본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
표본의 다범주 표현형을 예측하는데 사용되는 최적의 유전자집단이란 적은 수의 유전자로 표현형을 정확히 예측할 수 있는 유전자들의 모임이다. 특이발현유전자를 검색하는 통계량은 이미 여러 가지가 있고, K-평균 군집화를 곁들여 중복성이 적은 특이발현유전자들을 선택 가능하다. 이들을 바탕으로 적은 수로 정확하게 다범주 분류가 가능한 유전자집단을 구성할 수 있도록 수정한 입자최적화 방법을 제안한다. 널리 알려진 ALL 248례와 SRBCT 83례를 이용하여 제안된 방법으로 최적유전자집단을 찾을 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 폴리프로필렌 내에 투입된 탄화규소 나노 입자들의 군집현상이 나노복합재의 역학적 거동에 미치는 영향을 고찰하기 위해 분자동역학 전산모사를 통해 얻은 정보를 연속체 역학 수준에 적용시키는 멀티스케일 해석을 수행하였다. 입자 간의 거리에 따른 계면 물성의 하락을 반영하는 모델을 이용하여, 다양한 군집 상황에 따른 고분자 나노복합재의 탄성거동 변화를 관찰하였다. 또한, 나노복합재의 기계적 거동에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하여 군집밀도라는 새로운 지표를 정의하였다. 나노 입자의 군집밀도와 나노복합재의 탄성거동 간의 상관관계를 파악한 결과, 군집밀도의 값이 증가할수록 계면효과가 저하되어 최종적으로 나노복합재의 기계적 물성 상승이 억제되었다. 나노 입자의 랜덤분포를 고려한 해석을 통해, 동일한 군집밀도의 수치에 대해 나노복합재가 가질 수 있는 탄성계수의 범위를 파악할 수 있었다. 상관관계는 지수 함수형태로 표현될 수 있었으며, 이를 통해 나노 입자의 군집밀도를 이용하여 고분자 나노복합재의 기계적 거동을 효과적으로 예측 가능하다.
In the case of hard problems to find solutions or complx combination problems, there are various optimization algorithms that are used to solve the problem. Among these optimization algorithms, the representative of the optimization algorithm created by imitating the behavior patterns of the organism is the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. Since the PSO algorithm is easily implemented, and has superior performance, the PSO algorithm has been used in many fields, and has been applied. In particular, PSO-SAPARB (PSO with Swarm Arrangement, Parameter Adjustment and Reflective Boundary) algorithm is an advanced PSO algorithm created to complement the shortcomings of PSO algorithm. In this paper, this PSO-SAPARB algorithm was applied to the longitudinal controller design of a VTOL (Vertical Take-Off and Landing) aircraft that has the advantages of fixed-wing aircraft and rotorcraft among drones which has attracted attention in the field of UAVs. Also, through the introduction and performance of the Korean SBAS (Satellite Based Augmentation System) named KASS (Korea Augmentation Satellite System) which is being developed currently, this paper deals with the availability of algorithm such as the PSO-SAPARB.
본 연구는 고분자 응집제를 이용하여 짧은 시간에 입상형태의 슬러지를 제조한 다음, 입상슬러지를 호기성 입상화 장치에 주입하여 입상화를 시도하였다. 각 반응조에서 호기성 입자의 형성에 따른 입자의 크기, 밀도, 입자내 미생물 체외분비 고분자물질 등의 물리.화학적인 특성을 조사하였다. 입상형태의 슬러지를 호기성 입상화 장치에 주입하여 COD 부하량 3, 6, 9 $kg{\cdot}COD/m^3{\cdot}d$로 35일간 운전한 결과 최종 형성된 호기성 입장의 평균 크기는 각각 3.6 mm, 4.3 mm, 3.4 mm 이었고 호기성 입자의 침강속도는 각각 1.5 cm/s, 1.6 cm/s, 1.2 cm/s 이었다. COD 부하량에 따른 미생물 군집체의 비성장속도는 0.12 $d^{-1}$, 0.135 $d^{-1}$, 0.133 $d^{-1}$이었으며 전반적으로 호기성 입상화 장치에서는 COD 부하량이 $6kg{\cdot}COD/m^3{\cdot}d$로 운전된 반응조에서 호기성 입자의 물리 화학적인 특성이 우수하였다.
하천, 강어귀 및 해안 지역의 점착성 유사는 흐름 내에 입자의 충돌에 의한 흡탈착으로 인해 다양한 크기의 플록을 형성한다. 이 플록은 오염물과도 군집을 형성하여 하상이 퇴적되는 경우가 많으며 홍수 등과 같은 외부 충격으로 인해 재부 되어 하천 환경 및 생태계에 악영향을 미친다. 군집의 형성은 화학적인 결합과 물리적인 응집으로 분류할 수 있는데, 미세 점착성 유사의 군집형성에 대한 연구는 주로 화학적인 결합에 대한 연구가 활발하다. 반대로 물리적인 결합 혹은 외부 충격에 대한 플록형성 매커니즘에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 교반기를 활용한 실험을 통하여 점착성 유사에 대한 물리적인 흡탈착 과정을 분석하였다. 유입된 점착성 유사를 교반기로 외부충격을 주어 흡착과 탈착하는 정도를 탁도와 농도를 통해 정량화하였다. 실험은 원통 수조에서 수행되었으며, 교반기의 RPM을 조절하면서 외부충격의 강도를 조절하였다. 초기 실험을 통해 탁도-농도의 관계를 제시하였고 이를 활용하여 교반강도와 점착성 유사의 농도를 분석하였다. 실험 결과 교반강도가 증가할수록 플록 형성이 활발하게 진행되었으나, 일정 교반강도 이상에서는 다른 흡착 과정을 보였다. 이를 토대로 점착성 유사의 흡탈착의 임계값을 제시하였다. 향후 본 연구결과와 유속 혹은 난류강도 등의 하천특성과 연관성을 분석한다면 하천 내 오염물 관리에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
담수가 해수에서 흘러드는 하구에서는 성층이 관측되며 이것은 난류의 미세구조를 변화시키는 주요 원인으로 작용한다. 이러한 성층화 현상은 하구 내 부유사의 군집인 하구 최대혼탁수(Estuarine Turbidity Maximum, ETM)의 형성에 영향을 주게 된다. 본 연구는 성층의 하구 최대 혼탁수 생성 메커니즘에 관심을 두고 수치모델링을 활용한 미세 난류의 부유사 거동 분석에 초점을 두었다. 성층과 전단응력 사이의 난류 혼합을 대표하는 유동인 켈빈-헬름홀츠 불안정성(Kelvin-Helmholtz Instability)을 도입하고 성층 경계면 근처에서 부유사의 이송을 높은 레이놀즈수(Reynolds number) 유동에서 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes Simulation)보다 다양한 규모의 에너지 획득이 가능하여 미세 난류 구조 재현에 장점을 갖는 Large-eddy Simulation(LES)를 활용하여 모사하였다. 여기에서, 부유사는 주위 유동의 물리적 특성 변화에 영향을 미치지 않는 Passive scalar로 가정하였으며 $6^{th}$-order Lagrangian 다항식 보간법을 적용하여 입자의 이동 속도를 계산하고 이를 시간에 대해 적분함으로써 이동 궤적을 추적하였다. 수치 모델 결과 Lock-exchange 유동 내에서 켈빈-헬름홀츠 불안정성이 발생함에 따라 경계면 주위에 위치한 부유사가 billow 내에서 트랩핑(trapping)되는 것을 보여주어 KH-billow 혹은 braids 내의 미세 난류에 의한 영향이 확인되었다. 본 연구에서는 LES를 활용하여 성층류 및 성층류 내의 부유사 혼합을 모사하여 난류의 정도에 따른 이동 궤적의 차이에 대해서 분석함으로써 성층의 난류 강도 저하에 따른 부유사의 군집으로의 영향에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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