다수의 중계기가 균등하게 분포된 무선 소거 네트워크의 용량 스케일링 법칙을 분석함으로써 인프라 구조 사용시 이득을 보인다. 가정하는 네트워크 하에서 소거 확률을 적절히 모델링함에 근거하여, 혼합 소거 네트워크에서 취득 가능한 네트워크 용량을 보인다. 보다 구체적으로, 지수 감쇠 모델 및 다항 감쇠 모델 이렇게 두 가지 물리적 모델을 사용한다. 중계기 도움이 없는 다중 홉 전송, 중계기 도움을 받는 다중 홉 전송 이렇게 두 가지 존재하는 기술을 사용하여 취득 용량을 분석한다. 유도된 용량 스케일링 법칙은 두 가지 물리적 모델 모두에 대해 노드 수 및 중계기의 수에 의존함을 확인한다.
음향 탐지나 항적 탐지 등을 이용하여 표적을 추적하는 유도 어뢰는 개념 설계 단계에서부터 군 요구를 분석하고 군요구에 따른 어뢰의 개략 설계 사양 도출을 필요로 한다. 이를 위해 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 어뢰가 목적하고 있는 탐지 임무의 정량적인 달성 정도를 나타내는 탐지 효과도를 분석하였다. 어뢰의 탐지효과도 분석을 위해 초기 개념 설계 단계에서 주어지는 어뢰의 개략적인 설계 변수를 바탕으로 어뢰와 표적의 수학 모델을 설정하였으며, 이와 함께 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 아 잠수함 모델, 어뢰 모델, 표적 모델을 구성하였다. 특히 어뢰 모델에는 유도 어뢰의 특성을 고려하여 탐색 운동 방법, 음향 탐지 방법 등을 적용하였으며. 각 모델을 구성하는 설계 변수에는 오차 모형을 반영하였다. 이를 바탕으로 어뢰가 표적을 탐지하는 과정에 대해 반복 시뮬레이션을 수행하여 설계 변수 변화에 따른 어뢰의 탐지 효과도를 분석하였다.
초분광영상의 분석 기법 중 하나인 선형혼합분석기법은 각 화소를 구성하는 구성물질과 구성 비율을 추정하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 선형혼합모델은 지질 및 광물분포와 관련된 분야에서는 비교적 성공적으로 시도되고 있으나, 산림이나 여러 인공물들로 구성된 도시와 같은 상대적으로 복잡한 구조를 가진 혼합체에서는 그 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 식물과 토양의 혼합체를 대상으로 선형혼합모델을 적용하여 계산된 혼합체의 반사값과 실제 이 혼합체들을 분광측정기로 측정한 반사값과의 비교를 통해, 선형혼합모델의 오차를 계산하였다. 이를 통해 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간의 분광적 상호작용이 어느 경우 발생 혹은 증가하는지를 분석하고, 또한 파장대별 상호작용의 정도 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 선형혼합모델은 혼합체를 구성하는 구성물질의 구성비율이 비슷한 경우, 각 구성 물질간의 상호작용이 증가하여 선형혼합모델의 오차가 가장 커지는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간 상호작용의 발생 정도는 혼합체를 구성하는 성분의 종류, 반사 특성, 구성비율, 파장대와 구성 성분의 배열 상태에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 향후 선형혼합모델의 정확도를 높이기 위해서는 이러한 혼합체의 특징들이 구성 물질간의 상호작용에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하여야 할 것이다.
본 논문에서는 전장 환경 요소 및 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 통합하여 관리하는 전투 공간 모델(Battle Space Model)을 제안한다. 전투 공간 모델은 전장의 지형 정보와 환경 요소를 저장하는 Geographic Information System(GIS) Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보에 전장 환경 요소의 영향을 고려하는 Propagator Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 저장하는 Logger Model, 그리고 플랫폼 모델 간의 상호 작용(encounter) 시점을 예측하고 상호 작용 시점까지 시간을 건너뛰는 Spatial Encounter Predictor(SEP) Model로 구성된다. 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성되어 있는 플랫폼 모델과 추가 작업 없이 직접 연결하기 위해, 전투 공간 모델 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성하였다. 본 연구에서는 전투 공간 모델을 적용하여 수중운동체 교전 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 플랫폼 모델 각자가 반영하던 전장 환경 요소를 전투 공간 모델이 일괄적으로 반영함으로써 플랫폼 모델 개발을 단순화 할 수 있었다. 또한 각 플랫폼 모델은 다른 플랫폼 모델과의 정보 교환을 고려하지 않고 전투 공간 모델과의 정보 교환만을 고려하면 되므로, 플랫폼 모델을 중립적으로 구성할 수 있었다.
내경 0.1 m, 높이 5.3 m 의 순환유동층 반응기를 사용하여 기체의 역혼합특성을 조사하였다. 기체의 역혼합은 동일한 기상유속일때 고체순환속도가 증가할수록 증가하였다. 희박상영역에서 일정한 고체체류량에서는 기상유속이 증가할수록 벽면에서의 하강흐름도 증가되어 기체의 역혼합은 증가되었다. Tracer 주입위치가 반응기 벽면에서 중심으로 이동할수록 빠른 기체와 고체의 흐름으로 인하여 기체의 역혼합은 상당히 감소하였다. 그리고, 희박상영역에서 core-annulus 구조를 기초로 하여 기체역혼합과 core 와 annulus 간의 물질전달계수를 예측할 수 있는 모델식을 제안하였다.
파랑으로 인해 발생되는 흐름은 연안에서 질량수송의 일련의 과정을 야기시키므로 연안유역의 관리에 파랑과 흐름의 상호작용에 대한 정확한 이해가 요구된다. 본 논문은 적응가능한 사면 구조 격자에 근간을 둔 파랑장과 흐름장을 혼합한 수치모델을 기술하였다. 사용한 모델은 쇄파, 천수, 굴절, 회절, 파랑과 흐름의 상호작용, 평균해면의 저하와 상승, 혼합 과정, 바닥 마찰 효과 그리고 해안선에 접한 운동 등을 해석할 수 있다. 주기와 수심으로 평균한 지배 방정식은 단계적으로 엇갈린 사면구조 격자에 적응 가능한 Adam-Bashforth 2차 유한 차분 기법으로 양해적으로 모델화 되었다. 본 모델로부터의 결과는 평면 해변에서 경사 입사파에 의해 발생된 연안류의 실험치와 타당한 일치를 보였다.
본 논문에서는 기 개발된 로터 블레이드 해석 모델 중 구조 모델을 보완하여 기존에 수행한 HART II의 연구결과와 비교하였다. 구조 모델은 혼합변분 정식화 기반의 기하학적 정밀 보 모델이며, 블레이드의 기하학적 비선형 거동을 정밀하게 예측할 수 있다. 기존 해석 결과에서는 비틀림 변형과 구조하중 결과에서 실험결과 대비 위상차가 발생하였는데 본 연구에서는 기존 결과 대비 위상차가 현저히 감소한 결과를 도출하였다.
혼합공정은 화학공학, 식품공학, 건축공학등 여러 가지 산업분야에 걸쳐 이용되는데 최근 고분자 분야에서도 신소재 개발 또는 제품의 물성을 향상시키기 위하여 이에대한 연구 가 활발해지고 있다. 고분자 가공에서 혼합에 이용되는 대표적인 기계로는 twin screw extruder, internal mixer, two roll mill 등이 있는데 본 연구에서는 internal mixer에서의 고 분자 유동 및 혼합거동을 파악하고자 하였다. 실험적으로는 flow visualization 방법을 써서 순환시간을 측정하였고, 시뮬레이션을 통하여 이론적으로 이를 검토하였다. 고분자 거동은 비뉴우톤을 유체로서 설명되기 때문에 본 연구에서는 혼합기의 구조적 특성을 고려한 모델 로서 $\eta$ = $\frac{\eta_o}{1+A[2trd^2]^\frac{1-n}{2}}$
성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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