반무한 호소의 동적 모델링을 위한 역학적 집중변수모델을 제안하였다. 깊이가 일정한 2차원 반무한 호소의 전달경계의 정해를 구하였다. 정해의 거동특성을 주파수 영역과 시간 영역에서 조사하였다. 고유진동수와 합성곱 적분의 핵함수인 베셀 함수의 모양 등과 같은 해의 주요 특성이 변하지 않도록 질량, 감쇠기, 스프링 계수를 구한다. 최종 집중 변수 모델은 각각의 고유값에 대해 2개의 질량, 1개의 스프링, 2개의 감쇠기로 구성된다. 적용 예제를 통하여 새로운 집중변수모델이 댐-호소계의 시간 영역 해석에 효율적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
변수들 간 인과관계는 시차 회귀방정식을 사용한 초기의 검정법 이후 새로운 통계적 기법이 계속 개발되면서 더욱 다양하고 효율적인 분석이 가능하게 되었지만 오랜 논쟁의 대상인 닭과 달걀 간 선행관계에 대한 검정은 의외로 간과되어왔다. 본 연구에서는 현대적 관점에서 두 변수 간 인과관계를 학문적으로 조명해보기 위해 사용가능한 자료를 이용하여 통계적 검정을 실시해 보았다. 두 변수 간 관계에는 구조적 변화가 발생하지 않았음이 입증되면서 사용한 검정법 모두 수준변수 및 정상변수에서 일관된 검정결과를 보이는 것으로 나타났다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
구조물 주변의 국부세굴에 대한 예측은 현장관측 및 수리실험 결과를 이용한 다양한 경험식과 수리모형 실험, 수치 모의 등을 통하여 이루어진다. 본 연구에서는 최근 국내에서 많이 사용되고 있는 3차원 수치모형인 FLOW-3D의 세굴분석 능력 검토를 제고하기 위하여 민감도 분석을 실시하였다. FLOW 3D의 입력 매개변수는 평균입경(Average particle diameter), 유사 비중(Density of the sediment particle), 한계 무차원 소류력(Critical Shields number), 세굴 조절개수(Scour erosion adjustment), 한계 유사비(Critical sediment fraction), 점착성 유사비(Cohesive sediment fraction), 유사 항력(sediment drag force), 안식각(Angle of repose)이 있다. 이 중에서 평균입경, 안식각, 세굴조절개수, 한계 유사 fraction 등의 매개변수에 대해 초기값을 중심으로 일정 비율로 구분하여 민감도 분석을 실시하였다. 주요 매개변수의 민감도 분석 결과는 수리실험 결과치와 비교 검토 후에 민감도의 변화 범위와 선행하여 조정할 수 있는 매개변수를 제시할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 수공구조물 주변의 국부 세굴에 관한 해석시 FLOW-3D를 이용한 분석에서 보다 신뢰도 높은 결과 산출이 가능할 것으로 판단된다.
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
홍수예보는 홍수로 인한 인명과 재산피해를 저감하기 위한 비구조적 대책으로 그 정확성은 매우 중요한 요소이다. 그러나 우리나라 홍수예보에서 주로 쓰이는 저류함수모형은 그 적용에 있어서 매개변수의 결정이 매우 중요하지만 이를 결정하는 것은 매우 어렵다. 그래서 현재에는 주로 경험식을 이용하거나 수문 기술자의 판단에 의해 보정이 이루어지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 저류함수모형 매개변수의 특성을 알고 범위를 설정하기 위해서 민감도 분석을 수행하였으며, 보정을 위해 다양한 보정방법과 목적함수를 적용하여 그 성능을 평가하였다. 또한 유역에 맞는 매개변수를 결정하기 위한 방법을 제시하고, 결정된 매개변수를 이용하여 검증홍수사상에 대해 검증을 수행하였다. 본 연구의 결과와 기존에 제시된 매개변수를 사용한 결과를 비교하였다. 기존에 제시된 대상유역의 저류함수모형 매개변수도 좋은 결과를 나타내었으나, 새롭게 추정된 매개변수는 보다 더 좋은 결과를 도출하였다.
짝수 차의 회절빔을 선택적으로 소거하여 짝수 개의 회절빔 어레이를 얻는 이진 위상 회절격자의 설계 방법을 제안하였고, 설계시 최적화 속도에 관여하는 상수 및 독립변수에 관하여 논하였다. 그리고 $1{\times}2에서 1\times}20$까지의 최적해를 구하였고, 그 실험 결과를 나타내었다.
LDPCA 부호는 부호율-적응적인 특성과 함께 뛰어난 압축률을 가지고 있어 분산 소스 부호화 시스템에서 사용되는 오류정 정부호로서 많이 사용되고 있다. 하지만 소스와 보조정보 사이의 상관관계가 낮은 영역에서는 급격한 성능열화가 일어나게 된다. 본 논문에서는 기존 LDPCA 부호에 특정 압축률 이상의 단계에서 추가 누적 신드롬 대신 변수노드와 일대일로 연결되어 있는 차수-1 신드롬을 전송하는 방식을 적용하여 이 영역에서 급격하게 발생하는 성능열화를 줄였다. 또한 차수-1 신드롬과 연결할 변수노드 집합을 선택할 때 복호화기에서 사용하는 LDPCA 부호의 검사노드 차수 분포를 집중시키는 알고리즘을 제안하여 성능을 더욱 향상시켰다.
단결정 실리콘내에 $As^+$이온 주입에 의해 형성된 이온주입층의 특성을 ellipsometric 변수$(\psi,\Delta)$로 연구하였다. Ellimsometric 변수($(\psi,\Delta)$를 이온주입층의 두께 함수로 이론적인 ellipsometric 방정식을 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 spiral 곡선을 얻었으며, 이 곡선과 실제 측정된 시료의 ellipsometric 데이터는서로 잘 일치하였다. 이온주입층의 열처리 특성을 조사하기 위해 여러조건으로 급속 열처리한후, 비정질층의 재결정화 과정을 연구하였다.
국방부에서 발표한 ‘국방개혁에 관한 법률’ 에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 좀 더 효율적인 직무교육 방안이 필요하게 되어, ‘차등제 교육’을 시행하고 있다. 이 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 입교 초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들을 이용하여 교육 성취도 예측 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 ‘일반관리 인원’, ‘집중관리 인원’의 값을 갖는 이진형 성취집단 변수이며, 사용된 기법은 k-means 군집기볍과 Decision Tree 기법을 혼합한 모형, k-means 군집기법과 Neural Network 기법을 혼합한 모형, Decision Tree 모형, Neural Network 모형, Bayesian 모형, 그리고 Logistic 모형 등을 사용하였다. 그 결과 k-means 군집기법과 Decision Tree를 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력올 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 적극적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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