 본 논문에서는 GPU 구현을 통해 벡터 연산 등의 효율성을 높이며 시뮬레이션의 속도를 향상시킨다.
본 연구에서는 기존의 수치지도를 이용한 3차원 도로설계를 이용한 방법대신에 수치지도에서 뚜렷하게 나타나지는 않는 지역을 수치사진측량방법으로 항공사진을 이용하여 DEM을 추출하여 3차원 도로설계에 적용하였다. 이를 위하여 한 쌍의 입체항공사진으로부터 수치표고모델을 생성하고 정사사진을 추출한 다음 GIS기법을 적용하여 도로설계를 위한 최적노선을 선정하였다. GIS 프로그램인 Arc View 및 MGE module 소프트웨어를 이용하여 음영기복도, 경사도. 방향도 및 지형지물의 위치도등을 결합시켜 Overlay map을 형성하여 최적노선을 선정하고 이 노선에 따라 3차원 시뮬레이션을 진행하여 그 효과를 검토하고자 하였다. 그 결과 항공사진으로부터 얻어낸 수치표고모델과 정사사진은 최적노선선정에 매우 유효하였으며, 3차원 시뮬레이션을 진행함으로서 그 효과를 충분히 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 학습기능을 갖는 결정론적 볼츠만 머신에 비단조 뉴런을 이용하여 학습 성능을 수치 시뮬레이션을 통하여 분석한다. 먼저 네트워크의 은닉층에 비단조 및 단조뉴런을 이용한 경우에 대하여 각각 활성화 함수로 시그모이드 함수와 end-cut-off 타입의 비단조함수를 사용한 경우에 대하여 성능을 비교한다. 또한, VHDL을 이용해 설계한 DBM 네트워크에 시그모이드 함수와 end-cut-off 타입의 비단조함수를 사용한 경우에 대하여 시뮬레이션을 통해 수치 시뮬레이션과 성능이 같은지 비교하고 그 유용성을 입증한다.
그래픽 시뮬레이션은 건설공사의 시공계획을 위해서 매우 유용하게 쓰일 수 있으나, 토공과 같이 비정형의 물체를 다루는 경우에는 그래픽 시뮬레이션의 적용에 한계를 갖게 된다. 이러한 경우에는 사용 장비의 작업시간, 대기시간, 작업용량 등의 수치적 데이터에 근거하여 공정 전체의 생산성에 대한 분석을 수행하게 되는 수학/통계적 시뮬레이션이 그 장점을 보이지만, 프로세스 모델 구축의 어려움, 수치적 시뮬레이션 결과의 신뢰성 확보 문제 등으로 건설 분야에서의 활용이 매우 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 비정형 물체를 다루는 공사인 토공작업에 대한 시각화를 건설공사에 주로 사용되는 수학/통계적 시뮬레이션인 불연속사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation) 프로그램들의 출력을 분석하여 작업시간, 대기시간, 운반물량 등에 대한 수치적 결과를 건설작업의 그래픽 시각화로 표현하였다. 이를 통하여 건설공사의 시공계획 시에 시뮬레이션을 활용하면 사전에 시공과정을 수행하여 봄으로써 최적의 건설장비 및 공법을 선택하여 효율적으로 운용하게 함이 가능함을 입증하고자 하였다.
본 연구에서는 선박의 안전항해의 관점에서 IMO조종성기준 중 변침 및 보침 성능에 관해 검토하였다. 침로불안정의 정도가 각각 다른 세척의 시리즈선박을 채택하여 지그재그시험에 관한 수치시뮬레이션을 수행하여 침로불안정의 정도와 오버슈트각 사이의 관계를 규명하였다. 그 결과 오버슈트각은 변침 및 보침 성능의 기준이 될 수 있음을 확인하였다. 그리고 자체개발한 시뮬레이터를 활용하여 시리즈선박의 항로항행에 관한 실시간 시뮬레이션 실험을 수행하여 선박의 조종난이도와 침로불안정의 정도 사이의 관계를 규명하였다. 아울러 수치시뮬레이션과 시뮬레이션실험 결과를 토대로 IMO조종성기준의 변침 및 보침 성능에 관한 새로운 안을 제시하였다.
본 연구는 항공사진을 이용 3차원 도로설계 시뮬레이션을 적용하는데 그 목적이 있다. 기존의 수치지도를 이용한 도로설계 방법대신 수치지도에서 정확히 나타나지 않는 지형과 지물을 수치항공사진을 이용하여 3차원 도로설계에 적용하였다. 먼저 항공사진을 이용해서 정사사진을 만들고 DEM을 추출하여 수치표고모델을 생성하였다. 그리고 실제 평면 설계에 쓰이는 좌표값을 3차원설계에 적용함으로서, 도로 노선 및 경관분석에 많은 도움이 될 것으로 보인다. 또한 Virtual GIS를 이용하므로 도시계획, 식물, 토양, 수로 또는 도로형태, 홍수계획 등 많은 인자들이 평가에 사용되며 이러한 노선설계기준에 따라서 3차원 시뮬레이션을 적용하여 그 효과를 검토하고자 한다. 본 논문에서는 구조물 3차원 설계에 관한 기초적인 연구를 시행하였으며, 3차원설계를 통해 의사결정시 효율적인 판단을 할 수 있었다. 향후, 환경 친화적 시공 및 설계에 대한 연구가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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