본 연구는 통행배분 모형과 네트워크 로딩의 일반적인 원리 및 그 관계를 규명하고. 시간을 고려한 네트워크 로딩방법 즉, 동적네트워크 로딩 방법을 소개한다. 우선 본 연구에서는, 동적 네트워크 로딩을 올바로 구현하기 위해 인과성 (causality), FIFO(First-In-First-Out), 교통량전파(flow propagation), 교통류보존(flow conservation) 등의 조건이 만족되어야 함을 제기한다. 그리고, 구체적인 동적 네트워크 로딩 방법을 알고리즘 형식으로 설명하였으며, 이후 링크 비용함수로써 결정적 대기행렬모형을 도입하여 가상 네트워크 속에서 동적 네트워크 로딩이 어떻게 이루어지는지를 수치적으로 보여준다.
도료공업, 유기합성의 원료, 혼합용제 및 분석용 시약으로 광범위하게 이용되고 있는 메틸알콜에 대하여 작업장에서 발생할 우려가 있는 화재 폭발 예방 대책을 수립하기 위한 기초자료를 획득하기 위하여 화염전파속도와 화염도달시간을 측정하였다 용기의 크기를 변화시키고 온도 및 농도를 변화시켜 실험을 행한 결과 시료의 용기가 적을수록 연소가 용이하고 연소속도는 빠르게 나타났으며, 최대연소속도는 소용기 $30^{\circ}C$에서 200 cm/sec를 구하였다. 화염도달시간은 시료 용기의 크기가 클수록 길어지는 경향을 나타내었으며, 시료의 온도 및 농도가 높아질수록 짧아졌다.
고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.
본 논문에서는 도심지 마이크로셀의 전파환경 특성을 예측하기 위한 무선 채널 파라미터 산출 코드를 구현하였다. 이를 위해 광선추적기법을 이용하여 전파가 겪게 되는 회절과 다중반사의 위치를 구한 다음 전장을 계산하였다. 광선추적기법의 구현시 경로 계산에 소요되는 시간의 단축을 위해 건물의 모든 모서리에서 발생되는 회절 이후의 광선추적을 먼저 수행하는 기법을 제안하였으며, 기존 방법의 결과와 동일하면서도 하나의 수신점에 대한 계산시간을 1/70 하로 단축하였다.
태블릿 PC의 등장, 미디어 기기의 소형화, 스마트 폰의 등장과 맞물려 기존의 동영상 및 음성을 통한 교육 콘텐츠시장이 크게 확대되어 가고 있다. 특히 어학 콘텐츠의 경우 구간 반복을 통한 내용 전달이 필수적이어서 많은 미디어 플레이어는 사용자가 직접 설정한 구간을 반복 시청할 수 있도록 하는 기능을 포함하고 있다. 본 논문은 기존의 구간 반복 기능에서 한 단계 나아가 사용자의 수동 조작없이 미디어 플레이어가 자동적으로 문장을 감지하여 해당 문장을 반복하는 Player chop를 소개한다. Player chop 는 영상 파일에서 추출된 모든 문장의 시작과 종료 지점에 대한 시간 정보를 목록화 하여 손쉽게 반복 재생이 가능하도록 하였으며, 목록화 된 시간 정보를 바탕으로 자막을 연동하여 사용자의 외국어 학습에 도움이 될 수 있도록 하였다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
본 논문에서는 초음파 연조직 팬텀에서 음향 복사력을 이용하여 횡탄성(shear modulus)을 측정하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 집속 초음파 빔의 초점에서 음향 복사력에 의해 발생하는 변위의 상승시간에 기초하여 횡탄성을 정량적으로 산정한다. 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위하여 횡파 전파법으로 측정한 횡파의 속도 및 횡탄성값 결과와 비교하였다. 횡파 전파법은 제한회절 송신음장에 의해 팬텀에서 발생하여 전파하는 횡파의 속도를 측정하여 횡탄성값을 계산하고, 이 값으로 교정된 데이터 획득 시스템에서 제안한 방법으로 측정한 횡탄성값을 횡파 전파법으로 측정한 값과 비교하여, 제안한 횡탄성 측정법의 유용성을 확인하였다. 두 방법 간의 상대오차는 횡파 속도는 4%로, 횡탄성값은 9% 이하로 계산되었다.
흑색 셰일이 존재하는 지역에서 탄성파 주시 토모그래피 탐사를 수행하였다. 흑색 셰일은 퇴적암 기원으로 속도 이방성을 가지는 것으로 알려져 있기 때문에, 주시 토모그래피를 적용하여 정확한 역산 모형을 도출하기 위하여 이방성을 역산 과정에 적용하였다. 속도 이방성 계수는 탐사에서 획득한 자료에 대하여 탄성파의 초동시간에 의한 직선파선으로 가정한 속도와 전파각이 형성하는 이방성 타원의 형태로부터 추출할 수 있었으며, 이로부터 수평방향의 전파속도가 수직방향의 전파속도보다 빠름을 확인할 수 있었다. 속도 이방성 계수는 역산 과정에 적용되어 실제 지질구조에 부합하는 속도 구조를 획득하였다. 속도 이방성을 고려한 역산은 동일한 지역에서 3개의 구간에서 수행하였고, 각각의 결과는 지표지질 및 시추결과와 비교하여 높은 유사성을 보여주었다.
지진해일파는 풍파에 비해 파장이 매우 길어 장파로 간주되지만 조석에 비하면 파장이 짧아 상대적으로 분산성이 강하므로, 먼거리를 전파하는 경우에는 분산성을 고려하여 해석하여야 한다. 특히 동해에서 발생하는 지진해일의 경우 파원이 작고 수심이 깊어 단주기파 성분이 강하므로 그 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 지진해일 수치모의시 임의로 구성된 유한요소망과 양해법을 사용하면서도 복잡한 Boussinesq 방정식 대신 간단한 Boussinesq-type의 파동방정식을 사용하면서도 물리적 분산효과를 정도 높게 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 이용한 2차원 유한요소모형을 개발하여 가상진원에 의해 발생된 2차원 지진해일 전파에 대하여 수치모의한 결과, 요소크기와 시간간격이 고정되었음에도 불구하고 다양한 수심에 대해 선형 Boussinesq 방정식의 해석해와 매우 잘 일치하는 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 무선 망 설계에 필요한 전파 특성 예측을 위한 방법 중 하나인 광선 추적법의 속도 향상 방법을 제시했다. 빠르고 정확한 광선 추적을 위해 ray tube라는 매개체를 이용하여 전파의 반사, 투과, 회절을 계산하는데, 건물 등의 방해물이 많을수록 계산 시간이 매우 늘어나는 문제점을 해결하기 위해 중복된 계산을 줄이는 방법들을 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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