원전 격납구조물의 구조해석에 대한 대부분의 연구에서 격납구조물을 축대칭으로 모델하고 있다. 따라서 격납구조물에 배근된 강재도 축대칭으로 가정하는 것이 일반 적이며, 유한요소모델 구성시 강재는 2절점 트러스나 1절점 링 트러스요소에 의해서 모델한다. 이때 유효철근비는 트러스요소의 단면적에 의해서 표현되며, 원통형 벽체에서는 높이에 따라 배근된 강재량이 일정하므로 실제와 근접한 모델이 가능하다. 그러나, 상부돔의 축대칭모델시 돔의 자오선 방향으로 규정된 강재량이 일정치 않고, 변화하게 된다. 기존에 연구에서는 이러한 강재량의 변화를 고려하지 못하고 반경방향으로 일정한 것으로 가정하여 구조해석을 수행하여 왔다. 이와같은 모델상의 제약으로 인해서 철근이나 텐던의 조기항복, 돔 정상부 부근에서의 부 정확한 변형특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 실제 규정된 강재량을 유한요소모델에 반영하기 위해 정점부에서 자오선 방향으로 변화되는 강재량을 모델할 수 있는 기법에 대해서 연구하였으며, 연구결과를 바탕으로 격납구조물의 극한 내압해석을 수행하여 기존 모델방법에 의한 해석결과와 비교하였다.
본 논문에서는 다수의 승강기들이 서로 협력하여 운영되는 대형 고층 빌딩의 승강기 시스템에 대해서 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션한다. 다수의 독립적으로 운영되는 승강기로 이루어진 기존의 승강기 시스템과는 달리, 제안된 시스템에서는 사용자의 요구에 따라 승강기의 스케쥴이 생성, 변경, 삭제되는 동적 스케쥴링 기능을 갖도록 하였다. 제안된 시스템은 승강기 시스템을 나타내는 ELEVATOR 모델과 시뮬레이션 수행에 필요한 실험장치인 EF 모델로 구성된다. ELEVATOR 모델은 빌딩을 나타내는 BUILD 모델, 승강기를 나타내는 ELEV 모델과 각 승가기의 스케쥴을 다이나믹하게 제어하는 SCHED 모델로 구성된다. EF 모델은 실험용 데이터를 생성하는 GENR 모델, 이동하는 승객의 데이터를 추적하고 결과를 수집하는 TRANSD 모델로 구성된다. 모델링된 시스템의 시뮬레이션을 위해 DEVSim++를 이용하여 구현하였다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++로 구현한 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 효율, 수행 시간을 기존의 승강기 시스템과 비교, 분석하였다.
우리는 한정된 공간에 분산하여 위치한 다수 개의 카메라들을 이용하여 생성된 실사 그래픽스 체적 모델 시퀀스 기반 동적 복원 알고리즘을 제안한다. 각 프레임 단위로 생성된 정적 모델의 시퀀스로부터 일정 시간 단위로 키 프레임을 생성한다. 키 프레임과 키 프레임 사이의 모델에 대한 리메싱(Remeshing) 처리를 수행하고 이를 통해 생성된 3D 모델과 키 프레임 사이 특징 점을 획득한다. 획득된 특징 점의 3차원 좌표들 사이의 오차를 최소화 하는 최적화 알고리즘(Solver)을 이용하여 키 프레임 모델과 리 매싱된 모델의 비 강체 정합을 모든 키 프레임 단위로 반복적으로 수행한다. 제안한 정합 방법을 이용하여 생성된 모델과 키 프레임 모델 사이 에러를 비교함으로써 결과를 검증한다.
일반적으로 프로젝트 감리는 프로젝트 관리 점검 항목을 기반으로 정보 시스템 프로젝트의 관리 활동을 검토하고 문제점을 지적하여 개선 사항을 반영하게 함으로써 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 관련 서비스를 제공하고 있으며, 프로젝트 수행 조직은 프로세스 기반의 조직 성숙도 모델들을 적용하여 프로젝트를 관리하고 있다. 그러나, 실제 프로젝트 수행 단계에서는 기대 만큼 효과가 크지 않다. 본 논문에서는, 이를 해소하기 위한 방안으로 프로젝트감리검토항목을 조직 성숙도 모델 설문 항목과 연계하여 조직 성숙도 평가 모델을 설계함으로써 감리 결과뿐만 아니라 프로젝트 전이나 이후에도 평가를 가능하게 하여 프로젝트 발주기관 및 개발 기관의 프로젝트 평가와 프로젝트 수행에 대한 조직 수준의 평가를 통해 프로젝트 수행 역량 개선이 가능한 모델을 제시하였다.
예선과 부선으로 이루어진 예부선의 예인 운항 상태에 대한 수학모델을 개발하기 위하여, 먼저 예선에 대한 수학모델을 개발하였다. 이를 위하여 예선모형을 이용하여 4자유도의 수학모델에 대한 구속모형시험을 수행하였고, 그 결과를 이용하여 선회, 지그재그 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 예선실선에 대한 예선시운전 실험을 통하여 선회, 지그재그 결과를 얻고, 이를 시뮬레이션 결과와 비교하여 예선의 수학모델을 검증하였다.
본 연구는 미술관이나 박물관과 같은 전시공간에서 모바일 RFID를 활용한 비즈니스 모델을 설계한다. 기존의 전시공간에서 관람객이 겪을 수 밖에 없었던 정보 취득 및 정보 저장의 제약성 등과 같은 한계점이 모바일 RFID를 통한 'Seamlessness'(연결완전성)에 의해 극복될 것으로 판단하고, 이를 바탕으로 전시공간에서 모바일 RFID를 활용하여 수행될 수 있는 비즈니스 모델 시나리오를 제시한다. 또한 본 비즈니스 모델 수행 시(時), 발생할 수 있는 이슈에 대하여 검토하고 그에 대한 대안을 제시하며, 수익 시뮬레이션을 통한 전시공간 사업자의 Working Condition에 대하여 검토한다.
개념적 데이터 모델의 스키마를 논리적 스키마의 하나인 관계 스키마로의 변환 과정은 개체 무결성과 참조 무결성을 보장하여야 한다. 또한 안전한 데이터 베이스를 설계하고 구현하기 위해서는 보안성을 기존의 데이터 모델에 첨가시켜서 변환 과정에 보안성을 보장하기 위한 변환 규칙을 정의하여야 한다. 이 과정을 일관성 있고 효율적으로 하기 위해 변환 과정을 자동적으로 수행하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 보안 객체-관련성 모델을 이용하여 보안 관계 스키마로 변환하기 위한 변환 규칙을 정의하고, 변환 처리 과정을 자동적으로 수행하는 자동화 도구를 설계 및 구현하였다.
수술 시뮬레이션은 의학 교육, 수술 훈련, 수술 계획과 정확한 수술을 위해 그 중요성이 더해지고 있다. 본 논문은 물리적 모델을 기반으로 3차원 객체의 변형을 인터액티브하게 수행할 수 있는 인체 내장 기관에 대한 수술 시뮬레이터의 개발을 목적으로 한다. 물리적 모델은 컴퓨터 애니매이션과 컴퓨터 그래픽 모델에 대한 새로운 시도로써 많이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 심장에 대한 3차원 자료를 매스-스프링 모델로 구현 및 변형을 수행하였다. 본 연구의 결과는 일차적으로는 심장 수술 시뮬레이션에 적용 가능하며 나아가 다른 내장 기관의 수술 시뮬레이션 및 non-rigid한 객체에 대한 변형에 적용 가능하다.
본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.
Silicon nitride (SiN) 박막을 플라즈마 응용화학기상법을 이용하여 증착하였다. SiN박막의 전하밀도는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 모델링하였다. PECVD 공정은 Box Wilson 실험계획표를 이용하여 수행하였다. GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (GA)을 이용하여 최적화하였다. 최적화한 GA-GRNN 모델은 종래의 GRNN 모델과 비교하여, 약55%정도의 예측성능의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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