위치측정은 사용자나 사물에게 주변 환경에 대한 인식을 가능케 하는 기본적인 요소이기 때문에 센서네트워크 환경에서는 가장 핵심적인 요소이다. 기존 위치측정 기법은 크게 Range-based방식과 Range-free방식으로 나눌 수 있다. Range-based방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요한 반면에 Range-free방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 위치측정의 정확성이 주변노드의 수에 따라 크게 좌우된다. 특히 밀집도가 낮은 센서네트워크 환경에서는 위치측정의 정확성이 매우 낮다. 본 논문에서 제안된 DRTS(Distributed Range-hybrid Tracking Scheme)는 Range-based와 Range-free방식을 혼합하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동물체를 추적할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 주변노드를 최대한 활용한 효율적인 위치측정기법과 제안된 EGP(Estimative Gird Points)의 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 기존 위치추적 알고리즘 보다 추적의 정확도 관점에서 제안된 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
철근콘크리트 구조물의 사용성을 검토할 때 처짐은 가장 중요한 사항 중 하나이며, 철근콘크리트 휨 부재의 처짐은 일반적으로 유효 단면2차모멘트의 개념을 적용하여 구해진다. 그러나 이미 사용중인 철근콘크리트 보에서 정확한 사용하중을 알기 어려운 경우에는 기존의 방법으로 처짐을 계산하는 것이 쉽지 않다. 따라서, 이 연구에서는 철근콘크리트 보에서 균열과 처짐은 상호 밀접한 관련이 있다는 사실을 바탕으로 작용하는 하중의 크기에 무관하게 철근 콘크리트 보 부재의 균열 상태로부터 처짐을 쉽게 산정할 수 있는 방법을 제안하고자 하였다. 균열폭의 합, 평균변형률 및 곡률 등의 관계를 이용하여 처짐식을 제안하였으며, 수정계수를 적용하여 보다 정확한 처짐식을 제안하고자 하였다. 이 제안식을 사용할 경우, 철근콘크리트 보에 작용하는 하중 크기에 무관하게 균열을 측정함으로써 처짐 추정치를 얻을 수 있으며, 유효 단면 2차 모멘트 값을 산출하여 처짐을 산정하는 기존의 방법에 비해 비교적 간단하게 처짐을 산출 할 수 있다. 그러나, 하중에 관계없이 균열폭으로만 처짐을 추정하므로 기존의 처짐 예측식에 비해 정확도가 다소 낮을 수 있으며, 부재의 전 구간에 걸친 균열폭 측정이 수행되어야 하는 한계성이 있다.
본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.
본 논문은 과학 및 공학에서 폭넓게 연구되고 있는 다규모 모사(multiscale simulation; MSS)에 대하여 간단하게 그 현황을 살펴본 후, 이러한 MSS를 공정개발에 효과적으로 적용하기 위하여 공정개발을 위한 PD-MSS (MSS for process development)를 제시한다. 4단계로 제시된 PD-MSS는 PLS(공정수준모사), FLS(유체수준모사), mFLS(미세유체수준모사), 그리고 MLS(분자수준모사) 로 구성된다. 각 규모의 특징과 주요 기법들, 그리고 이들 4개 규모 간 연관성을 설명한다. PD-MSS의 예로서 흡수탑, 유동층 반응기, 그리고 흡착공정의 모사가 소개된다. 성공적인 다규모 모사(MSS)를 위하여 다규모적 화학공학 문제들에 대한 이해, 각 규모 및 규모간 자연현상을 표현할 수 있는 모델 개발, 수학적 모델을 전산상에서 구현할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발, 그리고 계산을 수행하는 하드웨어에서의 조화로운 발전이 필요하다. 다규모 모사는 모사결과의 정확도(accuracy), 컴퓨터의 계산능력(computation capacity), 그리고 효율성(efficiency)을 제한 조건으로 주어진 문제에 접근해야 할 것이다. 거시적 규모와 미시적 규모는 상대적으로 잘 정리되어 있지만, 이들 사이인 중간규모(mesoscale) 에서의 모델은 병목현상을 보이고 있다. 따라서 물리적 현상을 신뢰성 있고, 정확하게 예측하기 위하여 중간규모에 대한 많은 연구가 요구된다. 시작단계에 불과한 PD-MSS는 공정개발에 있어서 시간과 비용을 절감할 수 있는 지속 가능한 기술로서 자리잡게 될 것이다.
본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.
입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
본 연구에서는 31개월령 북방전복의 성장형질에 대한 선발반응을 추정하기 위해 2008년에 생산된 2세대 육종전복의 모집단 6,858마리와 다음 세대 생산을 위해 최종 교배지침에 포함된 614마리의 자료를 이용하였다. 각 형질별 전체평균은 각 장, 각폭 및 중량이 각각 76.31 mm, 49.48 mm 및 56.90 g로 조사되었고, 중량의 변이계수가 28.70%로 나타나 다른 형질에 비해 자료의 변이가 가장 크게 나타났다. 각장, 각폭, 중량 및 비만도에 있어서 성과 성숙도의 효과에 대한 분산분석을 실시한 결과 비만도를 제외한 모든 형질에서 고도의 유의성이 인정되었으며 (p < 0.01), 성의 효과는 비만도를 제외한 모든 형질에 있어서 수컷보다 암컷이 유의적으로 높게 나타났다. 각 형질별 육종가와 표현형가의 상관관계는 각장, 각폭 및 중량에 있어서 순위상관계수와 단순상관계수의 범위가 0.63에서 0.71로 대체적으로 낮게 나타나 육종가와 표현형가의 상관관계를 더 높인다면 보다 효율적인 개량을 도모할 수 있을 것으로 사료되며, 선발반응 예측치 즉, 기대되는 유전적 개량량은 각장, 각폭 및 중량이 각각 9.6%, 9.5% 및 26.1%로 나타났다. 따라서 다음 세대에 있어서 보다 높은 선발반응을 기대하기 위해서는 선발의 정확도는 물론 최종교배를 위해 선발되는 개체의 비율과 선발강도를 적절히 고려하여야 할 것으로 사료된다.
능동위상배열안테나는 정밀한 빔의 형성과 성능 확인을 위해 근접전계 수신시험이 요구된다. 그에 따른 근접전계 수신시험을 통해 모노펄스 기능을 활용하기 위한 보상값을 획득하게 된다. 하지만, 많은 주파수 채널을 사용하는 레이다의 경우 많은 시간과 노력이 요구된다. 효율적인 레이다 개발과 생산을 위해서는 선택적으로 주파수 채널을 선정하고, 그 측정값을 기준으로 측정하지 않은 주파수 채널의 보상값을 보간법을 통해 예측하여 획득할 수 있다. 이와 같은 방법으로 보상값의 위상각 정보를 획득할 경우, 합, 차 채널간의 위상변화량을 확인할 필요성이 있다. 위상의 측정은 랩핑으로 인하여 비선형 현상이 나타날 수 있기 때문이다. 일반적인 레이다의 경우, 합, 차 채널의 전기적 길이가 유사하게 설계되지만, 특정 목적으로 전기적 길이 차이가 발생할 경우, 랩핑 현상으로 인해 보간법의 오류를 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전기적 길이 차이에 의해 발생되는 보간법의 오류를 확인하고, 하나의 주파수 선택 방안을 제시한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.923-928
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2015
FDS는 화재분석에 가장 많이 사용되는 프로그램 중 하나로 정확한 분석을 위하여 적정격자 선정이 필요하다. 이 연구에서는 적정격자 선정을 위하여 다양한 격자 종횡비(AR)를 선정하여 FDS v 6.1.2로 분석하였다. 계산시간은 온도 등의 변화로부터 시간평균값을 구하는데 충분히 긴 10분으로 설정하였다. 그리고 온도와 가시거리, 질량수지의 시간평균값은 준정상상태를 유지하는 200~600초 구간의 값으로부터 구하였다. 그 결과 $10{\times}10{\times}3[m^3]$와 $20{\times}20{\times}3[m^3]$의 두 공간에 각각 1 [MW]와 2 [MW]의 폴리우레탄 화재가 발생했을 때 종횡비 1~6에 대한 열방출률과 온도, 가시거리, 질량수지를 비교하였다. 열방출률은 종횡비와 공간의 크기 및 화재규모에 무관하게 정확함을 확인하였다. 또 $AR{\leq}5$에서는 준정상상태의 온도와 가시거리가 잘 예측되었다. 그러나 종횡비의 증가에 따라 온도의 감소폭이 증가하였고, 질량보존의 만족도가 떨어졌다. 따라서 화재 초기의 온도와 가시거리가 중요한 요소인 성능위주설계에서 $AR{\geq}3$인 경우에는 격자크기에 대한 세심한 검토가 필요함을 확인하였다. 높은 정확도가 요구되는 구획화재 시뮬레이션에는 수직방향 격자크기 0.1~0.2 [m] 이하와 종횡비 2 이하의 격자크기가 바람직함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 제 3세대 바이오매스 미세조류를 이용한 혐기성 암발효 수소 생산 과정에서 산 전처리의 최적화를 통계학적 실험방법인 반응표면법을 적용하여 도출 하였다. 1~3% (v/w)의 산 농도와 10~60 min 전처리 시간을 최적화 실험 범위로 설정하였으며 기질농도 76 g dcw/L와 초기 pH는 7.4로 고정하였고 수소발효 운전 중에 pH는 조절하지 않았다. 최적화 결과 HCl 1.2%와 반응시간 48 min에서 가장 높은 수소전환율인 36.8 mL $H_{2}/g$ dcw을 얻었으며 이때 가용화율은 18.9%로 나타났다. 정확도는 $R^{2}$=0.95로 매우 정확한 상관계수를 보였고 ANOVA test를 통해 예측된 수소전환율에 관련한 경험식은 a quadratic polynomial equation 으로 나타났으며 반응시간보다 산주입농도가 수소 생산에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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