철도차량용 대차의 한계 성능에 대한 검증은 설계 검증 및 안전성 확보관점에서 매우 중요하다. 차량의 안정성과 관련된 대차의 임계속도는 차량 개발 단계에서 총상 주행시험대를 이용하여 시험을 수행한다. 그러나 실물 대차를 이용한 시험과정에서 다양한 시제차량 제작 및 시험 조건 설정의 어려움, 시험 소요시간의 과다 등에 의한 단점을 내포한다. 따라서 철도 선진국등에선 과거 오래전부터 축소모델을 이용한 차량 개발 연구가 활발하였다. 따라서 본 연구에서는 대차의 임계속도 및 동적 거동 분석을 위하여 상사기법을 적용한 축소대차를 제작하였고 이를 시험하기 위한 축소 주행 시험대를 개발하였다. 축소대차 임계속도에 대한 수치해석을 수행하였으면 주행시험대상에서의 임계속도 시험을 통하여 해석결과가 시험결과에 부합함을 확인할 수 있었다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
진술선호법(stated preference methods)을 이용하는 비시장가치 연구의 핵심과제는 응답자 이질성(heterogeneity)에 대한 대응이라 해도 과언이 아니다. 기존 연구에서 이를 위해 사용되는 두 가지 접근법은 (1) 사회경제변수와 같은 응답자 특성변수를 간접효용함수에 포함시키는 것과 (2) 변수 추정치의 분산을 허용하는 mixed legit이나 probit과 같은 일반화된 모델을 적용하는 것이다. 본 연구에서는 심리태도변수(attitudinal variables)를 특성변수로서 사용하는 세 번째 접근법을 제시하고 검증하였다. 심리태도 변수는 초이스 모델링 연구에서 설명변수와 분할 지표변수(segmentation criteria)로 적용되었다. 연구결과에 의하면 심리태도변수는 모델의 신뢰성과 속성 변수 추정치뿐만이 아니라 지불의사액에도 영향을 주는 것으로 나타났다.
사각덕트에서 난류 유동장으로 분사되는 액체 제트의 액주 분열과 미립화 현상에 관한 LES를 수행하였다. 기체상태의 공기 유동 해석에 오일러리안 해법을 사용하고, 액적 추적을 위하여 라그랑지안 해법을 사용하여 기체-액체간 이상유동(two phase flow) 해석을 수행하였다. 액적 분열 모델, 아격자 스케일 모델 및 공간 차분법에 따른 액적 분열을 조사하였다. 액체 제트의 침투깊이를 경험식과 비교하였으며 경험식보다 약간 높음을 알 수 있었다. 제트 후류에서 사우터 평균직경에 대한 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 탄소나노튜브 다발을 포함하는 나노복합재료의 열-기계적 특성을 정량적으로 예측하기 위하여 분자동역학 전산모사와 유한요소 기반 균질화 기법을 적용하였다. 응집된 탄소나노튜브의 수가 증가함에 따라 동일한 탄소나노튜브의 체적분율에도 불구하고, 면내 영률 및 면내 전단계수는 감소하였고, 면내 열팽창계수는 증가함을 확인할 수 있었다. 계면의 두께를 조사하기 위하여 밀도의 반경 방향 분포(Radial density distribution)을 조사하였으며, 계면의 두께는 탄소나노튜브의 수와는 거의 무관함을 확인할 수 있었다. 기지와 계면은 등방성 재료로 가정하였으며, 예측한 계면의 열-기계적 특성에 따르면, 응집된 탄소나노튜브의 수가 증가함에 따라 계면의 영률 및 전단계수는 감소하였으며, 열팽창계수는 반대로 증가하였다. 이를 토대로, 탄소나노튜브 다발을 포함하는 PLA 나노복합재료의 열-기계적 특성 예측을 위한 멀티스케일 균질화 모델을 개발하였다.
스피커를 이용한 5.1채널 재생시 필연적으로 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다 정면 또는 후면에 위치한 스피커로부터 좌우측 귀로 입사되는 교차경로의 음을 제거하여 청취자에게 정확한 음을 제시하는 방법에 대해 기술하였다. 그리고 이것을 2채널 및 5.1 채널에 적용하여 재생하는 방법에 대해 기술하였다. 크로스토크를 제거하기 위한 방법으로는 자유음장 모델을 이용하였다. 이 모델은 음질의 왜곡을 최소화하는 장점을 가지며 근래에 들어 많은 학자들에 의해 연구되고 있다. 구체적으로 크로스토크를 제거 하는 방법으로는 정면 스피커 재생음에 대해서 가청주파수 영역에서 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale)을 사용한 음질 보상방법을 사용하였으며 서라운드 채널에 관해서는 재생되는 주파수 제한대역에 근거하여 밴드패스 필터를 추가하여 크로스토크 제거를 실시하였다.
산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.
이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.
과거 도로터널 환기에 있어서 충격 손실은 설계에 반영되지 않았지만, 터널 내 네트워크형 구조로 인해 분기 합류부가 존재하는 복층 도로터널에서는 충격 손실에 의한 압력 손실이 크게 발생할 것이다. 이에 본 연구에서는 네트워크형 구조를 가지는 복층 도로터널 최적 환기 설계를 위하여 분기 합류 지점에서 발생하는 충격 손실에 대한 3D 전산유체역학(CFD) 수치해석 연구를 수행한다. 이를 위해 복층 도로터널 표준단면을 적용한 실제 스케일 모델을 활용하여 전산 유체 역학을 수행하였고 다양한 각도와 차도폭에 대한 충격 손실 계수를 도출하여 기존의 설계 값과 비교 분석하였다. 연구 결과, 분기 구간에서는 30도의 분류 각도를 가진 모델의 충격 손실 계수가 높게 측정되었고, 합류 구간에서는 2차선으로 설계된 모델의 충격 손실 계수가 낮게 측정됨을 확인할 수 있었다. 따라서 분기 합류 각도와 차도폭이 충격 손실 산정에 있어서 중요한 설계 요소가 될 수 있으므로 환기기 용량 산정에 있어서 정확한 설계 인자를 제시할 것으로 판단된다. 본 연구는 3D 전산유체역학(CFD)를 활용하여 확폭 교차 유 무에 따른 분기 합류 지점에서의 충격 손실 계수를 도출하고, ASHRAE 설계 값과 결과를 비교 분석하였다. 확폭 구간이 반영되지 않은 모델은 ASHRAE 값에 비해 최대 3배의 충격 손실 값을 확인하였고, 확폭 구간이 반영된 모델은 최대 2배의 값을 확인할 수 있었다.
본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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