고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.
역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용이 되고 있으며, 최근 선형뉴런을 비선형 함수 대신 출력층에 이용하여 모델의 예측정확도를 향상 시킨 바 있다. 본 연구에서는 그 원인을 규명하기 위한 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리(Euclidean Weight Distance)를 제안한다. 이 지표를 이용하여 신경망의 입력층과 은닉층, 그리고 은닉층과 출력층의 웨이트를 감시하였으며, 그 결과 예측정확도의 향상이 이 지표의 감소에 기인하고 있음을 알았다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비로부터 Langmuir Probe 진단 시스템을 이용하여 수집하였다.
사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.
Fe-Ni-Co 합금 박막(<$100{\mu}m$)을 황화물계 용액에서 전주공정으로 제조하였다. XRF로 측정한 박판의 평균 조성은 Fe-34 wt.% Ni-3 wt.% Co 이다. AFM으로 측정한 표면 조도는 35.2 nm 이다. 표면의 나노 경도는 평균 5.4 GPa 이었다. Oliver 모델을 적용한 구리 박막의 탄성하강강성도는 약 75 이었다. Alekhin 모델을 적용한 구리 박막의 마찰계수, 피로한계는 각각 0.134, 0.027 이었다. 유한요소법으로 평가한 Berkovich 형 나노압침선단의 하중분포를 이차원 선형 및 비선형 해석하면 1 [mN]의 정적하중을 가한 Fe-Ni-Co 박막은 약 576 [mN]로 예측되었다. 압침선단의 하중집중정도는 표면탐침현미경으로 관찰한 압흔의 변형정도와 유사한 경향을 보였다.
가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.
다공질매질에 굴착된 2개의 관정과 단열암반층에 굴착된 2개의 관정으로 부터 단계양수시험이 실시되었다. Jacob(1947)이 제시한 P = 2.0 값은 단계양수시험의 수위강하를 해석하기 위하여 다공질매질과 단열암반층에 모두 적용되고 있다. 단계양수시험 해석에 대한 선형 모델(Jacob's graphic method)의 문제점들을 파악하기 위하여, 선형과 비선형 모델(Labadie and Helweg's least-sauares method)에서 산정된 우물상수(대수층손실상수(B), 우물손실상수(C) 및 우물손실지수(P))를 비교 분석하였다. 선형과 비선형 모델에서 산정된 C와 P값의 차이는 대수층의 투수성과 관정의 조건에 따라 다양하게 나타났다. 즉, 다공질매질에서 비선형 모델로 산정된 C값은 선형 모델로 산정된 C값에 비해 약 $10^0{\sim}10^{-2}$, 단열암반층에서는 약 $10^{-3}{\sim}10^{-6}$배 낮게 나타났다. 비선형 모델을 통해 산정된 다공질매질의 P값은 $2.124{\sim}2.775$, 단열암반층은 $3.459{\sim}5.635$의 범위로 산정되었으며, 이때 비선형 모델에서 우물손실은 P값에 따라 크게 좌우되었다. 선형과 비선형 모델을 통해 산정된 우물효율성의 차이는 다공질매질에서 $1.56{\sim}14.89%$, 단열암반층에서 $8.73{\sim}24.71%$를 보여 모델의 선택에 따라 상당한 오차를 가지는 것으로 나타났다. 또한 비선형의 최소제곱법을 적용한 회귀분석 방법이 모든 대수층의 단계양수시험 해석에 있어 매우 유용함을 확인하였다.
도로기하설계의 기준이 되는 요소에는 시거(視距), 차량의 안정성, 운전자의 안락감, 배수, 경관 등이 있으며, 이 중 선형 결정에 있어서 가장 결정적인 요소는 시거이다. 도로와 그 위를 주행하는 운전자의 관찰 행위는 분명히 입체적인 특성을 가지고 있다. 그러나, 현행의 도로설계는 과정상 여러 가지 제약조건으로 인해 평면과 종단을 분리하여 2차원적으로 시거를 분석하여 설계시 적용하여 왔다. 입체시거의 계산이 까다롭고 2차원적인 시거가 실제의 입체시거와 크게 차이가 나지 않는 것도 그 원인에 포함된다. 하지만 최근의 도로안전에 관한 연구에서 도로일관성이 대두되었고, 이러한 일관성 평가를 위해서는 안전요소들의 안전여유(safety of margin)를 계산할 수 있어야 한다. 따라서 시거에 관한 정확한 안전여유를 계산하기 위해서는 정확한 입체시거의 적용이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 임의의 평면선형과 종단선형의 합성으로 이루어진 도로선형에서 입체시 거를 계산할 수 있는 모형을 유도하는데 초점을 두었다. 제시되는 모델을 이용하여 도로선형을 가정한 후 시거분석을 실시해 보았으며 2차원적 시거와의 단순비교를 통하여 두 경우의 시거에 차이가 있음을 확인하였다. 제안된 모델은 3차원 도로선형에 대한 설계기준을 정량화 하거나 입체시거 분석이 요구되는 도로안전의 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 스틸베어링을 가진 교량의 단순해석의 효과를 상부구조의 충돌의 유무에 따라 점검하였다. 교량의 지진해석에서는 비선형 시간이력해석이 일반적으로 사용되지만, AASHTO 등을 포함해서 많은 시방서는 단순해석법을 제시하고 있다. 그러나 AASHTO에서는 충돌에 대한 언급이 없고, 이로 인하여 단순해석의 결과가 비선형 시간이력해석과 차이가 있을 수 있음을 알 수 있다. 그래서 본 연구에서 다경간 단순지지 교량과 다경간 연속 고량, 두 형태의 교량에 대하여 비선형 모델을 개발하고, 이들을 단순해석에 적합하게 선형 모델로 수정하였다. 그리하여 비선형 시간이력해석과 단순 선형해석들의 결과를 비교 검토하였다. 이를 통해서, 단순 선형해석에 있어서 충돌 또는 접촉을 고려하는 것이 비선형 시간이력해석 결과와 가장 근접함을 알 수 있었다.
Supercavitation이 발생하는 익주위의 유동을 선형이론으로 해석하기 위하여 유동장에 용출과와를 분포시켜서 선형 적분방정식을 유도하고, 익의 영각과 cavitation 수의 변화에 따른 양력계수, 항력계수를 구하여 실험치와 비교하였다. 특이점법을 이용한 선형이론에 의하여 구한 계산치를 실험치와 비교한 결과 익의 영각이 작을 경우에는(${\alpha}<10^{\circ}$) 잘 일치하지만 영각이 클 경우(${\alpha}<10^{\circ}$)에는 오차가 크므로 선형이론에 의한 해석은 적합하지 않았다. 선형이론에 의한 해석에서 실험치와의 오차가 커지는 주요한 원인은 cavity의 모델이 서로 다르기 때문이며, 따라서 유한한 길이의 cavity가 발생하여도 교란속도는 무한한 후방까지 영향을 미치므로 익렬의 전후에서 운동량이 보존되도록 후류를 모델화하여야 함을 알았다.
최근 카오스 동력학에 대한 연구가 많은 연구자들에 의해서 물리학, 화학, 수학, 공학, 및 사회과학 분야에서 관심을 받고 있다. 특별히 사회과학에서는 중독, 행복, 가족, 사랑 모델이 주요 연구 대상이다. 이중 사랑은 사람이 가지고 있는 4가지 감정 중 하나로서 많은 정의가 있으나 그 각각의 정의가 모두 일치하지 않는다. 최근에는 사랑을 미분방정식으로 표현하고 이 수식에서 비선형 거동 또는 카오스 거동을 찾고자 하는 노력이 중요한 연구의 하나이다. 본 논문에서는 외력을 가진 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 이 외력을 사람의 행동이나 인식 가까운 형태로 만들기 위해 가우시안 퍼지 소속 함수를 제시하고, 시계열과 위상공간을 통하여 이들의 특성에서 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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