본 논문에서는 퍼지 제어기를 최적화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)과 결합한 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법을 제안하였다. 랜덤 신호 기반 학습은 직렬 탐색구조로 되어 있어서 지역 탐색 능력은 뛰어나지만 전역 탐색 능력은 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 다양한 탐색 영역을 가지는 병렬형 랜덤 신호 기반 학습법이 소개 되었으며, 시뮬레이티드 어닐링을 랜덤 신호 기반 학습과 결합하여 학습 능력을 향상시켰다. 제안된 최적화 알고리즘을 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.
본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 능동형 갑판 지지 프레임 (Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 민감도해석의 비교연구를 수행하였다. 능동형 DSF의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로부터 선정하였다. 민감도해석의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최상설계안의 결과로부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등과 같은 설계향상 효과를 비교하였다. 능동형 DSF의 구조설계에 대해 직교배열설계법이 가장 향상된 결과를 나타내었다.
Landing phase is one of the crucial and most important phases during robotic aerospace explorations. It concerns the impact of the landing module of a spacecraft on a celestial body. Risks and uncertainties of landing are mainly due to the morphology of the surface, the possible presence of rocks and other obstacles or subsidence. The present work quotes results of a computational analysis direct to investigate the stability during the landing phase of a lander on Phobos, a Mars Moon. The present study makes use of available software tools for the simulation analyses and results processing. Due to the nature of the system under consideration (i.e., large displacements and interaction between several systems), multibody simulations were performed to analyze the lander's behavior after the impact with the celestial body. The landing scenario was chosen as a result of a DOE (Design of Experiments) analysis in terms of lander velocity and position, or ground slope. In order to verify the reliability of the present multibody methodology for this particular aerospace issue, two different software tools were employed in order to emphasize two different ways to simulate the crash-box, a particular component of the system used to cushion the impact. The results show the most important frames of the simulations so as to provide a general idea about how lander behaves in its descent and some trends of the main characteristics of the system. In conclusion, the success of the approach is demonstrated by highlighting that the results (crash-box shortening trend and lander's kinetic energy) are comparable between the two tools and that the stability is ensured.
The current study designs the mission orbit of the lunar CubeSat spacecraft to measure the lunar local magnetic anomaly. To perform this mission, the CubeSat will impact the lunar surface over the Reiner Gamma swirl on the Moon. Orbit analyses are conducted comprising ${\Delta}V$ and error propagation analysis for the CubeSat mission orbit. First, three possible orbit scenarios are presented in terms of the CubeSat's impacting trajectories. For each scenario, it is important to achieve mission objectives with a minimum ${\Delta}V$ since the CubeSat is limited in size and cost. Therefore, the ${\Delta}V$ needed for the CubeSat to maneuver from the initial orbit toward the impacting trajectory is analyzed for each orbit scenario. In addition, error propagation analysis is performed for each scenario to evaluate how initial errors, such as position error, velocity error, and maneuver error, that occur when the CubeSat is separated from the lunar orbiter, eventually affect the final impact position. As a result, the current study adopts a CubeSat release from the circular orbit at 100 km altitude and an impact slope of $15^{\circ}$, among the possible impacting scenarios. For this scenario, the required ${\Delta}V$ is calculated as the result of the ${\Delta}V$ analysis. It can be used to practically make an estimate of this specific mission's fuel budget. In addition, the current study suggests error constraints for ${\Delta}V$ for the mission.
1950년대 우주 개발이 시작된 이래로, 다양한 목적에 따라 많은 상단 엔진이 개발되어 운용 중에 있다. 본 논문에서는 과거 개발되었거나 현재 개발 중인 해외 상단 엔진의 정보를 분석하여 그 특징과 성능을 요약하여 제시하였다. 최근 발사된 상업용 대형 발사체의 경우 상단으로는 팽창기 사이클을 적용한 수소 엔진 적용 사례가 많았다. 케로신 엔진은 과거 많은 개발이 이루어졌으며, 이러한 경험을 바탕으로 이론상의 최대 성능에 근접한 것으로 보인다. 한편, 최근 이슈화 되고 있는 메탄 추진제 또한 다양한 장점으로 많은 개발이 진행되는 중이다. 뉴스페이스 시대에 발사체 시장에는 민간 기업이 활발하게 참여하고 있으며, 정부와 기업이 합작하여 차기 엔진을 개발하는 사례도 다수 진행되고 있다.
본 연구는 유아의 설계참여를 통하여 유아 선호에 부합하는 유아숲체험원 설계안을 도출하는 것에 목적이 있으며, 이를 위해 유아 참여설계에 대한 전체과정을 대상지 인지단계, 계획요소 도출단계, 설계안 도출단계로 구축하였다. 본 연구에서는 설계안 도출 단계를 광주광역시 광산구에 위치한 '송산물빛유아숲체험원'과 K유치원(6, 7세 통합반; 전체 41명) 유아를 대상으로 진행하였다. 설계안 도출을 위해 3회의 설계과정(유아 참여과정 2회, 연구자 분석과정 1회)과 과정별 도구구축, 유아 참여 워크숍을 진행하였다. 연구결과, 첫째, 유아워크숍을 통한 유아의 설계안은 총 41개안으로, 유아 1명이 평균 7.66개소의 공간을 그렸다. 6세 남아가 가장 적게(평균 6.80개소), 7세 여아가 가장 많게(평균 9.0개소) 설계하였다. 전체, 성별, 나이별 모두 신체 및 모험놀이공간을 가장 많이(38.9%~48.7%) 설계하였다. Base map을 활용한 유아설계의 가능성 분석을 위해 41개의 설계안에서 대상지 내 물리적 환경특성(7개 항목)의 출현 여부를 분석하였다. 그 결과, 전체적으로 72번의 환경특성이 나타났고, 이러한 환경특성은 87.8%(26개안)의 설계안에서 1개 항목 이상 나타났다. 둘째, 설계대안으로 APS type(동적 놀이시설공간 집중배치) 15개 안, NS type(자연공간 위주 설계) 14개 안, SPS type(정적 놀이시설공간 위주 설계) 12개의 안의 3개 유형이 도출되었다. 셋째, 설계대안별 선호도(5점 척도) 평가와 3개 유형의 대안 비교평가를 통해 최종 선정된 NS type은 자연공간(숲공간, 숲길, 쉼터, 자연탐색공간, 생태연못)이 주요 공간으로 설계되었고, 동적놀이시설공간, 물놀이 공간, 흙(모래)놀이 공간 등이 적정한 양으로 배치되어 인지적 발달놀이(기능놀이, 구조놀이, 극(상징)놀이) 모두가 충분히 발현될 수 있는 설계안으로 판단된다.
The importance of designing urban building complexes so that they obtain 'urban' power, rather than become isolated from the surrounding urban context, has been well recognized by both researchers and practitioners. Nevertheless, most current discussions are made from architects' personal experiences and intuition, and lack a quantitative understanding, to which obstacles include an in-depth exploration of the 'urban' power between building complexes and the urban environment. This paper attempts to measure this feature of 'urban', i.e., 'urbanity,' through a new analytical approach derived from the opendata environment. Three measurements that can be easily collected though the Google Maps API and Open Street Map are applied herein to evaluate high or low values of urbanity. Specifically, these are 'metric depth', i.e., the scale of extended public space, 'development density', i.e., density and distribution of point of interests (POIs), and 'type diversity', i.e., diversity of different commercial types. Six cases located in Japan, China and Hong Kong respectively are ranked based on this analytical approach and compared with each other. It shows that Japanese cases, i.e., Osaka Station City and Namba Parks, Osaka, obtained clearly higher values than cases in Shanghai and Hong Kong. On one hand, the insight generated from measuring and explaining 'urban' power would help to assist better implementation of this feature in the design of urban building complexes. On the other hand, this analytical approach can be easily extended to achieve a large-scale measurement and comparison among different urban building complexes, which is also helpful for design practitioners.
기존의 FPGA기반 DES 전수조사 시스템은 비용대비 높은 성능을 가지고 있으나, 단일 FPGA에서 DES 알고리즘의 최적화 설계에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 77개 Xilinx Virtex5-LX50 FPGA로 구성된 상용 FPGA 클러스터 시스템의 단일 FPGA에 최적화된 하드웨어 DES를 제안한다. 이를 위해서 DES 코어의 파이프라인 수, DES 코어 수, DES 코어의 동작 주파수 등에 따른 설계 공간 탐색을 수행하여 단일 FPGA에 333MHz로 동작하는 16개의 DES 코어를 집적했다. 또한, 각 FPGA에 공급되는 전력의 제한으로 인한 성능 하락을 줄이기 위해서 저전력 설계를 적용하여 333MHz로 동작하는 8개의 DES 코어를 집적했다. 제안된 DES을 상용 시스템에 적용할 경우, 각각 최대 2.03일과 4.06일 안에 DES 키를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.
터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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