시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.
새로운 정보환경과 매체의 발전으로 인하여 오늘날 대학도서관은 인쇄자료와 전자자료, 웹 자원이 공존하여 수집, 가공, 유통되고 있다. 이에 본 연구는 도서관 내·외적인 정보환경과 운영환경의 변화 요인을 수용하여 새로운 평가모형을 개발하고자 전통적인 도서관의 기능을 기반으로 하여 디지털 형태 정보의 수집, 가공, 유통을 통합한 하이브리드(Hybrid)형태의 디지털도서관 평가모형을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 비선형예측기법으로서 그 우수성을 인정받고 있는 인공신경망모형을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하였다. 그러나 인공신경망모형을 사용해 시계열의 예측결과를 ARIMA모형과 같이 널리 알려진 다른 전통적인 수요예측기법들과 비교 평가한 과거 연구들을 보게 되면 각기 주장하는 바와 그 결론이 상반됨을 알 수 있다. 그래서 인공신경망의 예측성과를 높이기 위한 기존의 선행연구들의 다양한 시도들을 바탕으로 국내 항만의 컨테이너물동량을 예측하고, 그를 통해 여러 모형간의 비교 검증작업을 수행하였다.
콘빔 전산화 단층촬영(CBCT)은 치열을 왜곡시켜 추가 치열 이미지가 필요하다. 치열 이미지로 주로 사용되는 석고 모형을 대신해 구강 스캐너로 CBCT의 치열 이미지를 보완할 때의 임상적 활용 가능성을 평가하였다. 만 12 - 18세의 20명에게 상악에 대한 석고 모형, 구강 스캔 이미지, CBCT이미지를 획득하였다. 비교를 위해 두 종류의 구강 스캐너를 이용하였는데, 그 중 하나의 구강 스캐너로는 전악을 3분할하여 각각을 스캔한 후 이들을 병합해 전악 이미지를 획득하는 방법을 추가로 시행하였다. 구강 스캐너를 이용해 얻은 가상 골격-치열 하이브리드 이미지를 석고 모형을 통해 얻은 이미지와 중첩하여 각 기준점에서의 좌표 값의 차이와 거리를 측정하였다. 결과적으로 구강 스캐너로 분할하여 스캔하는 방법을 시행했을 때 평균 거리 2 ㎛를 보여 가장 적게 나타났다. 구강 스캐너를 적절히 이용하면 가상 골격-치열 하이브리드 이미지를 위한 치열 이미지로 훌륭히 활용될 수 있을 것이다.
1차원 하수관로 해석 모형과 2차원 지표면 유출 해석 모형을 연계한 1D-2D 결합 도시침수 모델은 도시지역의 유출 현상과 침수 모의에 널리 이용되고 있다. 그러나 도시 지역의 복잡한 지형이 지표면 유출 흐름에 미치는 영향을 보다 자세히 파악하기 위해서는 보다 높은 해상도의 지형자료를 활용한 모의가 필요하다. 본 연구에서는 도시침수 해석을 위한 1D-2D 결합 하이브리드(Hybrid) 병렬화 코드(H12)를 개발하여 넓은 도시 유역에 대해서 고해상도 지형자료를 활용한 모의가 유역단위로 가능하도록 하였다. H12는 Open Multi-Processing(OpenMP)와 Message Passing Interface(MPI) 병렬 계산을 동시에 수행하여 매우 넓은 지역에 대해서도 도로의 형태를 확인 할 수 있는 수준의 고해상도 침수 해석 모의가 가능하다. 또한 도시지역의 복잡한 지형을 자세히 재현하고 계산의 효율을 높이기 위하여 격자세분화 기법이 적용되었다. H12의 적용성을 평가하기 위하여 미국 텍사스 알링턴 지역의 Johnson Creek 유역(${\sim}40km^2$)유역에 대한 시범 모의를 수행하였으며 도시유역의 지형을 표현하기 위하여 1m 해상도의 LiDAR자료를 사용하여 침수발생시 보다 자세한 유출수의 흐름을 해석할 수 있도록 하였다. 모의 결과 하이브리드 병렬 계산은 순차적 계산에 비하여 최고 79배 이상 빠른 계산속도 효율 향상을 보여주었으며, OpenMP나 MPI를 단독으로 사용하는 것에 비하여 더욱 효율적인 계산속도 효율 향상을 보여주었다.
본 연구는 지상군용 지능형 포탄을 포함한 장갑차량 공격용 K-9 포탄의 전시 소요량을 산정하는 국방 시뮬레이션의 방법론을 개선하려는 것이다. K-2008에서 사용된 분석용 국방 시뮬레이션에 의한 방법에서는 입력자료의 부정확성과 모의논리의 왜곡으로 인하여 산정량이 과도하며, 산출된 각 무기체계별 기대점유비율이 장차전의 실상에서 일반적으로 기대하는 바와 상당한 차이를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 입력자료 및 모의논리의 왜곡현상의 원인을 분석하고 이를 바로잡기 위하여 훈련용 및 분석용 국방 시뮬레이션 모형을 상호 연계하여 사용 및 검증하는 하이브리드 국방 시뮬레이션 모형의 필요성을 제시하려는 것이다.
하이브리드 실험은 수치해석 모형과 물리적 부분구조 모형사이의 상호작용을 통하여 구조물의 거동을 예측하는 실험법이다. 본 연구에서는 지진하중 재하 시 1경간 2층 강 뼈대 구조물에 대한 다자유도 하이브리드 실험을 수행하고 유효성을 확보하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전용 하이브리드 수치해석 프로그램인 FEAPH을 개발하였으며, 최적화된 시스템을 구축하였다. FEAPH은 고정 반복법(Fixed iteration)과 병렬화(Parallelization) 기법을 적용하여 순차적 해석에서 발생되는 비효율적 연산을 개선하였다. 또한, 종전에 데이터 통신과 부분구조물과 해석프로그램간의 인터페이스를 간략화하여 하이브리드 시스템 구성을 최적화 하였다. 그 결과, 입력 가진시간(30초) 대비 약 10%의 실험시간이 소요되었다. 시스템의 신뢰성을 검증하고 선형실험과 강 뼈대 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 비선형 실험을 수행하였으며 수치해석과의 변위응답이력은 거의 일치 하였다. 그러나 최대변위에 대한 응답은 다소 차이를 보였으며, 이는 재료 비선형성에 대한 해석상의 오차와 영구변형에 의해 발생한 것으로 판단된다. 따라서 적절한 재료 비선형 모델과 알고리즘의 개선이 이루어지면, 실시간 하이브리드 시스템은 구조물의 동적거동을 예측하는데 유용하게 활용될 것이며, 추후 진동대 실험을 대체할 수 있는 효과적인 실험 방법이 될 것으로 판단된다.
석션 버켓(suction bucket)은 해양 구조물 지지를 위해 사용되는 기초구조물 중 하나로 펌프를 이용해 빠르게 기초 시공이 가능한 장점이 있다. 최근 기초 지지력을 효과적으로 증가시키고 건설 비용을 절감하기 위해 단일 석션 버켓이나 다수의 석션 버켓이 매트기초와 결합된 하이브리드 석션 버켓기초(hybrid suction bucket foundation)가 제안되었다. 하지만 현재까지 수중구조물과 같이 작은 수직하중(자중)과 모멘트 하중 조건에서 수평하중에 대한 하이브리드 석션 버켓기초의 저항 메커니즘과 지지력에 관한 실험적 연구가 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 점토지반에 설치된 하이브리드 석션 버켓기초의 수평방향 저항 메커니즘과 지지력을 평가하기 위해 하중재하시스템을 구축하고 원심모형실험을 수행하였다. 본 연구에서는 원형매트와 단일 버켓이 결합된 하이브리드 석션 버켓기초와 사각형 매트와 4개의 버켓기초가 결합된 하이브리드 그룹 석션 버켓기초를 대상으로 하였다. 본 연구를 통해 매트기초와 석션 버켓기초의 스커트(skirt) 길이가 수평방향 지지력 증진에 미치는 영향을 실험적으로 평가하였다. 그 결과, 작은 수직하중과 모멘트 하중조건에서 하이브리드 석션 버켓기초의 매트와 버켓기초 스커트가 기초의 수평방향 지지력 증진에 효과가 있음을 확인하였다.
실험영역을 벗어나는 다중 외삽점들에 관한 실험설계를 기획하는 경우 실험자는 종종 어느 외삽점에 더 많은 노력을 집중하여야 하는지 주어진 모형이 있다하더라도, 고민하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 상황에 관한 실험설계 문제를 다루었다. 첫 번째는 주어진 모형이 실험영역을 벗어나더라도 모형이 타당한 경우 다중 외삽점에 관한 실험설계고 다른 하나는 그렇지 않은 경우이다. 첫 번째인 경우는 비교적 기존 문헌에서 알려진 방법들이 적용될 수 있으나 그렇지 않은 경우 즉, 모형의 타당성이 의심되는 경우는 다른 실험설계기준을 제시하여야 한다, 본 연구는 이와 관련 다양한 하이브리드 방법을 제시하여 다중 외삽점에서의 문제가 어떻게 모형 불확실성하에서 전개되어야 하는지 다루어 보았다, 이를 위해 서치알고리즘의 하나인 유전알고리즘을 적용하였다. 왜냐하면 전통적인 교환알고리즘의 복잡성보다는 유전알고리즘의 효율성이 더 뛰어났다고 보기 때문이다.
본 연구에서는 무선센서노드을 이용하여 강판형 철도교량의 전형적인 손상유형인 거더부의 휨강성 저하와 지점부의 볼트풀림을 효과적으로 모니터링할 수 있는 하이브리드 모니터링 기법을 제안하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 본 연구진에 의해 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 간략하게 소개하였다. 둘째, 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 효과적인 손상모니터링이 가능한 기법들을 선정하였다. 마지막으로, 개발된 가속도 및 임피던스기반 무선센서노드를 모형 강판형 철도교에 설치하고, 일련의 손상 시나리오에 따른 하이브리드 모니터링을 수행하여 무선센서노드 및 모니터링 기법의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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