기동 성능과 스텔스 성능을 극대화시키기 위해 무미익 람다(lambda) 형상의 무인전투기에 대한 연구개발이 각 국에서 활발히 진행되고 있다. 이러한 형상의 비행체는 불안정한 동적 비행특성을 가질 가능성이 높으며, 이를 비행제어 시스템으로 제어하기 위해서는 보다 정확한 동안정 미계수 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 풍동기법의 단점을 보완하고 순수 공기역학적 동안정 미계수를 예측하기 위해 전산유체역학의 Dynamic Mesh 기법을 적용하여 강제진동법을 모사하였고, 해석결과를 기존에 확보한 시험결과와 비교하여 검증하였다. 해석결과는 종축 동안정 미계수에 국한하였으며, 무미익 람다 형상의 기준 받음 각, 진동주파수, 진동폭 등의 변화에 따른 동안정 미계수 변화 경향성을 파악하였다. 전산해석 결과는 풍동시험 데이터와 유사한 경향성을 보였으며, 제시된 연구기법을 통해 항공기 동안정 미계수를 효율적으로 구할 수 있음을 확인하였다.
사장교에 발생하는 지진에 의한 진동을 감소시키기 위해 추가적인 능동/반능동 제어장치를 부착한 LRB-기반 복합 기초격리 시스템에 대한 논문이다. 복합 기초격리 시스템은 제어장치가 다중으로 작동하기 때문에 LRB가 설치된 교량 시스템과 같은 수동형 기초격리 시스템에 비해 제어 성능이 뛰어나다. 본 논문에서는, LQG 알고리듬에 의해 제어되는 능동형 유압식 가력기와 clipped 최적제어에 의해 제어되는 반능동형 자기유변 유체 (MR) 감쇠기를 추가적인 제어장치로 고려하여 추가적인 응답 감소 효과를 검토하였다. 이를 위해, 미국토목학회의 1단계 벤치마크 사장교에 LRB를 설치한 교량을 고려하였다. 수치해석 결과를 통해, 모든 LRB-기반 복합 기초격리시스템이 구조물의 응답을 효과적으로 감소시킴을 확인하였다. 또한, MR 감쇠기를 채택한 복합 기초격리 시스템은 구조물 강성의 불확실성에 대해 강인성을 보였지만 유압식 가력기를 채택한 경우에는 강인성이 부족함을 알 수 있었다. 따라서, 반능동형 추가 제어장치를 채택한 복합 기초격리 시스템의 대형 토목구조물에 대한 적용가능성이 제어 성능 및 강인성 면에서 분명하게 검증되었다.
지금까지 제시된 정형 검증 기법들 중에서 모델 체킹이 가장 효과적이라는 평가를 받고 있지만, 모델 체킹이 실제 활용되기 위해서는 상태 폭발 문제를 극복해야 한다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 방지하기 위해서, 원래 모델 M으로 부터 추상화 모델 M'을 얻는 방법을 제안하였다. 주어진 논리식의 모델 체킹에 필요한 변수만을 추출한 후. 모델의 상태 공간을 이들 변수들에 투영함으로서 추상화 모델 M'을 얻었다. M'은 M보다 크기가 작을 뿐만 아니라 더 적은 행위를 갖고 있기 때문에(M'$\leq$M), 추상화 모델 M'을 이용해서 수행한 도달성 분석 결과는 M 에서도 그대로 유효하다. 따라서 M을 모델 체킹할 때 상태 폭발이 발생하면, 축소된 모델 M'을 이용하여 모델 체킹할 수 있다. 제안된 추상화 기법을 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 적용했고, 모델 체커로는 Cadence SMV와 NuSMV를 사용하였다. 그 결과 상태 폭발 문제로 인해서 풀 수 없었던 게임을 추상화를 이용해서 해결하였다. 그리고 추상화를 적용하기 이전에 비해서 시간 절감 및 메모리 절감 효과가 있었다. Cadence SMV의 경우 평균 87%의 시간 절감 및 79%의 메모리 절감이 있었으며, NuSMV의 경우 83%의 시간 절감 및 56%의 메모리 절감이 있었다.
척추 및 보행질환 등에서 재활과 교정을 위하여 정형외과 및 가정 등에서는 견인운동치료기를 주로 사용하고 있다. 하지만 견인운동치료기를 사용함에 있어 간혹 무리하게 사용함에 따라 인체에 문제점이 발생하고 있다. 지속적인 견인력 작용을 이용한 치료방법에 견인운동치료기를 이용하는데, 이 때 작용하는 견인력을 측정하여 운동 시간을 조절할 필요가 있다. 그러나 현재 출시되고 있는 제품에는 견인력을 측정하는 센서가 대부분이 장착되어 있지 않고 있다. 그래서 스트레인 게이지를 이용한 견인측정센서, 출력신호로서의 변환을 위한 증폭기 및 성능 검증을 위하여 측정용 실험 장치를 설계 제작하고, 이를 이용하여 견인측정센서를 실험 하였다. 견인 부하에 따른 견인측정센서의 전기적 반응치를 측정하고 분석 결과, 캘리브레이션을 통하여 센서는 선형적인 출력을 보였고 환자의 움직임 여부에 관계없이 일정하게 견인측정센서의 반응이 나타남을 알 수가 있었다. 정적인 상태에서의 실험에서 최대 에러율이 약 1%이내이고, 동적인 실험에서 평균 에러율이 약 0.7%로 나타났다. 온도 변화에 따른 견인측정센서의 최대 출력치 변화량(output variation)이 약 0.3%이므로 견인 측정용 센서로 사용 가능하다고 판단된다.
본 연구는 원위경비인대결합이 손상된(High Ankle Sprain) 운동선수들의 경·비간 압박테이핑 적용이 통증, 관절가동범위, 근력에 미치는 영향을 규명하는데 있다. High Ankle Sprain 또는 발목 염좌를 진단받은 선수 중 이학적 검사결과 양성인 운동선수 14명을 대상으로 중도 포기 4명을 제와한 10명을 대상으로 진행하였다. 3주간 아급성기재활 전, 중, 후로 경비간 압박테이핑 처치군(TG)과 적용하지 않는 대조군(NTG)으로 나누어 통증, 관절가동범위, 등척성근력을 측정 하였다. 통계는 반복측정에 의한 변량분석을 실시하였으며 사후검증은 t-test를 실시하였다. 연구 결과 통증(VAS)은 유의한 차이가 발생하지 않았으며, 관절가동범위는 두 그룹 모두 내번과 외번 가동범위가 시기간 유의한 증가를 보였고, 등척성근력은 테이핑 처치군 에서만 내번(0°, 7°, 14°)과 외번(0°)에서 시기간 유의한 향상이 나타났다. 결론적으로 원위경비인대결합 손상 운동선수의 경·비간 압박 테이핑 적용이 아급성기 재활프로그램에서 동일한 통증수준에서도 관절가동범위와 근력의 조기 향상에 효과가 있는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
본 연구는 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분류 모델의 성능 고찰을 통해 한국어 건설 재해사례의 효율적 관리방향을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트 문서인 건설 재해 보고서를 활용해 건설 사고의 대표적 유형인 추락, 감전, 낙하, 붕괴, 협착의 5개 범주로 분류하는 딥러닝 모델을 구현하였다. 초기 모델 테스트 결과, 추락 재해의 분류 정확도가 상대적으로 높게 도출되며 타 유형을 추락 재해로 분류하는 경우가 많이 발생한다는 특징이 나타났다. 원인 분석 결과, 1) 구체적인 사고 유발 행동, 2) 유사한 문장 구조, 3) 여러 유형에 해당되는 복합사고가 위의 특징에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이 중 추가 실험을 통해 검증이 가능한 복합사고에 대한 두 가지 정확도 개선 실험을 진행하였다: 1) 재분류, 2) 제외. 실험 결과, 복합사고 제외 시 분류 성능이 185.7% 향상되었으며, 이를 통해 여러 사고 유형에 대한 내용을 동시에 포함하는 복합사고의 다중공선성(multicollinearity)이 해소되었음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구에서는 향후 사고에 대한 상황을 상세히 서술하는 체계를 마련함과 동시에 복합사고를 독립적으로 관리할 필요성을 시사한다.
빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구는 발목강화운동과 무지테이핑 걷기훈련 운동을 통하여 얻어지는 효과를 알아보기 위하여 4주간 발목강화운동과 무지테이핑 걷기운동이 하체기초체력과 보행에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 이를 위해 A대학에 재학중인 20대 여성 30명을 무선 선정하여 발목강화운동군, 무지테이핑 걷기운동군, 통제군 각 10명으로 선정하였다. 본 실험으로는 주 3회 60분간 4주간 수건 및 마사지볼, CRT를 이용한 마사지와 발목강화운동을 실시하였으며, 또한, 화이트 테이프 처치 후 20분간 걷기 및 키네지오 테이프를 이용한 무지외반 테이핑을 실시하였다. 위의 내용을 종합해본다면 4주간의 발목강화운동과 무지테이핑 걷기운동은 20대 여성의 하체기초체력(근력, 순발력, 평형성)과 보행(활보장, 족저압, COP)에는 통계적으로 일부 유의미한 효과를 나타내었다. 따라서, 본 연구에서 실시한 발목강화운동과 무지테이핑 걷기운동이 하체 운동기능에 대한 효과를 확인하였으며, 후속연구에서는 통증위치별, 정형외과적 소견별로 나누어 보다 다양한 효과를 알아보는 연구가 필요할 것이라고 사료된다.
원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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