본 연구는 연속류 도로에서 안정교통류를 유지하기 위하여 교통흐름이 불안정한 현상을 감지하기 위한 방안을 제시하였다. 연속류 도로의 안정성이론에 기초하여 안정 교통류의 임계수준을 판단할 수 있는 교통류지표들 간의 관계를 도출하였다. 안정교통류임을 판단할 수 있는 거시적인 교통류 지표들이 다양한 상황에서 적용하기 어려운 점을 감안하여 본 연구에서는 검지기를 통해 측정된 연속차량의 속도배열에 대한 누적이동평균(IMA: Integrated Moving Average)을 사용하여 연속류 도로의 불안정성을 파악하는 모형을 개발하여 혼잡상황이 발생하기 이전에 진입교통량을 감소시키거나 속도제한을 통하여 혼잡을 사전에 예방할 수 있는 모형을 제시하였다. 천안-논산고속도로의 혼잡상황 자료를 바탕으로 분석한 결과 불안정 교통류 상황을 나타내는 안정도 평가지수인 값의 변화추세가 혼잡으로 인한 속도와 점유율 등의 시계열적 변화와 유사한 것으로 분석되었다.
본 연구는 출력특성의 안정성과 정밀성이 우수한 광전류센서의 개발을 위하여 센싱부의 온도변화에 따른 출력신호를 검토하고, 온도변화에 따른 출력특성이 안정된 센싱부를 적용하여 출력특성을 연구하였다. 기존 광전류센서에서 중요시스템인 센싱부의 광섬유의 온도특성과 Verdet 상수의 온도의존도에 따라 출력신호가 불안정하다. 이러한 광전류센서의 온도변화에 따른 오차를 개선하기 위해 센싱부에 대한 온도특성을 분석하고, 온도변화에 내구성이 뛰어난 소재를 적용함으로써 센싱부의 안정된 출력특성을 가지는 광전류센서를 개발하고자한다.
유비쿼터스 교통환경이 구현되면 기존 ITS 환경에서는 불가능하였던, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이러한 유비쿼터스 교통 환경의 장점에 입각하여 교통류 안정성을 지표로 하는 연속류 정체예방관리 방안이 선행연구에서 제시된 바 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 교통환경에서 정체예방관리를 실현함에 있어 제기된 쟁점사항들에 대하여, VISSIM 시뮬레이션 실험결과에 입각하여 해답을 제시하였다. 교통류 안정성을 명시적으로 교통류 관리에 적용할 수 있도록, 유비쿼터스 교통환경에서 수집 가능한 차량군 길이와 간격으로 도출하였다. 또한 교통상황에 따라 차별화된 운영관리가 필요하다는 타당성을 도출하고, 교통상황 구분 및 상황별 운영관리 방안을 제시하였다. 마지막으로 이러한 관리를 수행하였을 때 어떠한 잠재적 이익이 있는가를 보여주었다. 본 연구 결과는, 제반 제약조건으로 말미암아 제한적인 시뮬레이션 실험을 통해 도출되었다. 그러나 유비쿼터스 교통환경에서 새로운 개념의 교통관리를 시행하는 데 있어 그 타당성은 보여줄 수 있었다고 판단된다. 향후 보다 포괄적인 현장실험을 통해 제반 결과들이 확정되어야 할 것이다.
본 논문에서는 고압방전등 전자안정기의 제작시 발생하는 음향공진 현상을 방지하기 위해서 방전등에 55.5[Hz]구형파를 인가하였고, 이 경우 방전등의 부저항특성 및 방전등의 시동특성에 효과적으로 대응하기 위해 인버터에 공급되는 전원을 정전류 쵸핑에 의한 DC전압으로 하였다. 설계된 전자안정기는 220[V]AC전원 전압을 정류하고, 스위칭 주파수가 30[kHz]인 정전류 쵸핑으로 방전등의 관전압에 맞는 DC전압을 인버터에 공급하며, 인버터에서 55.5[Hz]의 구형파를 방전등에 인가하도록 설계하였다. 설계한 전자안정기를 제작하여 실험한 결과, 비교된 재래식 안정기보다 효율이 향상되고, 플리커현상이 발생하지 않으며, 방전등 시스템의 정전력화 및 조광기능을 갖추고 있어서 탁월한 실용성을 입증하였다. 제작한 전자안정기의 용량은 300[W] 입력전압은 220[V]이며, 실험에 사용한 램프는 정격전력이 300[W]이며 관전압 135[V] 관전류는 2.0[A]로서 측정하였다.
토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.
홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
비가연성 방사성 폐기물로 발생되는 물질은 큰크리트, 유리, 석고, 철재류, 토사류 및 원자력발전소 계통에서 발생하는 필터류 등이며, 이들 폐기물 중 금속류를 제외한 물질들의 성분은 SiO$_2$가 60%이상, CaO 3~12%, $Al_2$O$_3$ 10% 미만으로 일반 유리의 성분과 유사하다. 따라서 이들 비가연성 방사성 폐기물을 최적의 흔합비로 용융하였을 경우 안정한 유리질의 고화체를 생성시킬 수 있다. 본 연구에서는 시료별로 조성이 다른 비가연성 모의 폐기물을 플라즈마 토치(60kW)와 용융로 등이 장착된, 시스템에서의 용융 실험을 통해 약 20%정도의 부피 감용효과가 있음을 밝혀냈고, 생성된 웅융 고화체에 대한 침출실험을 통하여 EPA의 규제치를 안정적으로 만족하는 건전성을 확인하였다.
ZnO 나노 구조는 화학적으로 안정하고 큰 엑시톤 에너지를 가지는 성질 때문에 청색 영역에서 작동하는 광전소자의 제작에 대단히 유용하다. ZnO 나노 구조중에서 ZnO 나노 입자는 UV 광탐지기 소자가 작동하는 영역에서 광반응이 매우 민감하여 연구가 많이 진행되고 있다[1]. 그래핀은 높은 전도도, 투명도 및 화학적, 열적 안정성이 뛰어난 독특한 물리적 특성을 가지고 있기 때문에 차세대 전자소자와 광전소자의 우수한 소재로 각광 받고 있다[2,3]. 본 연구에서는 UV 광탐지기에서 뛰어난 특성을 보이는 ZnO 양자점을 포함된 poly-N-vinylcarbazole (PVK) 층에 전기적 특성이 뛰어난 그래핀 층을 삽입하여 UV 광탐지기의 광전류를 향상 시키는 연구를 하였다. PVK 표면에 ZnO 양자점이 붙어서 형성되어 있는 모습과 그래핀 층에 PVK와 ZnO QD가 붙어있는 것을 투사 전자 현미경을 통하여 관찰 하였다. 전류-접압 측정을 하여 암전류와 광전류의 차이가 많이 나는 것을 알 수 있었다. 그래핀 층을 삽입한 광탐지기 소자에서 광전류가 향상되는 것을 알 수 있었다.
교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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