• Title/Summary/Keyword: 초기 결함 모델

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초기 결함 조건 모델에 따른 복합재 원통 구조의 좌굴 Knockdown factor 도출 (Derivation of Knockdown Factors for Composite Cylinders with Various Initial Imperfection Models)

  • 김도영;심창훈;박재상;유준태;윤영하;이기주
    • Composites Research
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    • 제34권5호
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    • pp.283-289
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    • 2021
  • 본 연구에서는 압축력을 받는 얇은 복합재 원통 구조에 대하여 기하학적 혹은 하중에 대한 초기 결함 모델을 이용하여 수치해석적으로 좌굴 Knockdown factor를 새롭게 도출하였다. 전역 좌굴이 발생하기 이전에 타원형상의 변형 형상을 갖는 복합재 원통 구조를 사용하였다. 복합재 원통 구조의 기하학적 초기 결함만 고려하기 위하여 Single Perturbation Load Approach를 이용하였으며, 기하학적 초기 결함과 더불어 하중 불균일을 함께 구현하기 위하여 Single Boundary Perturbation Approach를 사용하였다. 기하학적 초기 결함 모델의 좌굴 Knockdown factor는 NASA의 기존의 좌굴 Knockdown factor보다 약 84% 높게 도출되었으며, 좌굴 시험에 비하여서는 약 9% 낮게 도출되었다. 기하학적 초기 결함과 하중 불균일을 함께 고려하는 모델의 좌굴 Knockdown factor는 NASA의 좌굴 Knockdown factor에 비하여서는 약 75% 높게, 그리고 좌굴 시험보다 약 14% 낮게 계산되었다. 따라서, 본 연구의 좌굴 설계 기준은 고려된 초기 결함 모델과 상관없이 기존의 좌굴 설계 기준에 비하여 경량 설계의 제공이 가능함과 동시에 좌굴 시험 대비 적절히 보수적인 설계 기준을 제공할 수 있음을 확인하였다.

Crustal Structure under the Taejon(TJN) Station by Receiver Function Methods

  • 유현제;이기화
    • 지구물리
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    • 제4권1호
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    • pp.35-46
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    • 2001
  • 한반도 중부에 위치한 대전 지진관측소(TJN) 하부의 세부 지각구조를 밝혀내기 위하여 수신함수를 이용한 선형화된 역산(linearized inversion) 방법을 적용하였다. 본 방법의 비단일해(nonuniqueness)와 초기 모델 의존성의 문제를 해결하기 위해 근사 초기 속도 모델로부터 72개의 서로 다른 초기 모델을 구하여 역산을 수행한 후 결과모델들의 평균 속도 모델을 제시하는 방법을 사용하였다. 역산 결과 총 72개의 모델 중 뚜렷한 지각-맨틀 경계를 보이는 43개의 모델만이 조건에 만족하는 결과를 나타내었다. 모든 모델에서 속도 구조는 전체적으로 깊이에 따라 속도의 불연속면이나 급격한 증가없이 연속적인 변화를 하며, 모호면의 깊이는 30~32.5 km의 범위로 나타났다. 평균적인 하부 지각의 속도는 6.5 km/s, 상부 맨틀의 속도는 7.8 km/s로 뚜렷한 속도 변화를 보였다. 결과 모델 군은 중부지각(mid-crust)에서의 속도를 기준으로 약한 저속도층을 나타내는 군과 상대적으로 일정한 속도를 가지는 군으로 구분되었다. 단지 지진파형의 비교만으로 두 모델군 중 합당한 모델군의 선택은 불가능하였다. 따라서 수신 함수를 이용하여 연구 지역의 신뢰할 만한 지각 구조를 구하기 위해서는 그 지역에 대한 지질학적, 지구물리학적 추가정보와의 동반 해석이 요구된다.

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복합재 초기 공극 결함에 따른 횡하중 강도 확률론적 분석 (Stochastic Strength Analysis according to Initial Void Defects in Composite Materials)

  • 지승민;조성욱;전성식
    • Composites Research
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    • 제37권3호
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    • pp.179-185
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    • 2024
  • 본 연구는 Representative Volume Element(RVE) 모델을 사용하여 초기 공극 결함이 있는 단방향 섬유강화 복합재의 횡방향 인장 강도 변화에 대해 정량적 평가 및 조사되었다. 초기 공극 결함을 표본오차와 신뢰 수준을 기준으로 적정 표본의 수가 계산된 후, 총 5000개의 초기 공극 결함이 있는 RVE 모델이 표본 집단으로 생성되었다. 표본 집단은 차원 축소법과 밀도 기반 군집 분석을 통해 유사도 분석이 진행되었으며 편향되지 않은 표본 집단임이 확인 및 검증되었다. 검증된 표본 분석 결과는 복합재 구조의 신뢰성 해석에 적용될 수 있게 Weibull 분포로 표현되었다.

수학적 정량평가 모델을 이용한 두부의 유통기한 예측 모델의 개발 (Development of Shelf-life Prediction Model of Tofu Using Mathematical Quantitative Assessment Model)

  • 신일식
    • 식품산업과 영양
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    • 제10권1호
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    • pp.11-16
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    • 2005
  • 식물성 단백질의 주요 공급원이며 우리나라 전통식품 중의 하나인 두부의 유통기한을 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하고자 온도와 초기균수에 따른 두부 부패세균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 근의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의 적 인 차이 는 없었다(p<0.05). 최대증식속도상수와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 square root model을 이 용하여 두부 부패 세균의 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델$({\surd}{\kappa}=0.016861(T+6.87095))$을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관계수는0.969이었다. 이 예측 정량평가모델로부터 예측한 최대증식속도상수와 두부의 관능적 부패시 점을 반영 한 Gompertz 변형 모델을 이용하여 두부의 유통기한을 예측할 수 있는 모델$(Spoilage-critrion(hr)=\frac{2{\times}Ln2+Ln[(Nmax/No)-1])}{k}$을 개발하였다

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유사 프로젝트(ACE64/256)로부터 얻은 경험 데이터에 의한 소프트웨어 신뢰도 예측 (Software Reliability Prediction Incorporating Information from a Similar Project (ACE64/256))

  • 이재기;신상권;남상식;박권철
    • 전자통신동향분석
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    • 제15권5호통권65호
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    • pp.94-102
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    • 2000
  • 시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.

다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘 (Model Creation Algorithm for Multiple Moving Objects Tracking)

  • 조남형;김하식;이명길;이주신
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.633-637
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    • 2001
  • 본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.

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리벳 시편의 초기결함과 응력배열을 고려한 다중균열진전해석 (A Multiple Crack Propagation Analysis considering Initial Flaw and Stress Order in Riveted Specimens)

  • 김정훈;지광습;김민성;공정식
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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    • pp.326-329
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    • 2010
  • 항공기는 전체 수명동안 무수한 반복하중에 노출되기 때문에, 동체에 피로로 인한 다중균열이 불가피하게 발생하게 된다. 이 다중균열은 기체의 강성을 저하시킬 뿐 만 아니라, 종국적으로는 해당 기체구조의 파단을 야기할 수 있다. 초기 결함과 운용 중에 작용되는 응력 스펙트럼은 구조물의 피로수명에 영향을 끼치며 고려해야 한다. 본 논문에서는 초기결함 특성을 파악하기 위한 등가초기결함크기 분포를 산출하고 리벳 시편의 다중균열모델에 대해서 초기결함과 응력배열을 고려한 해석을 수행하였다.

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스킨 컬러와 변형모델에 기반한 얼굴검출 (Face Detection based on Skin Color and Deformable Model)

  • 김정기;전준철;박구락
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.343-345
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    • 2003
  • 본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

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뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측 시스템 (Short-Term Electrical Load Forecasting using Structure Identification of Neuro-Fuzzy Models)

  • 박영진;심현정;왕보현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.102-106
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    • 2000
  • 본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.

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뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템: 시간, 일간, 주간 단위 예측 (Neuro-Fuzzy Model based Electrical Load Forecasting System: Hourly, Daily, and Weekly Forecasting)

  • 박영진;황보현
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.283-287
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    • 2004
  • 본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

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