종래의 연구들은 주로 시간이 경과함에 따라 수리비용과 고장시간 간격이 고정된 상태에서 최적교환시각(T)을 구하는 조건을 발견하는데 중점을 두었으나, 대부분의 시스템은 시간이 경과할수록 고장시간간격이 좁아지고 수리비용은 증가하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 위의 두 조건을 만족하는 보다 현실적인 모델을 구축하였으며, 또 일정시간 내에 2개의 시스템이 존재할 때 어느 조건 하에서 시스템이 확률적으로 우월한가를 분석하는 연구를 수행하였다. 즉, 시스템은 시간이 경과함에 따라 확률 P[N=k]로서 완전수리를, 1-P[N=k]로서 소수리를 행하는 모델을 고려하였다. 여기서 N은 연속된 완전수리 사이의 소수리의 수를 나타낸다. 또한 초기고장에 있어서 수리에 의해 새로운 시스템이 되는 확률이 높고, 고장횟수가 증가함에 따라 완전수리가 행해지는 확률이 낮아지는, 보다 현실에 가까운 모델을 구축하였다. 모델을 일반화하기 위해 수리비용은 확률변수로 가정하였다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
1998년 6월과 7월 두 달간에 걸쳐 한국의 한 공군기지의 3-9세령의 군용견 35마리에서 스크리닝한 10마리의 개심장사상충 자연감염 개의 이정맥으로부터 2시간마다 72시간 동안 채혈하여 0.1ml 혈액의 후층도말 brilliant cresyl blue 표본을 만들어 미세사상충을 동정한 다음 그 수를 계산하였다. 이 실험은 일주일 간격으로 두번 실시하였다. 말초혈액에서 검출된 총 미세사상충의 2시간 간격 평균치에 대한 2시간 간격의 자충수의 백분율을 산출한 바 21시에 최고, 11시에 최저이었으며, 비록 최고치는 최저치의 2.17배로서 낮지만 일봉성 야간정기출현성이 인정되었다 (점근성, 95%).
본 논문에서는 파장분할다중화 방식을 사용하는 광상호연결망에서 송신기의 지연시간과 수신노드에서의 광/전(光/電) 시간을 동시에 고려하여 각 노드의 패킷 수신 간격이 일정하면서도 전체 방송 주기를 최적화 할 수 있는 송수신 스케쥴링 알고리즘을 제안하고자 한다. 즉, Nro의 노드로 구성된 스타(star)형 구조에서 K개의 파장을 사용하여 일정한 간격으로 패킷을 수신할 경우에 최적의 방송주기를 제시하고 그에 따른 스케쥴링 알고리즘을 설명하고 있다.
본 연구에서는 갭을 갖는 전극을 제작하고, 전극사이의 간격이 좁아짐에 따른 분석물질의 전기화학적 신호증폭현상을 확인하였다. 광 리소그래피와 전자빔 리소그래피를 이용하여 기본 전극을 구성하고 이를 바탕으로 전극의 표면에 금속의 환원을 유도함으로써 환원시간에 따라 전극이 점점 좁아지게 하는 방법을 이용하여 다양한 간격의 갭 전극을 제작하였다. 이와같은 방법으로 제작된 전극을 전기화학 신호분석장치에 연결하고, $2{\mu}m$의 간격부터 약 50 nm 까지의 다양한 전극 간격을 가지는 갭 전극 각각에 대한 전기화학적 신호를 분석하였다. 전극에 Ferricyanide 를 노출시켜 전극의 간격이 좁을수록 FeCN63-의 산화 환원에 따른 패러데이 전류가 증폭하는 것을 확인하였으며, 분석물질의 검출 한계 농도 또한 낮아짐을 확인하였다. 이러한 실험결과는 일정전위기의 순환전압전류법, 주사전자현미경, 원자힘현미경을 이용하여 분석되었다.
노면배수시설의 설계방법을 임계지속시간의 고려 여부와 등류 및 부등류의 해석 방법에 따라 4가지로 구분하고, 각 방법에 따른 설계결과를 비교·검토하였다. 임계지속시간을 고려하지 않는 방법에서 설계강우는 10분 지속시간의 강우강도로 정하나, 임계지속시간을 고려할 경우 설계강우는 강우의 지속시간과 유출의 도달시간이 유사해지는 경우를 시산적으로 찾아 결정한다. 4가지 설계방법으로 수립된 설계모형을 다양한 수로의 종단경사 및 길어깨 횡단경사를 가지는 노면배수시설에 적용하고, 그 설계결과를 비교 검토하였다. 10분 지속시간의 강우강도를 이용하는 경우, 부등류 해석을 기반으로 설계한 유출구 간격은 종단경사와 길어깨 횡단경사가 작은 경우에만 등류 해석보다 크게 산정되었다. 반면 도달시간을 산정하여 임계지속시간을 결정하는 경우에는 본 연구에서 고려된 모든 조건에서 부등류 해석을 기반으로 설계한 유출구 간격이 등류 해석보다 크게 산정되었다. 그러나 도달시간을 산정하여 임계지속시간을 결정하고 부등류 해석을 기반으로 설계한 유출구 간격은 10분 지속시간의 강우강도를 적용하고 등류 해석을 기반으로 설계한 값보다 항상 작은 것으로 조사되었다.
풍력터빈 블레이드에서 발생하는 공력소음원의 위치 특성을 파악하기 위해 마이크로폰 어레이를 사용하여 소음원 풍동시험을 수행하였다. 풍동시험은 KARI 중형 아음속풍동에서 수행되었으며, 소음원의 위치파악을 위해 시간영역 회전체 빔포밍기법을 사용하였다. 기존 시간영역 회전체 빔포밍 기법의 경우 시험데이터 해석에 많은 시간이 소요되나, 본 논문에서는 원통형 좌표계에서 회전각 격자간격과 해석기간 간격 사이의 상관조건을 도입하여 데이터 해석시간을 기존 방법 대비 1/5로 단축하였다. 시험결과 나타난 주파수에 따른 블레이드 공력소음원의 위치 특성은 2kHz 이하 대역에서는 블레이드 반경 80% 부근에 주소음원이 위치하며, 4kHz 이상 대역에서는 블레이드 끝단 부근에 주 소음원이 위치하고 있다.
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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