한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.419-425
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1998
This paper presents a method of enhancing the accuracy of hybrid modelling that predicts dynamic characteristics of the coupled structure by synthesizing after FE analysis and vibration experimental analysis of the relevant individual substructure. Since most FE models in engineering problems are very large, dynamic analysis with the full FE model is costly. Frequency response function(FRF) synthesis after reducing the FE model can reduce this computational cost but introduce mode truncation error similarly in the case of considering only low-frequency mode after eigensolutions of the complete structure. This paper introduces a FRF of FE model for hybrid FRF synthesis, which is reduced by using IIRS methods and compensated through eigensolutions of the reduced model, and shows the effectiveness of the presented method.
육상태양광 발전원의 단점을 보완하기 위한 수단으로 유휴수면 활용 및 발전량 증대 등의 장점을 앞세우며 수상태양광 발전시스템이 대두되었으나, 설치면적 축소 등의 민원이 지속적으로 제기되며 한국환경정책평가연구원(KEI)에서도 설치면적에 대한 가이드라인이 필요함을 제시하기에 이르렀다. 이에 본 논문에서는 수상태양광 설치 시 제한된 설치면적 내에서 설치용량 및 발전량을 증가시킬 수 있는 새로운 수상 태양광 발전시스템 방법론을 제안하여, 국토의 효율적 및 친환경적 이용으로 「재생에너지 3020 이행계획」을 달성하면서 주민수용성을 증대시킬 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 상주 수상태양광 오태2발전소를 대상지로 선정하여 현재 정남향(0°)으로 배치되어 있는 모듈을 기준으로 동일한 모듈 경사각이지만 동서방향(±90°)으로 모듈 방위각을 변경하여 배치한 경우의 비교 분석 연구 결과, 모듈 남향 배치 대비 동서방향 배치 시 설치용량은 13.25%, 발전량은 4.03%가 각각 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에는 Sketchup Software를 통한 3D 모델링 및 PVSyst 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 비교 분석을 진행하였다.
이 연구는 일본식 배수공이 설치된 제방의 침투 흐름을 비정상 상태로 SEEP/W 모형을 사용하여 해석하고 모형의 적용성을 평가하기 위해 수행하였다. 수치모형의 적용성 평가를 위해 비정상 상태로 제방 침투에 대한 수리모형실험을 수행하였다. 제체 재료는 경상북도 구미시에 위치한 해평천의 제방 건설 현장의 재료를 사용하였고 일본식배수공은 굵은 골재와 부직포를 사용하여 실험실에 제방 축소 모형을 수조 내부에 제작하였다. 모형제방은 제방축조 방법과 유사하게 다짐을 하기 위해 흙을 쌓으면서 0.20 m 높이마다 다짐을 실시하였다. 다짐방법은 고무망치를 이용한 층다짐을 하였다. 제방 제외지에 0.55 cm/min의 속도로 수위를 증가하여 15분 간격으로 각 0.3 m, 0.4 m, 0.5 m 수위에 따른 비정상 상태의 위압계 측정을 수행하였다. SEEP/W 모형의 매개변수는 투수계수와 입도분포도, 불포화 함수특성곡선(값을 산정하기 어려움)이 있으며, 각 매개변수에 대한 민감도 분석을 수행하였다. SEEP/W 모형의 모의 결과는 수리모형실험 결과와 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다.
태양열이나 심야전력과 같이 에너지의 공급과 수요가 시차적으로 다를 경우 축열저장이 필수적이다. 축열조는 부하에 따라 그 부피가 커지게 되고 부피는 곧 경제성과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 이 연구는 축열조의 소형화에 관한 연구로 이번 실험에서 수행된 Nodule S-64(PCM-NaOH)인 구형 볼타잎을 사용하였고, 260Lit 용량의 축열조를 설계 제작하여 수학적 모델링과 실험을 병행하였다. 실험에 사용한 S-64는 이번 실험을 위해 제작한 것으로 축열 결과 현열인 물의 경우보다 축열량이 두배로 증가하였다. 따라서 기존 축열조 부피를 절반정도 축소가 가능하며, 운전조건에 따라 더이상 줄일 수도 있어 태양열이나 심야전력용 축열조로 매우 적합함을 알 수 있었다.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
본 연구에서는 풍력발전에 충분한 가능성을 가진 산악 지형을 모델링하여 유동의 흐름을 분석하였다. 실제 지형(설악산, 점봉산)에 대한 1/500 축소모형을 Gaussian 함수로 표현하였다. EDISON_CFD을 사용하여 산악지형의 난류유동을 해석하였으며, 해석결과의 신뢰성 확인을 위해 격자분해능에 따른 속도분포를 비교하였다. 산악지형에 따른 유동현상을 속도분포 및 유선함수 등에 의해 분석하였다. 또한 풍력터빈 설치 높이 기준에 의거하여 지형변화에 따른 주 유동방향 속도분포를 살펴보았다. 지형효과에 따른 유동해석결과를 기반으로 풍력 발전 가능 영역이 논의되었다.
플로팅구조물은 열악한 해양환경상태에 있기 때문에 구조물응답에 대한 실시간 모니터링 기술을 적용하여 구조안전성을 확보해야 한다. 특히 기존의 전기 저항식 스트레인 게이지 단점을 극복한 광섬유 센서를 이용하여 실시간 모니터링 시스템 개발에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 플로팅구조물의 축소 모델에 광섬유 센서 중 하나인 FBG센서를 부착하고 실험용 수조에 설치하여 광학 스펙트럼 분석기를 통해 중심파장을 측정한 후 변형률을 계산하였다. 또한 유한요소 모델을 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 모델링하고 유한요소 해석을 통해 변형률을 출력하고 실험결과와 해석 결과를 비교하여 광섬유 센서를 이용한 플로팅구조물의 실시간 모니터링을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 가상세계를 구현하고, 그 구현된 가상세계의 거주자가 경험하는 정보를 이미 정의된 지식구조로 저장하여, 재사용성과 다양성을 보장한다. 시간의 흐름과 공간적 위치 관계의 표현을 위한 S-T(시공간) 그래프와 일련의 정의된 사건과 이벤트가 가상세계 거주자인 에이전트의 지식구조에 맞게 변형, 축소된 후에 저장되어 최종적으로 에이전트를 둘러싼 환경변화자체가 에이전트의 의사결정을 좌우하지 않고, 에이전트의 지식을 기반으로 에이전트 자신의 의사결정 시스템에 따라 환경에 대응하는 다양한 행동을 보여준다. 이러한 에이전트의 지식구조를 구현하기 위하여 기본적으로 온톨로지라는 가상세계 자체를 아우르는 추상화 모델이 필요하며, 이 모델을 상속하여 실세계의 Object들을 정의 해 나간다. 정의된 온톨로지를 기반으로 가상세계에 Object들을 등장 시키고, 시공간적 변화에 따른 정보들이 에이전트의 지식구조로 변형되어 저장되어 진다, 이렇게 저장된 정보들이 에이전트의 의사결정 시스템에 적용되어 에이전트의 다양한 행위를 보장 할 수 있다.
본 논문은 구형단면(recatangular cross section) 모양의 복도 내에서의 전파의 전파특성을 축소된 모형터널을 이용하여 얻을 수 있는 방법을 모색하였다. 측정주파수는 마이크로웨이브 주파수범위(2~10 GHz)에서 수직편파방법으로 하였다. 터널모델에서의 감쇄정수와 전계강도에 대한 실험값은 이론값과 거의 일치됨을 보였고, 이 모델링에 의한 방법은 실제터널에서의 전파특성을 예측하는데 잘 적용될 수 있음을 보였다.
네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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