본 연구에서는 수직증축 공동주택 하부 신설 보강말뚝의 축강성(Kvr)을 기존말뚝의 열화를 고려한 이론적인 접근과 수치해석을 통하여 산정하였다. 3차원 유한요소 수치해석을 수행하는 과정에서, 이론적인 접근과 38본의 시험 말뚝계측 결과를 통하여 제안된 열화를 고려한 기존말뚝 축강성(Kve)의 상한 값을 적용하였다. 이를 통해, 수직증축 리모델링으로 인하여 증가된 하중을 안정적으로 지지하기 위한 신설 보강말뚝의 최소 축강성을 산정하였다. 신설 보강말뚝의 축강성 제안은 선단지지 말뚝과 마찰말뚝에 대해 수행하였고, 다양한 세장비(L/D)에 따라 제안하였다. 해석기법은 기존말뚝의 설계 당시의 양호한 상태를 고려한 말뚝지지 전면기초 거동 해석과 열화가 고려된 기존말뚝의 축강성을 적용한 말뚝지지 전면기초 거동 해석을 수행하였다. 두 해석기법에 대한 검증을 수행한 결과 말뚝지지 전면기초 거동해석이 가능한 것으로 확인되었고, 이를 통하여 기존말뚝의 열화가 발생하였을 때 선단지지 신설 보강말뚝 축강성이 44 - 67% 증가되어야 수직증축 구조물의 안정성이 확보됨을 알 수 있었다.
구조물의 진동에 의해 소음이 방사되는 현상은 기계에서 소음의 발생원으로 볼 수 있기 때문에 기게류의 소음을 예측하거나 저감방안을 제시하기 위해서는 구조물의 동특성과 방사특성을 이해하고 있어야 한다. 특히, 엔진블럭, 펀치프레스, 배의 갑판구조물등과 같은 대다수의 소음 발생기계는 평판의 형상을 가진 구조물로서 기계적인 충격 등에 의해 그 표면에서 소음이 발생되므로 강성을 증가시키고, 소음저감을 목적으로 빔과 같은 보강재를 통해 보강되어 있다. 그런데, 해석적인 방법으로는 평판이나 원판 또는 구와 같은 단순한 형태의 특정구조물에 대해서만 그 결과를 얻을 수 있으므로 이와 같은 불연속 평판구조물의 진동 및 방사특성은 평판에 대한 순수 이론으로는 해석이 곤란하여 따라서 본 연구에서는 수치해석적인 방법을 통해 이를 해결하고자 하였다. 수치해석적인 방법으로는 유한요소법(FEM)과 경계요소법(BEM), 및 통계적 에너지 해석기법(SEA)등이 있으며 구조물의 진동-소음연성문제의 경우에 있어서는, 진동해석을 FEM과 SEA으로, 공기 중에서의 방사현상은 BEM으로 예측하고 있다. 본 연구에서는 재질이 균일한 얇은 2차원 평판구조와 보강평판에 대해서 진동특성은 유한요소해석 프로그램을 사용하여 해석하였으며 이때의 진동특성값을 입력데이터로 사용하여 경계요소해석 프로그램으로 방사효율 등을 예측하였다. 또한 이 과정에서 2차원 평판구조의 모우드 밀도와 가진점 모빌리티의 실수값이 가지는 평균치의 물리적 특성을 분석하였으며, 추후 실험을 통해 이를 검증코자 한다.
고객의 잠재적 가치를 포착하는 것은 특별히 새로운 제품이나 서비스 또는 새로운 비즈니스를 시작하는 서비스 디자이너에게 매우 중요한 작업이다. 가치 포착은 고객 간, 컨텐스트 간 그리고 다른 시간환경 속에서 차별화를 추구하며 심사숙고하는 서비스 디자이너에게 새로운 컨셉 접근방법을 제시한다. 서비스디자인을 위한 차별화 컨셉 프레임은 사용의 해석적 분석을 가이드하는 관점과 렌즈를 제공하여 고객 행동 가치를 유형화하고, 그러한 결과는 복합적인 서비스디자인의 가치를 향상시킨다.
본 논문에서는 다양한 이종 무선 액세스 네트워크 기술이 혼재 되어 있는 환경에서 수평적 혹은 수직적 핸드오버를 위한 IP 이동성 기법 및 Seamless한 서비스 제공을 위한 고속 핸드오버 기법에 대해서 다루고자 한다. 첫 번째로, 호스트 기반의 IP 이동성 기법 및 고속 핸드오버 기법들을 분석한다. 두 번째로, 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 네트워크 기반의 IP 이동성 기법인 PMIPv6과 이에 대한 고속 핸드오버 기법을 접근 방식에 따라 분류하여 분석한다. 마지막으로, 이들 기법에 대한 핸드오버 지연 측면에서의 해석적 비교 분석을 수행한다.
본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하 여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것 보다 평균장 접근방법으로 계산하는것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다.
본 연구는 미지수가 2개인 연립 부등식을 해결하는 과정에서 발생하는 오류에 대해 분석하고 오류에 따른 교수-방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 먼저, 미지수가 2개인 연립 부등식을 소개하고, 연구자가 지도하고 있는 한 학생이 제안한 풀이를 보여준다. 미지수가 2개인 연립 부등식의 문제를 해결하는 과정에서 학생은 오류를 범하고 있는데, 본 연구에서는 이러한 오류에 대해 해석기하적 접근(xy-평면에서의 오류진단, ab-평면에서의 오류진단), 대수적 접근, 공리적 접근의 방법으로 오류를 진단하고 적절한 지도방법을 모색하고자 한다. 학생이 문제를 해결하는 과정에서 범한 오류는 미지수가 2개인 연립일차부등식의 내용을 학습하기 전에 배우게 되는 내용 중 '8-가 단계'에서 학습하는 미지수가 2개인 연립 일차방정식의 내용이 미지수가 2개인 연립일차부동식의 내용과 유사한 점이 많기 때문에 미지수가 2개인 연립일차부동식과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 미지수가 2개인 연립일차방정식을 학습하면서 익힌 풀이 방법이 같은 방법으로 적용될 것이라는 오개념과 미지수가 2개인 연립일차부등식과 관련된 불충분한 내용의 교육과정 때문에 발생한 것이다. 학생이 범한 오류에 대해 학생의 문제 풀이 과정을 해석기하적, 대수적 접근을 통해 면밀히 분석한 결과 학생이 범한 오류는 미지수가 2개인 연립일차부등식을 해결하는 과정에서 2개의 변수들 사이의 상호관련성을 간과하여 발생한 결과임을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 오류를 범하기 쉬운 마지수가 2개인 연립일차부등식과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 2개의 변수 사이의 관련성에 대해 해석기하적 접근, 대수적 접근, 공리적 접근을 통하여 2개의 변수들 사이의 상호관련성에 대해 학생들에게 주지시켜야 하고 아울러 미지수가 2개인 연립일차부등식을 다룰 경우 대수적 기법이 변수들 사이의 관련성으로 인하여 조심스러워야 하므로 해석기하적으로 좌표평면을 도입하여 문제에 접근해야함을 강조한다.
본 연구에서는 WES의 표준 월류형 여수로에 대한 동수역학적인 흐름거동을 FLOW-3D 모형을 이용하여 해석하였다. 월류수두에 따른 월류유량, 월류흐름의 수면곡선, 여수로 표면에서의 압력분포와 같은 모의결과는 WES의 실험자료와 잘 일치하였다. 그리고 월류수두가 여수로 설계수두의 1.33배인 경우의 유속과 압력의 연직분포를 검토하였다. 검토결과, 웨어마루를 통과하면서 저층의 유속이 먼저 가속되며 점차 하류로 이동하면서 수표면의 유속이 가속되어 거의 균일한 유속분포를 보였으며, 압력의 연직분포는 웨어마루 상류에서는 수표면에서 내기압을 보이고 점차 수심이 길어짐에 따라 정수압분포와 유사한 분포를 보이나, 여수로 표면에 접근함에 따라 급격하게 압력이 감소하면서 부압이 발생하였다. 웨어마루 하류에서는 여수로 표면에서의 압력이 점차 대기압으로 접근함에 따라, 거의 전 수심에 걸쳐 대기압과 유사한 분포를 보였다.
전력계통의 과도 안정도 해석의 접근방법에는 SI(Simultaneous Implicit)법과 PE(Partitioned Explicit)법 두 가지방법을 사용해오고 있다. SI법에는 Trapezoidal법 등이 있고, PE법에는 Runge-Kutta법, Euler법등이 사용되고 있다. SI법인 Trapezoidal법은 PE법의 Runge-Kutta법 또는 Euler법에 비해 시간간격을 크게 해서 계산속도를 줄일 수 있다는 장점이 있지만, 정화도면에서는 신뢰한 수 없는 단점이 있다. 이 논문에서는 포물선 사법을 이용하여 Trapezoidal법의 정확도를 개선학 수 있는 방법을 제시하고 명확한 수학적 증명을 통해 타당성을 보여준다. 연속함수와 불연속함수에 대해서 Runge-Kutta법과 Trapezoidal법과 제안한 방법을 적용시켜서 제안한 방법의 정화함을 보여준다.
본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.
본 연구는 수학 교사와 고등학생을 대상으로 그래프로부터 의미를 어떻게 구성하고 그 과정에서 그래프 해석의 요소들이 어떻게 상호작용 하는지를 분석하여, 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 교사와 학생 모두 그래프에서 의미를 구성하는 것에서 많은 어려움을 겪었고, 의미를 구성할 때 포개어지는 관계망의 형태로 구성해갔다. 또한 의미를 구성하는 과정에서 인지적 맥락적 정서적인 요소가 서로 상호작용하여 해석체를 구성해갔다. 하지만 이 과정에서 교사는 그래프에 질적인 접근방법으로 인지적인 요소에 주로 초점을 두었던 반면에, 학생은 양적인 접근방법으로 인지적인 요소와 함께 맥락적인 요소도 고려하여 자신이 구성한 해석체를 정당화시키고 이를 기반으로 의미를 구성해갔다. 본 연구는 이런 결과를 기반으로 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 3가지로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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