배관시스템은 다양한 산업 분야에서 이용되는 중요한 설비이며 생활 및 안전과 관련된 영역에서 사용되고 있다. 배관시스템은 건축물 및 시설의 주요 구조부에 고정되어 있으나 외부 하중을 지지하지 않으며 주어진 고유기능을 수행하는 비구조요소이다. 지진하중으로 인한 배관시스템은 두 지지점 사이의 서로 다른 거동으로 발생하는 위상차로 인한 상대 변위의 영향을 받으며 변위 지배적인 반복거동 때문에 손상이 발생할 가능성이 있다. 배관시스템에서 피팅과 조인트는 지진하중에 취약한 대표적인 요소이다. 배관시스템의 피팅과 조인트에 대한 내진성능과 한계상태를 평가하고자 한다면 상대변위를 모사하기 위한 높은 스트로크를 가지는 엑츄에이터가 필요하나 실험을 수행할 수 있는 설비가 많지 않아 어려움이 있다. 따라서 피팅과 조인트로 연결된 배관시스템의 내진성능과 한계상태를 평가하기 위해서는 요소 단위의 실험이 필요하다. 이 연구에서는 수직배관시스템에서 지진하중에 취약한 요소인 피팅과 조인트를 포함하는 엘보 시험체에 대하여 내진성능을 평가하는 방법을 제시하였다. 엘보 시험체는 90° 배관 엘보의 양단에 직관부를 유동식 그루브 조인트를 이용하여 연결하였다. 엘보 시험체에 대하여 변형각에 기반을 둔 주기하중 프로토콜을 이용하여 내진성능을 평가하였다. 평가된 내진성능에 대한 여유도를 확인하기 위하여 일정한 진폭에 대한 주기하중을 적용하여 한계상태를 평가하였다.
인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.
본 논문에서는, KSR-III 김발엔진 구동장치 시스템의 원활한 작동을 보장하기 위한 방안으로 릴리프밸브의 적용을 고려하였다. 비행 중의 김발엔진 지지구조물에서의 진동 및 급격한 외란 등에 의해 구동기에 과도한 토크가 작용하는 경우, 구동기의 작동불능 및 로켓의 성능저하가 발생 가능함을 보였으며, 릴리프밸브의 적용을 통해 그러한 불안정성을 해소시킬 수 있음 을 보였다. 6자유도 시뮬레이션 분석을 통해, 릴리프밸브의 작동압이 낮을수록, LOHM 파라미터가 작을수록 시스템의 성능 면에서 유리하다는 결과를 제시하였으며, 릴리프밸브를 채용함에 따라 로켓에 작용하는 TWD 등의 외란을 감소시키는 효과도 발생함을 보일 수 있었다.
Recently, the low-emissivity glass has been used to reduce the energy loss through building windows. However, it simply reduces the inflow of solar rays and has a relatively high heat transmission coefficient. To solve the problems, a high-efficiency vacuum glazing has been under development but it has not been actively used due to its high price and insufficient performance. In this paper, the effects of internal pressure, pillar (spacer) height, pillar diameter, pillar interval, emissivity etc. on the performance of vacuum glazing have been analyzed with three-dimensional computational fluid dynamics and structural analysis. As a result, the performance of vacuum glazing was predicted more accurately and major factors that determine the performance of vacuum glazing were optimized.
일반적으로유압 장치를 사용하여 힘, 속도, 그리고 위치 등을 제어하는 경우 그 제어계의 설계, 제어방식의 선택에있어서는 최종 목표치의 정도, 응답성 등의 제어 성능을 고려함과 동시에 공업적으로는 가격, 동력효율 등이 중요한 설계인자로서 고려 되어 져야한다. 제어 방식응 벨브 제어와 펌프 제어 방식으로 크게 나뉘어 질 수 있으나, 벨브 제어방식에 있어서는 유압 서보벨브를 사용하여 출력 기구를 고정도로 직접 구도하는 것이 많으나 동력손실이 큰 편이며, 효율을 개선하기 위하여 압력 보상형 비례 전자 제어 벨브를 이용하는 것도 있으나, 소출력용으로서만 이용가능할 뿐이다. 이에 비하여 가변 용량형 펌프를 이용한 제어방식은 정도, 응답성은 다소 뒤떨어 지지만 효율이 양호하고 대출력 기구에 적용 가능하다는 점에서최근 주목의 대상으로되고 있다. 본 연구에서는 에너지의 효율적인사용이 가능한 전기. 유압 펌프 시스템을 설계하기위하여 먼저 각 신호전달 요소에 대한 동특성 및 정특성 실험을 행하여 시스템의 근사적인 모델링을 행하고 사판의 경사각을 제어함으로써 유압모터의 속도를 제어하는 시스템을 설계하여그 성능을 고찰하고자 한다.
화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.
본 연구에서는 전기/자기 및 기계적 요소들이 복합되어 이루어진 자기부상 시 스템의 설현을 위한 기초단계로서 제어동역학(controlled dynamics) 측면에 입각한 모 델식을 본드선도 기법을 이용하여 보다 조직적으로 유도한다. 우선, 자속흐름 확장 및 자속 유출량을 고려하여 부상 시스템을 모델링하고 차량/레일 및 2차 현가(second ary suspension)장치를 포함한 자기부상 시스템을 모델링한다. 다음, 지지 및 안내 방향의 동역학을 동시에 고려한 2차원 자기부상 시스템을 본드선도의 다접점 필드(mu- ltiport field) 개념을 이용하여 모델링한다. 끝으로, 본드선도 기법으로 모델링된 2차원 자기부상 시스템의 안정도와 성능을 향상시키기 위하여 LOG/LTR(linear quadra- tic Gaussian control with loop transfer recovery) 제어시스템을 설계한다. LQG/ LTR 제어방법은 Doyle과 Stein에 의해 인성(stability-robustness) 문제와 주파수역 성능을 설계시에 직접 고려할 수 있는 강력한 선형 다변수 제어시스템 설곕방법으로 현재 널리 사용되고 있다.
최근 국내에 60층을 초과하는 초고층 구조물들이 많이 건설되고 있으며, 콘크리트 품질의 향상 특히 콘크리트의 고강도화에 힘입어 이를 이용한 철근 콘크리트 고층 구조물들이 증가하고 있다. 이에 따라 이들 초고층, 초대형 구조물을 지지할 수 있는 고축력, 고연성의 기둥에 대한 설계 및 시공이 요구되고 있으며, 이에 가장 적합한 구조요소라 할 수 있는 콘크리트 충전 강관기둥(Concrete Filled Steel Tube Columns : CFT Columns)의 설계 및 시공에 관심이 높아지고 있다. 이러한 콘크리트 충전 강관기둥은 콘크리트가 강관에 의해 둘러싸여지기 때문에 축하중 저항 능력이 증가되는 장점과 동일한 단면으로 H형강을 사용한 순수 철골조 H형강 기둥의 강축(strong axis)과 약축(weak axis) 문제해결과 동시에 강성 (stiffness)을 증가시킬 수 있으며, 내화 성능이 향상되고 거푸집 대체 재료로 사용되는 등 여러 가지 장점을 지니고 있다. 한편 충전 강관기둥에 작용하는 축하중은 대부분 콘크리트가 부담하게 되는데 이러한 충전강관 기둥의 장점을 극대화하기 위해서는 보통강도 콘크리트보다는 압축강도 및 탄성계수가 큰 고강도 콘크리트의 사용은 불가피하게 된다.(중략)
지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
대규모 지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄이기 위해서 지문분류는 필수적인 과정이다. 최근 이진분류기인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 지문분류 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다중부류 지문분류에 적합하도록 자기 구성 지도(Self-Organizing Map:SOM)를 이용하여 OVA(One-Vs-All) SVM들을 결합하는 지문분류 기법을 제안한다. SOM을 이용하여 OVA SVM들을 동적으로 결합하기 위한 결합 지도를 생성하여 지문분류 성능을 높인다. 지문분류에 있어 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 Jain이 구축한 FingerCode 데이터베이스에 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.5\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 승자독식(Winner-takes-all)과 다수결 투표(Majority vote)보다 높은 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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