본 연구에서는 국내 서해안에 설치 된 HeMOSU-1호와 2호 해상기상관측타워에서 관측한 수면변위자료를 이용하여 파랑을 정의하고 파랑 변수 간 상관 분석을 수행하였다. 파열 분석법과 파랑 스펙트럼법을 이용하여 파고와 주기를 결정하였으며, 파랑변수 간 관계식을 산정하여 기존 연구와 비교하였다. 대표파고 간 관계식은 기존 연구와 비교하여 상관 계수의 오차율이 0.1% 미만으로 산정되었으며, 최대파고의 경우 최대 29%의 차이를 보이고 있었다. 또한, 주기 사이의 상관관계 분석 결과 스펙트럼 에너지 밀도가 작은 경우 주로 발현하는 쌍봉형 스펙트럼의 영향으로 인하여 HeMOSU-1호와 2호에서 각각 전체 자료의 2.5%, 1.3%의 비율로 첨두 주기가 유의 주기에 비해 비정상적으로 크게 산정되었다.
유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 무선 가속도 센서노드를 이용한 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제안하였다. 이 같은 연구목표를 위해, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 무선 가속도 센서노드의 하드웨어 구성 및 내장된 작동 소프트웨어를 제시하였다. 다음으로, 강 거더 볼트연결 부재의 진동기반 손상 모니터링 체계를 제시하였다. 손상 모니터링 체계는 가속도 응답특성 분석을 통해 전역적 손상발생 경보 및 손상위치 추정을 수행한다. 전역적 손상발생 경보는 파워스펙트럼밀도의 상관계수를 적용하였다. 손상위치 추정은 고유 진동수기반 손상검색 기법과 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였다. 마지막으로, 모형 강 거더의 볼트연결 부재 손상을 식별하기 위한 진동기반 손상 모니터링 체계의 적용성을 검증하였다.
초음파를 사과의 비파괴 품질판정에 이용하기 위한 기초연구로서 계측된 저장기간에 따른 사과의 초음파 특성과 본 연구에서 계측된 사과의 기계적 특성을 이용하여 초음파에 의한 사과의 탄성계수 및 생물체항복강도 예측모델을 개발하고자 하였으며, 결론은 다음과 같다. 1. UTM을 이용하여 사과의 기계적 특성치를 분석하여 생물체항복점, 생물체항복변형량, 생물체항복강도, 파괴점, 극한변형량, 극한강도 및 탄성계수 등을 구하였다. 2. 사과의 기본 물성, 초음파 특성과 기계적 특성값 들을 분석한 결과 사과의 질량, 체적, 시간영역의 진폭(PTP), 제3영역 에너지 스펙트럼 밀도함수가 기계적 특성 중 생물체항복강도, 탄성계수와 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 3. 사과의 저장 기간, 질량, 체적, Peak-to-peak, 제3영역의 에너지값 등 5개의 독립변수를 가지는 다중선형회귀모형으로 사과의 탄성계수 및 생물체 항복강도 예측모형을 개발하였다.
본 연구에서는 너울성파랑을 정의하기 위한 첫 단계로 확률모의실험을 통해 파랑스펙트럼 첨두모수 $Q_p$, 주파수폭대역 모수 ${\varepsilon}$, 파랑스펙트럼 폭 모수 ${\nu}$의 특성들을 분석하였다. 이를 위해 유의파고 및 첨두주기의 결합확률 밀도함수를 새롭게 유도한 후, MCMC(Markov Chain Monte Carlo)기법을 이 함수에 적용하여 가상의 유의파고 및 첨두주기를 생성하였다. 그리고, 이 때 생성된 파랑자료들을 파랑스펙트럼모형에 적용하여 각각에 대한 파랑스펙트럼 형상모수들을 산정한 다음, 각각의 파랑자료들과 파랑스펙트럼 형상모수들의 상관관계 계수를 산정하는 방법으로 각 파랑스펙트럼 형상모수의 특성들을 조사하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 파랑스펙트럼 형상모수 중 파랑스펙트럼 첨두모수가 유의파고 및 첨두주기에 관계없이 파랑스펙트럼의 뾰족한 정도를 잘 나타내고 있었는데, 이러한 특성은 후포 및 울릉도 파랑관측자료에서도 동일하게 나타나고 있는 것으로 확인되었다. 너울성파랑 정의를 위한 대표적인 파랑스펙트럼 형상모수로 파랑스펙트럼 첨두모수를 사용하는 것이 가장 적절한 것으로 보인다.
본 연구에서는 녹두 유전자원의 지방산 함량을 신속 대량 검정하는 기술을 개발하여 유전자원 활용 및 육종 촉진에 기여하고자 하였다. 유전자원 평가에 적합한 신속하고 비파괴적인 지방산 함량 평가기술을 개발하기 위해 공시자원 1,125점의 녹두 종자를 종실상태와 분쇄한 분말상태로 근적외선분광분석기(NIR)를 이용하여 1,104~2,494 nm에서의 스펙트럼을 얻고 이들 중 스펙트럼이 중복되지 않는 원산지가 다양한 대표자원 106점을 선발하여 일반적인 방법으로 지방산 함량을 분석하고, 이 값과 NIR 스펙트럼 흡광도값 간의 상관분석을 위한 calibration set로 활용하였다. 그 결과 palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid, linolenic acid 및 total fatty acid에 대한 NIR 흡광도와의 상관계수 $R^2$이 각각 0.74, 0.18, 0.12, 0.72, 0.48 및 0.78로 나타났고, 이들 중 $R^2$가 높은 검량식을 미지의 시료 10점으로 검증한 결과, palmitic, linoleic 및 total fatty acid에 대한 검증 상관계수 $R^2$이 0.96, 0.74, 0.81로 나타나, 다양한 녹두 유전자원의 지방산함량 신속 대량 예측에 유효하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 공시된 녹두 유전자원 115점 중에서 자원번호 IT208075 자원은 저 지방산 자원($14.24\;mg\;g^{-1}$)으로 선발되었고, IT163279 자원은 고 지방산 자원($18.43\;mg\;g^{-1}$)으로 선발되어 향후 녹두작물의 성분육종에 유용할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 격자관군(in-line tube banks)과 엇갈림관군(staggered tube banks)에서의 유동특성을 해명하기 위한 기초로서, 일렬관군에 대해 유동특성을 통계적으로 조사한다. 이를 위해, 먼저 유동의 가시화와 관의 표면압력 측정실험이 행해진다. 또한, 통계적 기법의 도입을 통하여 관 주위의 평균속도, 난류강도, 파워 스펙트럼 밀도함수, 스트로홀수(strouhal number), 자기상관계수, 활률 밀도함수 등의 측정이 수행된다.
주의력결핍장애는 산만함, 과잉행동을 보여주는 질환으로 소아청소년기에 진단 시 성인까지 증상이 지속되기 때문에 조기에 진단 및 치료를 시작하는 것이 중요하다. 그러나 소아는 정신적으로 미성숙하기 때문에 자가진단법 또는 측정 장비를 이용할 때 올바른 진단 데이터를 획득하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 ADHD 진단의 객관성과 정확도를 높이기 위하여 게임 콘텐츠를 이용하여 측정된 뇌전도 데이터에 대하여 CNN 모델링을 기반으로 분류하는 기법을 제시하고 실험하였다. 실험을 위하여 3D 네트워크 모델을 구성하였으며 평균적으로 97%의 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 재료 탄성계수의 공간적 불확실성을 고려한 위상최적화 문제를 다루었다. 88줄로 작성된 MATLAB Code를 사용하여 MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model에 대해 5,000개의 추계장 표본을 작성하여 해석에 사용하였다. 재료탄성계수의 추계장 표본은 스펙트럼 모사법을 적용하여 작성하였고, 구조계영역 내에서 정규분포하는 것으로 가정하였다. 해석결과에 대한 통계처리를 통하여 형상최적화의 결과를 나타내는 체적률의 변화도를 추계장의 상관거리에 대하여 나타내었다. 최적형상의 변화도는 상관거리가 작을 경우 크게 산정되었고, 상관거리가 큰 경우에는 적은 값을 나타내었다. 큰 상관거리에서 변화도가 적은 것은 위상최적화가 선형해석에 따르기 때문이다. 따라서 위상최적화 시 구조재료 불확실성의 특성에 따른 고려가 필요한 것으로 사료된다.
본 연구는 ESG 등급이 제공되지 않는 국내 공공기관의 ESG 등급을 추정하는 비지도 학습 기반 군집모형을 제안한다. 이를 위해, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 최적의 클러스터 수를 비교했고, 그 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 성능지표인 Davies-Bouldin Index (DBI)를 계산했다. 결과적으로, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 각각 0.734 및 1.715의 DBI 값을 산출했는데, 이는 값이 작을수록 우수한 성능을 의미하므로 스펙트럼 군집의 우수성을 확인하였다. 게다가, T-검정 및 ANOVA를 이용하여 ESG 비재무 데이터 간 통계적으로 유의미한 차이를 밝혀내고, 상관계수를 이용하여 ESG 항목 간 상관관계를 확인했다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 기존 ESG 등급 없이 공공기관별 ESG 성과 순위를 추정할 가능성을 제시한다. 이는 최적의 클러스터 수를 계산한 다음, 각 클러스터 내 ESG 데이터의 평균 총합을 결정함으로써 달성된다. 따라서, 제안된 모델은 다양한 국내 공공기관의 ESG 등급을 평가하는 근거로 활용될 수 있고, 국내 지속가능경영 실천과 성과관리에 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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