초음파검사 시스템은 검사자, 검사장비, 검사절차서로 구성되어진다. 따라서 각각의 구성의 성능에 따라 초음파검사의 신뢰도가 좌우되며, 또한 검사환경이나 검사체의 재질, 결함의 유형에 따라서도 검사의 신뢰도는 영향을 받게된다. 이러한 다양한 인자들로 인해 비파괴검사의 신뢰도를 평가하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 로지스틱 모델과 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 초음파검사의 신뢰도를 척도할 수 있는 검출확률을 평가하고자 한다. 신뢰도 평가의 유용성을 검증하기 위해 원진배관에 대한 순회시험의 데이터에 신뢰도 평가 모델을 적용하였다.
본 논문은 시뮬레이션 기반으로 메타 모델을 이용하여 LEEFI형 착화장치의 설계 신뢰도를 추정하는 방법과 설계 신뢰도를 추정한 결과를 나타내었다. LEEFI형 착화장치에서 비행편 속도는 화약 기폭에 중대한 영향을 미친다. 복잡한 물리적 현상으로 비행편의 속도가 발생하기 때문에 문헌에 공개된 역학적 모델을 이용하여 비행편 속도를 평가하는 데 많은 연산 시간이 필요하다. 또한 높은 신뢰도를 가지는 착화기는 요구되는 신뢰수준이 증가할수록 신뢰도 평가에 연산 비용이 증가한다. 따라서 설계 신뢰도 추정시 연산 효율성을 증가시키기 위하여 시간에 따른 비행편 속도에 대한 메타모델을 구축하였다. 구축한 메타모델을 이용하여 설계 변수의 다양한 분포 및 시그마 수준에 따른 설계 신뢰도를 추정한 결과를 나타내었다. 그리고 제안하는 추정 방법에 대한 연산 효율성과 정확성을 분석하였다.
본 논문에서는 초기 핵 펄스방사선에 대한 군 무기체계내의 반도체 소자에 대한 피해를 분석하기 위해 피해평가 모델개발 연구를 수행하였다. 우선 핵 펄스방사선을 입력신호로 모델링하고 물성과 구조특성에 따라 정밀하게 모델로 구현한 다이오드 소자에 인가하여 소자내부에서 생성되는 전하들의 거동을 모사하고 출력특성을 분석하였다. 구축한 펄스방사선 피해 평가모델의 신뢰성 검증을 위해서 모델링한 소자와 동일한 공정변수로 제작한 다이오드 소자에 대해 유사한 특성의 펄스 방사선을 조사하고 출력전압의 순간 변화량을 실측하는 실험을 진행하였다. 실험결과 얻은 실측값은 동일소자의 모델에 대한 입력 펄스방사선의 출력 시뮬레이션 결과와 22.9%의 오차를 보여 개발한 피해평가 모델을 통해 핵 펄스방사선의 전자소자 피해현상을 비교적 정확히 모사하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.
지하 수송에 대한 수요가 증가함에 따라 도로터널 사용자와 운영자는 다양한 원인에 의한 위험에 노출되어 있으며, 주요 원인은 각각 사고 이벤트가 될 수 있는 교통상황이다. QRA(정량적 위험평가)의 중요성은 도로터널의 안전성을 정량화하고, 다수의 이해관계자들의 관점(용량, 신뢰성, 가용성, 유지보수 및 안전)에서의 요구조건에 밸런스를 유지하려는 의도에서 커지기 시작했다. 위험평가에 사용되는 고전적 방법은 ETA, FTA이지만, 변수의 다양함과 상호관계를 반영하지 못한다는 이유에서 이 방법들은 상대적으로 단순한 경우에만 적용할 수 있다. 특정위험평가에 필요한 객체, 이벤트, 결과 및 가정, 경계조건 등의 총체는 도로 터널시설 위험평가를 위해 필수적인 내용으로 관찰되어야 하는 시스템을 만들고, 정보, 데이터, 모델 등 관련 항목들이 그 시스템을 서술하게 된다. 시스템은 위험모델에 기반한 계층적 지표들을 사용하여 모델링되고 분석되며, 시스템의 모든 가능한 구성은 지표의 적절한 선택을 통하여 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반터널에서뿐만 아니라 복층터널 같은 복합적인 지하시스템 변수들간의 상호의존성을 고려하여 정량화할 수 있는 베이지안 네트워크를 근거로 한 정량적 위험평가방법을 소개한다.
이 연구의 목적은 면외방향으로 반복하중을 받는 철근콘크리트 벽식 교각의 지진거동을 파악하고 합리적이면서 경제적인 내진설계기준을 개발하는데 있다. 정확하고 올바른 성능평가를 위하여 신뢰성 있는 비선형 유한요소해석 프로그램을 사용하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 유한요소로서는 면내회전강성도를 갖는 4절점 평면 쉘요소가 사용되었다. 두께방향에 대한 철근과 콘크리트의 재료성질을 고려하기 위하여 층상화기법이 도입되었다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 속에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 신뢰성 있는 실험결과와 비교를 통하여 이 논문의 제안방법이 면외방향으로 반복하중을 받는 철근콘트리트 벽식 교각의 내진성능평가에 적합한 방법임을 입증하고자 한다.
국내 승용차용 삼원촉매의 경우 열적 내구성을 만족시키지 못하고 조기 파손되는 사례가 증가하고 있다. 이것은 차량의 배기가스 정화장치의 신뢰성에 치명적 손상을 유발시키므로 삼원촉매의 내구성 평가 모델을 파악할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 세라믹 모노리스 담체에서 발생되는 열응력을 구한 뒤 강도저하계수모델과 파손확률을 기초로 삼원촉매의 열적 내구성을 평가하였다.
평면 골조 구조물로 이상화된 Web frame의 최종강도를 합리적으로 추정하기 위해 기존의 탄성해석 방법 대신에 구조물의 소성붕괴를 최종상태로 가정하여 구조해석을 수행하는 소성 해석 방법으로 선형 계획법과 Compact procedure를 정식화 하였고, 그 결과를 탄소성 해석과 비교하여 Web frame의 안전성 평가에 있어서 소성강도 해석 방법의 유용성을 검토하였다. 또한 구조해석에 사용되는 변수들의 확률적 특성을 고려하여 구조물의 안전성 평가를 하는 신뢰성 해석을 위해 소성붕괴 해석에서 얻어지는 구조물이 소성 파괴모드를 신뢰성 모델로서 사용 하였으나, 선체와 같이 과잉 구속되어 있는 부정정 구조물이 갖는 다수의 파괴모드 문제를 처리 하기 위해 기본 파괴모드 해석 방법과 자동 파괴모드 해석 방법을 이용하였고, 얻어진 파괴 모드로 부터 Web frame의 파괴확률을 계산하여 구조물의 안전성 평가에 있어서 확정론적인(deterministic)방법과 확률론적인(probabilistic)방법을 비교 검토하였다.
극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.
본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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