본 연구는 격자수, 첫 번째 격자까지의 거리($Y_P+$), 난류모델 그리고 이산화 방법에 따른 해의 변화량을 조사하였다. 대상선박은 KVLCC이며, 격자구성과 유동해석은 상용코드인 Gridgen V15와 FLUENT를 사용하였다. 검토는 2가지 파트로 나누어서 수행하였다. 첫 번째 파트는 격자수, 난류모델 그리고 이산화 방법의 조합에 따른 해의 영향성을 평가하였다. 두 번째 파트는 적합한 $Y_P+$ 선정에 초점을 두었다. 격자수와 이산화 방법이 동일한 경우 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 압력저항은 약 9 %의 큰 차이를 보였다. $Y_P+$와 이산화 방법이 동일한 경우 $Y_P+$를 30과 50으로 설정하였을 때 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 100에서는 약 3 % 차이를 보였다. 반면, 압력저항은 $Y_P+$값에 무관하게 난류모델에 따라 약 10 % 차이를 보였다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 격자 수 변화 따라 마찰저항, 압력저항 그리고 전 저항 모두 큰 차이를 보이지 않았다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 $Y_P+$의 변화에 따라 마찰저항은 5~8 %의 큰 차이를 보였고, 압력저항은 큰 차이를 보이지 않았다.
본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 근사 이산-시간 모델 기반 지능형 디지털 재설계 기법의 타당성에 대해서 논의한다. 타당성을 검증하기 위해 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 안정도 및 상태-정합에 특성이 분석된다. 구체적으로 근사 이산-시간 모델들의 상태 사이의 비정합의 크기가 충분히 작으면 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 평형점은 점근적 안정함을 보인다. 또한 이러한 비정합이 영으로 수렴함에 따라 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템과 주어진 아날로그 제어시스템 사이의 비정합은 매우 작아짐을 보인다.
본 논문은 LOD 메쉬 생성을 위한 이산 곡률을 이용한 새로운 오차 척도를 제안한다. 메쉬의 간략화를 위한 이산 곡률은, 부드러운 곡면 추정의 과정 없이 꼭지점 중심의 표면각과 표면적, 이면각 등 의 기하학적 속성만을 이용하여 계산되는 곡률로서, 표면의 특징을 잘 표현하고 있다. 그러므로 이산 곡률에 기반한 새로운 이산 곡률 오차 척도는 원래 모델의 기하학적 형상을 최대로 유지하여 간략화 모델의 정확성을 증가 시키고, 전역 오차 척도로 사용될 수 있다. 또한, 본 논문에서는 LOD 모델을 간략화 비율이 아닌, 오차 척도를 기준으로 생성할 것을 제안한다. 왜냐 하면 LOD는 원래 모델과 각 단계의 간략화된 모델 사이의 근접도에 따라 나누어진 단계를 뜻하기 때문이다. 따라서 이산 곡률 오차 척도는 기존의 오차 척도에 비해 비교적 많은 수학적 연산이 필요하나, 각 단계의 LOD 모델이 원래 모델의 형상을 잘 유지하면서 간략화 비율이 아닌 상세도의 차이를 가지도록 효과적으로 LOD를 생성, 제어할 수 있다.
이산사건 시스템을 기술하는데는 다양한 방법론들이 있으며 event의 관점에서 본다면, event loss 방법론과 event lossless방법론이 있다. event loss방법론의 경우 때때로 원치 않는 event loss가 발생하여 시스템을 deadlock의 상태로 이끌 수가 있으며, 이러한 것을 피하기 위해 본 논문은 event loss방식의 동기식방법론인 DEVS형식론으로 기술된 모델을 본 논문에서 제안하는 TSRG란 방법을 이용하여 event loss의 유무를 해석할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 소개된 해석 기법은 linear programming을 이용하여 해를 구할 수 있으며, DEVS형식론으로 기술된 이산사건 모델들간의 event loss의 유무를 해석함으로써 서로간의 통신 동기화의 가능성 분석을 가능하도록 한다.
하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
본 논문에서는 고 농도로 불순물이 주입된 영역에서 전자 및 정공 농도를 정교하게 구현하기 위해 Fermi-Dirac 분포함수를 고려한 포아송 방정식의 이산화 방법을 제안하였다. Fermi-Dirac 분포를 근사시키기 위해서 Least-Squares 및 점근선 근사법을 사용하였으며 Galerkin 방법을 근간으로 한 유한 요소법을 이용하여 포아송 방정식을 이산화하였다. 구현한 모델을 검증하기 위해 전력 BJT 시료를 제작하여 자체 개발된 소자 시뮬레이터인 BANDIS를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 상업용 2차원 소자 시뮬레이터인 MEDICI에 비해 최대 4%이내의 상대 오차를 보였다.
Functionally graded materials(FGMs) involve dual-phase graded layers in which two different constituents are mixed continuously and functionally according to a given volume fraction. For the analysis of their thermo-mechanical response, conventional homogenized methods have been widely employed in order to estimate equivalent material properties of the graded layer. However, such overall estimations are insufficient to accurately predict the local behavior. In this paper, we compare the thermo-elastic behaviors predicted by several overall material-property estimation techniques with those obtained by discrete analysis models utilizing the finite element method, for various volume fractions and loading conditions.
본 연구에서는 프리폼(free form)을 가지는 공간구조물의 유한요소망을 자동으로 생성하는 기법을 개발하고 그 배경이론과 수치실험 결과 그리고 이용방안에 대하여 기술하였다. 본 연구를 통하여 제시한 유한요소망 생성기법은 공간구조물의 해석을 위해 전통적으로 이용하던 형태별 자동생성기법의 한계를 극복하기 위하여 개발 되었다. 개발된 자동 생성기법은 최근 연속체 쉘 구조물의 형태를 정확히 구현하기 위해 활발히 이용되고 있는 CAGD기법을 도입하였다. 본 연구에서 제시된 자동생성기법은 두 단계의 생성과정을 거치는데 첫 번째가 구조물의 형태를 기하학적인 모델로 표현하는 단계이며 두 번째가 표현된 기하학적인 모델에 이산화된 공간구조물을 생성하는 단계이다. 수치실험을 통하여 본 연구에서 개발된 자동생성기법이 임의의 형상을 가지는 이산화된 공간구조물을 표현하기 용이할 뿐만이 아니라 기존의 자동생성기법을 수정 이용할 수 있는 장점이 있으며 특히 이산화된 공간구조물의 형상최적화에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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