하이브리드 구조실험에서는 전체구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 수행한다. 실험을 위한 부분 구조물들과 해석을 위한 부분구조물들은 지역적으로 서로 다른 장소에서 실험과 해석이 수행될 수 있으며, 이 부분구조물들의 실험과 해석은 시뮬레이션 코디네이터에 의하여 통제된다. 하이브리드 구조실험을 수행하는 동안에 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들은 서로 간에 데이터 교환이 이루어지는 상호작용을 하게 된다. 본 논문은 이러한 상호작용을 기술하고 있는데, 하나의 하이브리드 구조실험 예제에 대하여 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들 사이의 상호작용을 데이터 모델의 하나인 리하이 모델의 클래스와 객체를 통하여 표현하였다. 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들은 각자의 데이터 저장을 위한 객체를 가지도록 구성하였고, 서로간의 연결은 동일한 형식의 인터페이스 링크를 사용하여 처리하였다. 본 논문에서 설명한 객체들은 일관된 방법에 의하여 구현하였는데, 하이브리드 구조실험을 위한 컴퓨터 시스템의 개발에 사용할 수 있다.
기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.
기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.
최근, 코비드 환경은 대학의 교육 시스템에 심각한 영향을 끼쳤다. 대학의 재학률과 취업률에 큰 영향을 미치는 학생의 진로지도 방법은 코비드 환경에서 변할 수밖에 없다. 기존의 진로지도 활동은 오프라인 상담 방법을 주로 사용하지만, 코비드 환경에서의 진로지도 활동은 온라인 상담 방법을 더 중요하게 고려해야 한다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 교육 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 하이브리드(온라인과 오프라인) 진로지도 모델을 제안한다. 온라인과 오프라인의 특성을 가진 하이브리드 제안 모델은 코비드 환경에서도 학생들을 효과적으로 지도 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 모델을 실제 상담 사례에 적용하여 제안 모델의 유용성을 보였다.
비밀키 암호의 키 관리 문제를 해결하기 위해 제안된 공개키 암호는 효율성이나 제한된 메시지 영역으로 인해, 실제로는 메시지의 암호화에는 비밀키 암호를 사용하고 이때 사용되는 키를 메시지를 보낼 상대방과 안전하게 공유하기 위한 용도로 공개키 암호를 사용하는 하이브리드 형태가 일반적으로 사용된다. 최근 Shoup에 의해 제안된 Key Encapsulation Mechanism (KEM)은 이러한 공개키 암호의 실제 사용 용도를 감안하여 제안된 모델로 Data Encapsulation Mechanism (DEM)과 함께 안전한 하이브리드 공개키 암호를 설계하는 하나의 이론적인 모델을 제시하며, 이를 이용하여 만들어진 하이브리드 암호는 최근의 공개키 암호 표준화 작업에서 하나의 주류로 받아들여지고 있다. 본 논문에서는 최근 공개키 암호의 새로운 적용 방식으로 주목받고 있는 KEM과 함께, 이와 관련된 공개키 암호 표준화 작업에 대해서 구체적으로 알아본다.
실시간 하이브리드 실험법(real-time hybrid testing method)은 구조물의 수치해석부와 실험부 부분구조를 운동방정식으로 통합하여 실시 간으로 동시에 계산과 실험을 수행하는 방법이다 본 연구는 실시간 하이브리드 실험법을 사용하여 수동 및 준능동 MR감쇠기가 설치된 건축구조물의 내진성능을 정량적으로 평가한다. 건물 모델은 실물 크기 5층 건물을 강제진동실험 결과를 통해 식별한 수치모델로 사용하였고, MR감쇠기는 실험적 부분구조르 UTM에 설치되었다. 본 연구에서 수행되는 실시간 하이브리드 실험은 사인파 및 지진파 가진을 통하여 얻은 결과와 전류에 따른 MR감쇠기의 제어력을 이용하여 얻은 Bouc-Wen모델을 사용하여 얻은 해석모델과 일치함으로 그 유효성을 입증하였다. 또한 예비연구로써 구조물의 응답을 최적으로 제어하기 위한 clipped-optimal 제어알고리즘과 modulated homogeneous friction 준능동 제어알고리즘을 MR감쇠기에 적용하였다. 각 전류별 Bouc-Wen모델을 곡선맞춤하여 각각의 Bouc-Wen모델 파라미터를 식별하였으며 그 결과를 준능동 제어알고리즘 수치해석에 적용하였다. 또한 실시간 하이브리드 실험법을 이용한 준능동 제어 실험결과와 해석결과를 비교하여 준능동 제어알고리즘의 성능을 평가함에 있어 실시간 하이브리드 실험이 합리적임을 보여준다.
본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.
하이브리드 연소 시스템은 안정된 작동조건이나 안전성 면에서 많은 장점을 가지고 있는 반면 기존의 하이브리드 모터는 고체 추진 로켓모터보다 낮은 연료 regression율과 연소효율은 갖는 단점이 있다. 따라서 최근의 연구들은 하이브리드 로켓모터의 연소실 체적의 제한과 연료의 regression율을 향상시키는데 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 하이브리드 로켓 엔진의 연소과정을 수치적으로 해석하였다. 난류연소는 eddy breakup 모델을 이용하였으며 soot의 생성 및 산화를 다루기 위하여 Hiroyasu와 Nagle and Strickland-Constable 모델을 적용하였다. 복사열전달은 유한체적법을 이용하여 계산하였으며 고체 연료 벽면에서의 분출 효과로 야기되는 대류열전달의 불확실성을 줄이기 위하여 낮은 레이놀즈 수 $\kappa-\varepsilon$ 난류모델을 적용하였다. 계산된 수치결과를 토대로 선회 유동을 가지는 하이브리드 로켓 엔진의 난류연소과정에 대하여 상세히 기술하였다.
사람이 만든 대부분의 시스템들은 하이브리드 시스템으로 모델링될 수 있다. 하이브리드 시스템 모델은 의사결정을 담당하는 상위레벨 모델과 기계적 제어를 담당하는 하위레벨 모델로 구성되기 때문에, 그 구조가 복잡하기 마련이며 모델을 해석할 때 모델의 종류에 따라 서로 다른 해석 기법이 요구된다. 상위레벨 모델은 FSM과 같은 이산사건시스템의 해석기법으로 풀이할 수 있으나, 하위레벨은 연속시간 모델로 구성되기 때문에 공학적 수치해석 기법이 동원되어야 한다. 개발자가 이 두 레벨의 모델을 함께 개발하는 방식에는 어려움이 많기 때문에 본 연구에서는 게임 분야에서 널리 사용되어지고 검증되어진 물리엔진 미들웨어를 이용하여 하위레벨의 모델링 및 해석 과정에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
일정하지 않은 장단비의 코팅된 충전재가 한 방향으로 정렬된 복합재의 등가열전도계수를 쉽게 예측할 수 있는 하이브리드모델을 제시한다. 코팅된 충전재의 등가열전도계수를 일반화된 자기일치모델로 계산하고, 원래 복합재를 모재와 이 값을 갖는 단섬유로 단순화한 후 수정된 에쉘비 모델을 적용한다. 일정한 장단비의 코팅된 단섬유가 한 방향으로 정렬된 복합재에 대해 일반화된 자기일치모델과 수정된 에쉘비모델의 예측결과를 하이브리드모델과 비교한다. 마지막으로 장단비 2와 10인 코팅된 단섬유가 한 방향으로 배치된 복합재의 등가열전도계수를 하이브리드모델로 쉽게 계산할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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