불연속체 해석을 이용하여 터널 안정성 해석을 수행할 경우 해석 결과는 절리 모델의 선택에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 개별요소법을 이용한 불연속체 터널 안정성 해석에 있어 BB 모델 적용시의 해석 결과와 MC 모델 적용시의 해석 결과를 비교하였다. 또한 주어진 응력 조건과 터널 형상에 따른 암반의 변형 거동을 규명하기 위하여 불연속체 해석 결과와 연속체 해석 결과를 비교하였다. 연속체 해석결과와 BB 모델을 사용한 불연속체 해석 결과는 변위 및 응력 분포는 비슷한 양상을 보이는 반면, MC 모델을 사용한 불연속체 해석결과는 이와 다른 양상을 보였다. 또한 MC 모델을 사용하여 불연속체 해석을 실시할 경우 절리의 영향을 명시적으로 고려하였음에도 불구하고 연속체 해석 결과에 비해 변위 및 최소 주응력이 더 작게 발생할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이는 MC 모델이 실제 절리의 변형거동 특성을 현실적으로 모사할 수 없기 때문에 발생되는 결과이며, 특히 절리면의 전단거동에 무관하게 팽창각을 일정한 상수로 취급하는 MC 모델의 특성으로 인한 결과이다.
유한차분 감소를 이용한 감도해석 및 구조변경 프로그램을 개발하고 수치해석을 수행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 유한요소 모델로부터 얻은 유한차분감도를 이용한 결과가 미분을 이용한 감도해석법의 결과에 비해 큰 차이없이 타당한 결과를 제시하여 주는 것을 확인하였다. 2) 복잡한 판구조물의 형상을 등가의 동특성을 갖는 보를 이용하여 모델링하고, 보의 단면치수를 설계변수로하여, 구조변경을 수행함으로써 효율적인 해석을 수행하였다. 3) 혀상이 복잡한 판 구조물의 형상 및 치수등 비선형적인 요소의 변경으로 인한 구조변경시 유한차분 감도 해석법을 이용한 구조변경이 좋은 결과를 나타내는 것을 확인하였고, 이로써 유한차분을 이용한 감도해석법이 형상최적화(shape optimization)에 적합한 방법임을 알 수 있었다.
공간통계학에서는 다변량 공간자료에 대한 예측방법으로서 코크리깅 기법을 이용한다. 본 논문에서는 코크리깅을 위한 첫 번째 단계인 교차베리오그램의 추정에 대한 감도분석 대신에 일반통계학적 측면에서 주성분점수를 이용한 감도분석방법을 제안한다. 변수가 2개인 경우, 교차베리오그램에 대한 감조분석의 결과와 제안된 주성분점수를 이용한 감도분석의 결과를 비교해 본다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 타당을 검증하고, 실제 자료를 이용한 사례분석의 결과로써 재확인해 본다.
본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.
고등기술연구원에서 개발한 중수로형 발전소 시뮬레이션 프로그램을 적용하여 시뮬레이션된 결과를 그래프 및 그래픽 객체를 이용하여 모니터에 디스플레이하며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 개념을 이용한 사용자와 시뮬레이터 프로그램 사이의 실시간 상호 정보 교환을 위한 프로그램을 X-윈도우 환경에 기초를 두고 있는 SCADA 개념의 그래픽 데이터 프리젠테이션 툴을 이용하여 개발하였다. 시뮬레이터 디스플레이 시스템은 X-윈도우의 그래픽 라이브러리에서 제공하는 기능을 이용하여 사용자에게 시뮬레이션 결과의 정보를 전달하며, 단지 결과를 보는 것에 비하여 사용자의 제어 값을 입력하여 모사를 할 수 있도록 기계와 사용자 사이의 인터페이스를 제공하는 제어 입력 시스템을 개발하고 이를 이용하여 발전소 운전원의 교육 및 발전소 주요 시스템의 운전 상태와 운전 변수들의 감시 및 제어 기능을 제공하도록 설계하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.13-16
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2001
논문에서는 인터넷을 이용한 응용분야 중에서 원격으로 네트워크의 트래픽을 모니터링함에 있어서 시간이 흐름에 따라서 메모리의 증가를 요구하지 않는 Robin Database 방식을 이용한 방법에 대한 응용 연구 방법을 기술하였다. 먼저 기본적인 RRDtool을 이용하여 트래픽 모니터링 데이터베이스 구조 설계를 구현한 과정을 기술하였고, 데이터의 모니터링을 위한 모니터링 프로그램으로서 Perl 스크립트 언어를 이용한 작업 과정을 보려다. 마지막으로 본 연구결과를 통하여 구축된 트래픽 모니터링 시스템을 이용하여 실제 트래픽을 모니터링한 결과를 실험 결과에 제시하였다.
소성지수 등을 이용한 경험식 및 역해석기법을 이용하여 구한 각종 토질정수를 사용하여 탄성해석, 탄소성해석(Cam-clay model) 및 탄점소성해석(Sekuguchi-Ohta model)을 실시하고, 그 결과를 압밀실험 결과와 비교하여, 토질정수의 간접적 산정법 및 구성모델의 적합성에 대하여 고찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 압밀실험결과에 가장 근접한 해석방법은 역해석결과를 이용한 탄성해석과 역해석에서 구한 투수계수를 이용한 탄소성해석이었으며, 압밀실험에서 구한 투수계수를 이용한 탄소성해석 및 탄점소성해석은 상재하중 $10t/m^2$ 이하에서는 압밀실험결과와 유사한 결과를 나타내었고, 역해석에서 구한 투수계수를 이용한 탄점소성해석이 가장 큰 차이를 나타내었다. 탄점소성해석결과와 압밀실험결과의 차이가 가장 큰 이유는 소성지수가 매우 작은 시료에는 탄점소성모델의 적용이 적합하지 않기 때문인 것으로 판단된다.
이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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