히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.
Exposed composite beams composed of H-beams and concrete slabs are generally used in building structures because of their excellent economics and flexural strength. However, deep beams used under large load often make difficulties in construction. In this study, an exposed composite beam with high strength steel (SM460) used in the bottom flange of built-up H-shaped beam, so-called S-Beam, was proposed in order to reduce beam depth. And its positive and negative flexural strengths were experimentally evaluated. The test results showed that S-Beam has excellent flexural strength and ductility.
본 연구는 신형상 U형 합성보의 1차 휨실험에 연이은 2차 연구로 U형 합성보와 기둥 접합부의 내진성능시험이다. 실험 변수는 기둥의 종류와 보 춤, 보 상부 플레이트 연속유무, 보 단부 철근 수 등으로 3개의 실험체를 제작하였다. 기둥의 종류는 철골 철근콘크리트 기둥과 CFT 형상의 ACT기둥이며, 보 춤은 300, 500(mm)이다. 접합부상세는 일반적으로 많이 적용하고 있는 짧은 브라켓을 활용한 볼트 접합부이다. 실험결과 변형능력은 2~4(%)의 층간변위각을 확보하였으며, 최대모멘트는 부휨모멘트의 경우 공칭모멘트 이상의 내력이 나타났다.
현재의 중앙 집중형 이동성 관리 방식의 제약점들을 극복하기 위해서, IETF는 홈 에이전트의 이동성 기능을 사용자 가까이에 위치한 네트워크 경계 쪽으로 분산시키는 분산 이동성 관리 방식에 대해서 논의해왔다. 분산 이동성 관리 프로토콜은 트래픽 전달 비용이 낮고 확장성이 높다는 장점을 갖고 있다. 하지만, 시그널링 비용이 높고 주소관리가 복잡하다는 문제점을 보이고 있다. 특히 세션의 지속시간이 길고 빠르게 이동하는 사용자의 경우에는 이러한 문제점을 더욱 어렵게 만든다. 지속시간이 긴 세션에 대해서 높은 시그널링 비용을 감소시키기 위해서 우리는 하이브리드 분산 이동성 관리 방식을 제안하며, 이는 세션 지속 시간에 따라서 다른 이동성 앵커를 할당한다. 본 논문에서 우리는 제안한 하이브리드 분산 이동성 관리 방식에 대해서 성능을 분석하며 시그널링 비용 측면에서 우수한 성능임을 보여준다.
본 논문에서는 수학적 구조 모델과 인공신경망 기법을 상호 유기적으로 결합하여 구조물의 거동 데이터로부터 부재모델 또는 재료모델의 정확도를 높이는 정보기반 하이브리드 모델 업데이트 기법을 개발하였다. 유한요소와 같은 수학적 모델을 사용하여 구조물의 거동을 모사하기 위해서는 재료, 부재, 그리고 시스템의 정확한 모델링이 우선하여야 한다. 그러나 재료, 부재의 각 레벨에서의 수학적인 모델은 이상화과정을 거치면서 중요한 특성을 생략하거나, 시스템 구성시 부재간의 상호작용이나 경계조건의 단순화로 인해 유한요소 모델은 실제 구조물의 거동과 차이를 보이게 된다. 본 논문에서 제시된 하이브리드 모델 업데이트 기법은 구조물의 거동과 수학적 모델의 해석결과 차이를 인공신경망 기법을 사용하여 보완함으로써 시스템 모델의 정확도를 높일 수 있다. 이때 시스템의 거동 데이터로부터 부재 또는 재료모델을 개선할 수 있는 데이터를 추출하여 부재 또는 재료모델을 개선한다. 제시된 기법은 보-기둥 접합부의 이력모델을 개선하는 것으로 검증하였으며, 복잡한 거동을 보이는 시스템 모델링에 광범위하게 사용될 수 있다.
전력전자 소자의 급속한 발전에 따른 비선형부하 사용의 증가는 전력계통에 고조파 전류와 전압을 증가시키게 된다. 이러한 문제는 비선형 부하의 사용 증가가 예상되는 미래에는 점점더 가속화될 것으로 보인다. 고조파 문제를 해결하기 위한 전통적인 방법인 수동필터에 의한 방법은 많은 단점을 가지고 있다. 설계의 어려움, 공진문제, 부품의 과부하, 필터성능이 시스템 임피던스에 의존한다는 점 등이 그것이다. 능동필터는 수동필터가 갖는 이러한 단점을 극복할 수는 있지만, 높은 가격과 낮은 신뢰성의 문제점을 가지고 있다. 이러한 딜레마의 해결책은 수동필터와 능동필터를 조합한 하이브리드 필터를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 PSCAD/EMTDC를 이용하여 하이브리드 필터를 모델링하고 설계하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 공통 결함접지구조를 이용하여 브랜치 라인 하이브리드 커플러 회로를 소형화하여 설계한 결과를 제시한다. 브랜치 라인 하이브리드 커플러 회로는 가장 널리 쓰이는 전자파회로중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 공통 결함접지구조를 이용하여 소형화한 커플러 회로는 크기가 소형화되었음에도 불구하고, 기존 커플러 구조와 유사한 정합, 격리 및 전력분배 특성을 보여준다.
최근 대학 모바일 구축 환경의 트랜드가 변화하면서 네이티브 앱과 모바일 웹의 장점을 가진 하이브리드 앱의 필요성이 증가하고 있다. 현재 대학생들을 위한 공지사항, 취업정보, 학사 정보, 식당 메뉴, 교통정도 등의 정보를 보여주는 애플리케이션에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 모바일에서 접근할 수 없었던 학사정보를 모바일 하이브리드 환경에서의 애플리케이션 앱을 설계하고 개발하였다.
본 연구에서는 잠재적 응용성이 큰 ER유체와 압전필름을 액튜에이터로 하는 하이브리드형 지능구조물을 제안한 후 능동 진동제어를 실시하였다. 먼저 중공(hollow)의 샌드위치 형태 복합재료(glass/epoxy)보에 ER유체와 압전필름을 각각 삽입과 접착을 하여 하이브리드형 지능구조물을 제작하였다. 그리고 각 매체의 액튜에이팅 특성을 고려하여, ER유체 액튜에이터(ERFA)는 전장부하 함수로 도출되는 구조물의 주파수응답을 특징으로 하였고, 압전필름 액튜에이터(PFA)는 신경 슬라이딩 모드 제어기 (neuro sliding mode controller : NSC)를 적용하였다. 이 두 액튜에이터가 동시에 작동하는 능동 진동제어계를 실험적으로 구현한 후 과도응답과 강제 응답에 대한 진동제어 성능을 단일 액튜에이터 작동시와 비교 고찰하여 제시된 하이브리드 액튜에이팅의 효과를 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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