열차가 고속으로 터널을 진입할 때 압축파가 발생하게 된다. 이 압축파가 터널 출구부에 도달하면 일부는 외부로 방출되고 일부는 팽창파의 형태로 반사되어 터널내부로 전파된다. 이러한 파는 충격파의 형태로 외부로 방출되는데, 이를 미기압(micro pressure wave)이라고 한다. 미기압파는 터널 출구부에 소음 및 진동문제를 일으키며, 이 현상이 클수록 민가 및 주변 유리창에 손상과 거주자의 불안을 일으키는 원인이 된다. 따라서 고속철도 건설을 위해서는 미기압에 대한 대책과 이에 대한 예측이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 운영중인 터널에서의 미기압 측정사례와 터널내 압력기울기에 대한 수치해석을 통하여, 차량의 전두부 형상 및 터널 갱구부 형상에 따른 영향을 분석하였다. 그 결과로, 본 연구에서는 미기압파의 강도를 예측하는 방법을 제시하였으며, 이를 통해서 터널 연장과 단면적에 따른 미기압 강도를 해석하였다.
지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
본 연구에서는 장대터널 화재 시 발생하는 스모크의 거동특성을 파악하기 위해 축소모형실험을 실시하였다. Froude 상사를 기초로 실제 터널을 1/50로 축소한 20 m 의 아크릴 터널 모형을 제작하였으며, 파라핀 기체로 만든 스모크를 터널 내부에 주입시킴으로써 20MW의 실제 화재를 모사하였다. 실험에서 화재 발생 약 2분 후에 스모크는 부력효과의 감소로 아래로 하강하였으며, 제트팬 가동 전까지 4분 동안 스모크는 약 90 m를 이동하였다. 제트팬이 가동되고 기류속도가 임계속도 (도로터널 화재 중 발생하는 스모크의 역기류를 제압하기 위한 최소 공기속도)에 가까워질수록 스모크의 제어가 효율적으로 이루어지며, 스모크의 분포는 화원에서 약 3 m 정도로 더 이상 탈출 방향으로의 스모크 전파가 이루어지지 않았다. 하지만, 제트팬 가동 초기에 스모크의 제어가 거의 이루어지지 않음을 보였고 오히려 이 단계에서 탈출자의 호흡선 차단 등의 위험요소가 내재되어 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 포항제철소에서 제철부산물로 발생되는 제강분진을 전처리 없이 산화촉매로 사용하여 김포 수도권 매립지의 침출수 처리공정에서 펜톤산화조에 유입되는 원수를 대상으 로 과산화수소를 이용한 연속식 산화처리 실험을 수행하였다. 먼저 회분식 실험결과를 바탕 으로 최적 반응조건에서 lab-scale 연속식 기초반응실험과 자체 설계.제작한 연속산화공정에서의 처리실험을 수행하였다. 또한 기존의 펜톤산화공정에서 Fe 공급원으로 사용되고 있는 FeSO$_4$.7($H_2O$)와의 반응성 비교실험도 수행하였다. 반응기간동안 일정 pH를 유지하기 위해 pH controller를 사용하였으며 침출수 수질은 CODcr로 나타내었다. 반응 pH 3.5, 체류시간 1 hr, 과산화수소 주입량 1,500mg/1에서 제강분진과 FeSO$_4$.7($H_2O$)를 각각 주입하여 수행한 연속처리 기초실험에서는 제강분진을 산화반응촉매로 사용한 경우에 침출수CODcr 처리율 62%, 과산화수소의 분해율 52%를 나타내었다. FeSO$_4$.7($H_2O$)를 산화반응 촉매로 사용한 경우에는 약 65-70%정도의 다소 높은 처리효율을 나타낸 반면에 과산화수소의 소비량은 제강분진의 경우보다 약 20%이상의 높은 값을 나타내었다. 연속산화공정 실험에서는 운전 3시간 이후에 유출수 중의 CODcr과 $H_2O$$_2$의 농도가 안정된 값을 나타내었다. 이 때 산화 반응조의 침출수 CODcr 제거효율은 약 43%이었으며, 처리수의 농도는 현재의 침출수 방류기준 이하로 나타났다. 결론적으로 침출수의 연속식 산화처리 실험결과, 처리효율과 경제성에서 제강분진의 산화촉매활용 공정의 개발 가능성이 매우 높은 것으로 나타났다.ell에 의해 완전분해 되었으며, 함께 존재시 TC는 Fe$^{\circ}$만으로는 분해가 되지 않았지만 cell에 의해 완전분해 되었으며, 함께 존재시 TCE분해에 저해작용을 미치는 것으로 나타났다.술의 첨가가 요구되고 있다. 따라서, 산성광산배수 오염지대에 대해 획일적으로 같은 처리방법을 채택하여 사용하는 것보다 각 지역 또는 광산산성폐수가 유출되어 나오는 광산폐기물의 특성 등을 고려하여 거기에 맞는 기술들을 복합적으로 또는 단독으로 사용하되 처리방법 채택 시 신중을 기할 것이 요망된다.정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경우 Dv값이 제일 작았다. 바. 본 연구의 목적중의 하나인 인체유해 중금속이온인 Hg(II), Cd(II)등이 NaCl같은 염화물
본 논문에서는 굴절률 감지 방식의 수직 결합형 폴리머 마이크로링 공진기 기반 글루코스 바이오 센서를 제안하고 구현하였다. 이 센서에서 상부 클래딩 역할을 하는 글루코스 분석 대상물의 농도 변화는 링 공진기의 공진파장 이동을 측정함으로써 얻어진다. 특히, 센서의 감도를 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 사용하였다. 첫째로, 분석 대상물에 근접한 유효굴절률을 갖는 폴리머 도파로 구조를 공진기 센서에 도입하였다. 둘째로, 분석 물질의 접촉면적을 확대하기 위해 측면 클래딩층이 충분히 식각된 pedestal 링 도파로 구조를 사용하였다. 제안된 공진기 센서는 빔전파 방법을 사용하여 설계하고 분석하였다. 사용된 코어 및 클래딩용 폴리머의 굴절률은 각각 1.430과 1.375였으며, 링 반경은 $400\;{\mu}m$였다. 이 때 얻어진 도파로의 유효굴절률은 ${\sim}1.390$였으며 글루코스 수용액의 굴절률 1.333와 매우 근접하였다. 제작된 소자의 기본적인 전달특성은 FSR(free spectral range) 0.66 nm, 대역폭 ${\sim}0.15\;nm$, Q 값 10,000 이었다. 1550 nm 광파장 대역에서 얻어진 측정 결과를 살펴보면, 센서 감도는 ${\sim}0.28\;pm$/(mg/dL)였으며, 이에 따른 굴절률 변화 감도는 ${\sim}200\;nm/RIU$였다.
최근 백령도 해역에서 발생한 규모 4.3에 해당하는 중규모 지진(2011년 6월 17일)으로부터 관측된 지반진동 파형을 이용하여 지진원 기구 및 수평 응답스펙트럼을 분석하였다. 분석결과를 한반도의 응력방향과 비교하였고 또한 국내 원자력 관련 구조물의 내진설계 기준과 국내 일반 구조물 및 건축물 내진설계기준과 각각 비교하였다. 지진원 연구에 이용된 지반진동은 3개 관측소(각 관측소에서 3성분)에서 관측된 전파형에 대해 모멘트텐서 기본식을 이용한 격자탐색법을 적용하여 분석하였다. 지진원기구에서 제시하는 주압축응력 방향은 ENE-WSW 방향으로 기존 한반도 전체의 주 응력방향과 대체로 유사하였다. 원자력 관련 구조물의 내진설계 기준과 국내 일반 구조물 및 건축물 내진설계기준과 각각 비교하였다. 국내 원자력시설물의 내진기준으로 이용되고 있는 Reg. Guide 1.60과 비교한 결과 특히 약 3 Hz 이상의 높은 고유진동수 영역에서 Reg. Guide 1.60 기준보다 높은 값을 보여 주었다. 또한 국내 일반 구조물 및 건축물 내진설계기준인 표준 설계응답스펙트럼을 비교한 결과 약 0.8초 이하의 단주기 영역의 전체 대역(SD 지반조건)에서 자료처리 결과가 기준을 크게 초과하였다. 향후 국내 지진활동 실정에 적합한 내진설계 기준 마련을 위해 관측자료의 질적 향상 및 양적인 축적 등을 통하여 특히 높은 고유진동수 대역에서 수평응답스펙트럼 기준의 보수성을 재고할 필요가 있다.
본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.
맴돌이형 결함접지구조(spiral-shaped defected ground structure, Spiral-DGS)를 이용하여 증폭기의 크기를 줄이는 새로운 방법이 제시되었다. 접지면에 Spiral-DGS를 지니는 마이크로스트립 선로는 동일한 물리적 길이의 표준형 마이크로스트립 선로에 비하여 더 큰 전파지연상수와 전기적 길이를 갖는다. 또한 대역저지여파기와 같이 특정한 대역에서 우수한 차단 특성을 갖는다. 이 차단 대역이 증폭기의 하모닉을 차단하는데 사용된다. 입,출력 정합회로 내에서 Spiral-DGS가 삽입된 선로의 길이는 원래의 선로 길이의 39 %와 44 %에 불과하다. 그러나 소형화된 증폭기의 측정된 S-파라미터는 원증폭기의 S-파라미터와 잘 일치한다. 소형화된 증폭기의 측정된 2차 하모닉의 크기는 원증폭기보다 최소한 10 dB 이상 더 작다. 3차 하모닉 제거를 위한 Spiral-DGS가 같은 방법으로 증폭기 소형화에 적용되는데, 25 dB 이상의 3차 하모닉 차단 효과를 보인다.
본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
액체금속로 원자로배플 및 상부내부구조물 등은 고온소듐의 자유액면에 접하기 때문에 소듐액면의 상하 이동으로 열 라체팅 손상이 발생할 수 있다. 액체금속로 내부구조물의 열 라체팅 변형 손상을 감지할 수 있는 가동중검사 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유도초음파를 이용하여 원통형 내부구조물의 열 라체팅 변형 손상을 감지할 수 있는 검사 방법을 제시하였다. 원형통 구조물의 열 라체팅 변형 거동의 모사를 위해 SS 316L 재료의 원통 시험편을 제작하고 $550^{\circ}C$ 이상의 급격한 열하중을 가하면서 냉각수의 자유액면의 상하 이동 시험을 실시하였다. 스테인리스 강 재질의 박판에서의 유도초음파의 분산 특성을 분석하여 $A_0$ 모드를 열 라체팅 변형을 탐지할 수 있는 유효 모드로 선정하였다. 제작된 라체팅 변형 원통형 셀 구조물에서 원주방향으로 반복하여 회전하는 $A_0$ 모드의 전파시간차를 측정함으로써 열 라체팅 변형 탐지 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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