상대적으로 단면이 작은 부재를 현장에서 조립하는 응력적층 방식은 방부처리 및 운반, 설치 등에 장점을 가지고 있어 경간이 짧고 통행빈도가 낮으면서 현장접근이 불리한 휴양림 진입로나 임도 등의 목조교량에 활용 가능성이 높다. 따라서 본 논문에서는 응력적층재를 이용한 차량용 교량의 구조설계기술 개발의 일환으로 방부 처리된 국산 리기다소나무로 제작된 응력적층재의 거동 특성을 실험실적으로 분석하였다. 먼저 방부처리에 의한 리기다소나무의 횡압축 성능 변화와 응력적층재 제작과정에서 요구되는 중앙천공이 제재목의 휨성능에 미치는 영향을 분석하였다. 다음으로 응력적층재의 설계시에 고려되어야 할 것으로 판단되는 프리스트레스 압체력, 볼트간격, 층재개수, 평삭가공 여부가 휨성능에 미치는 영향을 확인하였다. 연구결과 응력적층재 제작과정에서 제재목의 평삭가공은 불필요하며, 3.0 kg/$cm^2$ 이상의 프리스트레스 압체력에서 부재의 휨강성이 기준의 80% 수준으로 유지됨이 확인되었다. 볼트간격과 층재개수의 영향에 대해서는 추후 현장실험 등을 통해 보다 넓은 범위에서의 검토가 요구된다. 본 연구결과는 국내 차량용 목조교량을 도입하기 위한 구조해석 및 설계절차를 확립하는데 있어서 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
경계요소를 가지는 철근콘크리트 전단벽의 비선형 해석을 위한 간편 모델을 제안하였다. 이 간편 모델은 전단벽의 휨 및 전단 거동을 스프링요소로 나타낸 거시적 모델이다. 휨거동은 벽체의 단면해석을 기초로 한 모멘트강도와 회전능력을 벽체 양단의 수직 스프링요소로 나타내었다. 경계요소를 가지는 전단벽은 휨거동에 의해 지배되므로 전단거동은 휨거동에 바탕하여 변수를 계산하였고 중앙부 수평 스프링요소로 나타내었다. 제안된 모델은 전단벽 정적이력시험 결과와 비교한 후 비선형동적해석을 수행하여 사용된 이력법칙 및 변수들의 타당성을 조사하였다. 비선형동적해석을 이용한 변수연구를 통하여 내진성능평가의 주요변수인 요구값과 성능값에 미치는 영향을 검토하였다. 그 결과 전단력-전단변형 관계에서 약간의 차이가 있지만 전단벽의 전체거동은 잘 일치하였으며, 주요 변수의 변화에 대해 요구값과 성능값도 일정하게 변화하므로 제안된 해석모델은 경계요소를 가진 철근콘크리트 전단벽에 알맞은 것으로 판단된다.
무선 백본 기반 통신망에서의 음성 통신은 패킷교환기반의 VoIP(Voice over Internet Protocol) 시스템으로 변화하고 있다. 패킷교환기반 VoIP 시스템에서는 가입자 관리 및 연결 수립 지원을 위한 호 처리 방안이 필요하다. 그리고 신뢰성 있는 사용자 관리 및 호 처리를 위해 중앙집중식 호 처리 구조보다는 다수의 호 처리 서버 배치 구조가 필요하며, 구조 변화에 따라 다른 동기화 기법, 호 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선 백본 기반 통신망을 위한 백업 서버 기반 상호 보완적 SIP(Session Initiation Protocol) 서버 배치 구조를 제안한다. 또한 SIP 서버 간 동기화 과정 및 정보 교환에 사용될 메시지 구조를 제안한다. 그리고 손실이 발생하는 네트워크 환경에서도 빠른 호 처리를 할 수 있도록 사용자가 동시에 다수의 SIP 서버를 탐지하기 위한 FSM(Flood Search Message) 방식을 제안한다. 수학적 성능 평가 과정으로 제안하는 서버 배치 구조 활용시 호 처리 성공률을 높여 신뢰성이 증가함을 확인하였다. 그리고 메시지 교환 기법을 사용할 경우 표준 SIP 기법에 비해 호처리 지연시간을 줄이며 백업 서버 수에 관계없이 일정 수준의 호 처리 지연시간이 나타남을 확인하였다.
ILM(incremental launching method) 교량공법은 품질확보에 효과적인 프리스트레스트 콘크리트 교량공법으로 인정받고 있다. 이 공법에 의해 시공되는 교량의 상부단면은 시공 중에 지간의 중앙부와 지점부에 일시적이나마 모두 위치하게 된다. 따라서 단면들은 자중에 의해 발생되는 최대 정 모멘트와 최대 부 모멘트, 그리고 최대 전단력을 모두 경험하게 되는 구조적 특성을 가지고 있다. 한편, 압출하는 동안 발생하는 높은 일시적 응력을 최소화하기 위해 일반적으로 압출추진코가 이용되고 있다. 그리고 상부단면에 발생하는 이 일시적인 응력의 크기는 압출추진코의 특성에 따라 달라진다. 본 연구에서는 압출 중 상부단면에 발생하는 단면력의 크기를 쉽고, 빠르게 검토할 수 있는 해석식을 유도하였다. 개발된 해석식에서 고려할 수 있는 매개변수로는 압출추진코와 상부단면과의 지간 길이비와 중량비 그리고 강성비를 택하였다 특히, 개발된 해석식에서는 변단면인 압출추진코의 단면형상과 다이아플램을 고려할 수 있다. 또한, 설계변수들에 대한 민감도 해석을 통하여 압출추진코와 상부단면의 상호작용에 미치는 매개변수들의 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 천층블록/심층말뚝 혼합식 시멘트혼합처리 공법을 구조체적 관점에서 해석하였고, 각 방법별 특징 및 관련 거동을 분석하였다. 연속보 해석법의 경우 침하량을 매우 작게 예측하였고, 천층블록의 전단력과 휨응력은 다소 크게 예측하였다. Frame 해석법의 경우 천층블록의 부재력과 장주의 부재력은 수치해석법과 가장 근접한 거동을 예측하였지만, 장주의 침하는 작게 예측하여, 장주 반력을 이용한 별도 침하계산을 실시해야하는 것으로 나타났다. 지반아칭법과 말뚝지지전면기초해석법의 경우 장주의 하중분담율이 타방법에 비해 매우 커서 장주의 축력이 과대 예측되었다. 천층블록/심층말뚝 혼합식 시멘트혼합처리공법을 적용하면, 천층블록의 침하 및 지반반력은 중앙에서 가장 크고, 외곽에서 가장 작았다. 또한, 개량체와 지반간의 상호작용을 고려할 수 있는 해석법에서 장주 개량체가 분담하는 하중은 약 20~45% 범위를 보였고, 응력분담비는 일반적인 말뚝식 DCM 공법보다 작은 약 2.0~5.0정도의 범위를 나타내었다. 장주 두부 경계조건에 따라 최대 부재력에서는 유사하지만, 두부 구속조건에서는 장주의 위치에 따라 축력 및 연직변위는 서로 다르게 나타났다.
암반사면의 대표적인 파괴유형인 쐐기파괴에 대한 확률론적 안정 해석 수행 과정에서 가장 주요한 불연속면의 특성인 전단 강도에 대해 Mohr-Coulomb 모델에 의한 선형적 강도특성과 Barton모델에 의한 비선형적 강도특성이 사면의 안정성 해석에 주는 영향을 비교하고자 하였다. 사면 안정성 해석의 방법으로 결정론적 해석과 Monte Carlo Simulation을 이용한 확률론적 해석을 수행하였으며, 불연속면의 통계적 분석을 수행한 후 $x^2$ 검증을 통해 분포함수를 검증하였다. 해석 대상 사면은 중앙선 O O공구로, 불연속면의 특성을 파악하기 위해 BIPS, DOM, Scanline, 절리면 직접전단 시험자료를 사용하였다. Mohr-Coulomb, Barton모델에 의한 결정론적 해석 결과는 모두 안정한 것으로 나타났으나, 확률론적 해석 결과 두 모델 모두 5% 이상의 파괴확률을 나타냄으로서 잠재적인 불안정성을 가지는 것으로 평가되었다. 또한 Mohr-Coulomb의 모델이 Barton의 모델보다 더 큰 파괴확률을 가지는 것으로 나타났다. 불연속면의 전단강도 정수 산정시 Mohr-Coulomb의 모델은 한정된 실내시험 자료를 가지게 되고, 정확한 점착력의 산정이 어려운 점, 파괴블록의 규모가 작은 경우 안전율이 지나치게 과대 평가될 가능성 등이 있으므로, 합리적인 사면 안정성 해석을 위해서는 강도정수 산정시 적절한 모델 선택이 중요하다.
본 논문에서는 지능형 차량을 위한 차량네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜을 사용하여 구현하였을 때 간섭신호와 차량에서 발생하는 노이즈에 의한 영향을 확인하고 시스템의 안정성 여부를 판단한다. 무선 랜의 AP와 ME간의 통신을 지능형 차량의 차량 네트워크의 중앙 제어기와 센서, ECU, 구동계 장치 간의 통신이라고 가정하였을 때 다른 차량에서 사용하는 무선 차량 네트워크의 신호가 간섭으로 작용할 수 있다. 또한 차량 내부에서 발생하는 자동차 노이즈 또한 무선 차량 네트워크 시스템에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 외부 차량에서 송신된 신호가 다른 차량에게 간섭으로 작용하였을 패 간섭 수신신호의 세기에 따른 BER(Bit Error Rate)를 확인하였고 차량 내부에서 발생하는 차량 노이즈의 종류를 항상 영향을 주는 White type과 특정 시간에만 영향을 미치는 Spark type 노이즈로 구분하여 시스템에 주는 BER 영향을 확인하였다. 이를 통해 지능형 차량을 구성하기 위한 무선 차량 네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜으로 구현하였을 때 시스템의 안정성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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