최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.
자동차용 리튬이온전지(lithium-ion batteries)의 성능향상 및 효과적인 셀 설계를 위한 준 2 차원 (pseudo-2-dimension) 해석 모델을 개발하였다. 전지 내부에 리튬, 리튬이온, 전자의 거동 및 계면에서 전해질과 활물질의 리튬이온 농도와 전기적 포텐셜 차이에 의한 전기화학 반응량 등을 계산할 수 있는 $Newman^{(1,2)}$ 모델을 기반에 변수 추정을 위한 최적화 기능을 추가하였다. 이 전기화학모델을 이용해 설계 변수, 재료의 물성 값 등의 의한 충/방전 특성을 계산할 수 있으며, 위치와 시간에 따른 전위, 농도, 생성전류량 등을 알 수 있다. 역으로 최적화 기능을 이용하여 실험에서 얻은 충/방전 곡선과 계산 값의 오차를 최소화하는 방법으로 측정이 어려운 물성값 추정이 가능하며 이를 이용하여 셀 성능 열화에 영향을 주는 변수 및 열화도를 예측할 수 있다. SB 리모티브에서 측정된 열화 과정의 방전 곡선들을 이용하여 최적화 해석을 수행하여 전지의 반복수명열화가 음극 및 양극활물질의 반응면적 및 전해질에 확산계수의 열화에 의한 것임을 알 수 있었다.
자동차의 폭발적인 증가와 아울러 경부고속전철시대를 맞이함으로 인하여 소음공해는 큰 사회적 문제로 대두되고 있다. 본 연구는 이러한 소음공해에 대한 해결책의 일환으로 효율적인 방음벽을 연구 하는데 그 목적이 있다. 방음벽의 연구는 먼저 반사형 방음벽과 흡음형 방음벽에 대한 소음저감효과 를 산정한 다음, 흡음재료를 사용함으로서 감소되는 소음저감 효과를 산정하는데 큰 의의가 있다. 본 연구결과에 의하면 방음벽의 높이에 비하여 음의 파장이 대체로 짧을 때는 방음벽의 상단부분에 흡음재를 설치하면 방음벽 전체에 흡음재를 설치한 것과 같은 효과가 있다는 결론을 얻었다. 도로교통소음은 평균주파수가 550Hz 이므로 이때 파장은 60cm 정도이다. 방음벽 높이를 4m로 설치했을 때 방음벽 상단에서 60cm 정도만 흡음재를 사용하면 4m전체의 방음벽에 흡음재를 사용한 것과 같은 효과가 있는 것으로 나타났다. 흡음재를 사용한 소음저감의 효과는 점음원이고 수음자의 위치가 $135^{\circ}$ 일 때 평균 8dB(A)정도이고, 선음원일때는 평균 3dB(A)정도의 효과가 있는 것으로 나타났다 이러한 흡음형의 방음벽은 경제적일 뿐만 아니라 방음벽의 높이를 최소한 1m이상 줄일 수 있으므로 국토를 고도로 이용해야 되는 우리 나라의 여건에 대단히 효과적인 방음벽이라 사료된다.
In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.
Greenhouse industry has been growing in many countries due to both the advantage of stable year-round crop production and increased demand for fresh vegetables. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Continuous and accurate monitoring of $CO_2$ level in the greenhouse would improve profitability and reduce environmental impact, through optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment and efficient crop production, as compared with the conventional management practices without monitoring and control of $CO_2$ level. In this study, a mathematical model was developed to estimate the $CO_2$ emission from soil as affected by environmental factors in greenhouses. Among various model types evaluated, a linear regression model provided the best coefficient of determination. Selected predictor variables were solar radiation and relative humidity and exponential transformation of both. As a response variable in the model, the difference between $CO_2$ concentrations at the soil surface and 5-cm depth showed are latively strong relationship with the predictor variables. Segmented regression analysis showed that better models were obtained when the entire daily dataset was divided into segments of shorter time ranges, and best models were obtained for segmented data where more variability in solar radiation and humidity were present (i.e., after sun-rise, before sun-set) than other segments. To consider time delay in the response of $CO_2$ concentration, concept of time lag was implemented in the regression analysis. As a result, there was an improvement in the performance of the models as the coefficients of determination were 0.93 and 0.87 with segmented time frames for sun-rise and sun-set periods, respectively. Validation tests of the models to predict $CO_2$ emission from soil showed that the developed empirical model would be applicable to real-time monitoring and diagnosis of significant factors for $CO_2$ enrichment in a soil-based greenhouse.
현대의 사회에서 스마트 디바이스들의 발전은 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히, 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(LBS)들이 증가하고 있다. LBS는 기본적으로 GPS를 이용한 실외 위치 정보를 기반으로 네비게이션, 증강현실, 친구찾기 등과 같은 다양한 서비스들을 제공한다. 하지만, 대부분의 LBS 서비스들은 실내 환경에서 GPS의 음영지역과 허용오차가 크기 때문에 취약점을 드러내고 있다. 이러한 실내 위치 측위 기술을 지원하기 위해서 iBeacon이 제안되고 있다. iBeacon은 저전력 송신 기술을 가지고 있고, 설치가 용이하기 때문에 저비용으로 실내 위치를 측위 할 수 있다. iBeacon은 각 스마트 디바이스와의 연결이 손쉽기 때문에 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사용자가 스마트 디바이스들의 활용이 높아지고, 각 스마트 디바이스들의 활용 방법이 다르기 때문에 사용자는 다양한 스마트 디바이스를 활용한다. 따라서 본 논문은 iBeacon의 통신 범위내 스마트 디바이스들간의 연동을 통한 분실 방지 시스템을 제안한다.
현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.
센서 네트워크에서의 각 노드들은 지리적 위치에 기반을 둔 정보를 처리해야할 경우에 다양한 방법으로 자신의 위치를 알 수 있다. GPS를 이용한 위치 획득 방법은 전파의 가시성을 요구하므로 위치 정보를 획득할 수 없는 경우가 존재하고 비용이 많이들며, 전력소모가 많다. GPS 없이 센서 노드들의 위치를 알아내는 방법은 복잡한 수학적 알고리즘을 요구하며, 위치 추정의 정확도 측면에서 불리하다는 단점을 가지고 있다. AHLoS는 GPS를 이용한 위치 측정과 위치 추정 알고리즘을 모두 사용하는 혼합 방식이다. AHLoS에서 GPS 노드는 GPS로부터 수신한 자신의 위치를 자신과 인접한 GPS 기능이 없는 일반 노드로 방송한다. 일반 노드는 최소한 3개 이상의 이웃 노드의 위치 정보를 수신할 경우 삼각 측량 위치 계산 알고리즘의 반복 수행을 통해 자신의 위치를 계산할 수 있다. 그러나, 센서 네트워크에서 노드 이동성 네트워크 밀도 지리적 조건에 따라 노드가 3개 이상의 이웃 신호를 수신하지 못할 경우가 존재한다. 본 연구에서는 GPS 노드로부터 위치 정보를 3개 이상 직접 수신하기 어려운 저밀도 환경에서 각 센서 노드가 간접적으로 자신의 위치를 획득하는 방법을 제안한다.
Purpose - It is widely accepted that the process of developing marketing strategy is composed of three steps: market segmentation, target market selection and positioning. However, mass marketing strategy based on cost reduction through economies of scale and standardized products, can be also an effective strategic option. Many marketing scholars including Theodore Levitt emphasize the importance of applying the mass production concept to various industries including service industries. Especially, in times of economic downturn, the capability of providing consumers with low-priced, value products can be an important source of competitive advantage, as well as the ability of providing high-priced premium products. Marketers should decide whether they will implement mass marketing strategy or target marketing strategy. The present study theoretically shows that firms should understand the target customers' price elasticity as well as the firm's cost structure in order to make such a strategic decision. Research design, data, and methodology - Instead of implementing an empirical study, this study provides a theoretical(mathematical) investigation on the effect of consumers' price elasticity on a firm's optimal price level, profit, sales volume, revenue, and cost. The results are mostly deduced from derivative calculations and several graphs are utilized to represent the results on the relationships between the variables under study. Results - The analytical results suggest that it is more profitable for a firm to adopt the segment/target marketing strategy (more specifically the differentiation strategy) when the degree of consumers' heterogeneity is high and the proportion of the fixed cost in the total cost is low. On the other hand, if the degree of consumers' heterogeneity is low and the fixed cost is high, it is better to adopt the mass marketing strategy or the cost leadership strategy. The strategy of concentrating on a single target market will be effective when consumers' needs are highly heterogeneous but the fixed cost is high. Any of the three types of generic strategies proposed my Porter(1980, 1985) can be applied when both the consumers' heterogeneity and the fixed cost are low. This study also proposes the contribution-margin-based method for developing the optimal pricing strategy. Conclusions - One of the primary roles of marketers is to find a proper compromise between the two conflicting goals of maximizing customer satisfaction and minimizing cost. In order to do so, he or she should understand the characteristics of the target customers as well as the cost structure of the firm. In addition to the theoretical analyses, this study discusses several business cases and explains how superior companies find the optimal compromise position between these two goals and dominate the market. One of the radical changes recently taking place in business arena is the reduction of production and distribution costs of both physical goods and information due to the advancement and the wide diffusion of information technology. The cost reduction combined with lowered priced elasticity incurred by customized products and services, will enable many firms to adopt the mass customization strategy.
The resistance to the passage of airflow through various agricultural products is an important consideration in the design of an aeration or drying system. The amount of resistance to airflow varied widely from one kind of grain to another, and depended upon airflow rate, surface texture and shape of the particles, the size and configuration of voids, and foreign and fine material in the grain bed. The airflow rate was the major factor considered on this kind of study in the early stages. But these days, the studies on the resistance to airflow of grain affected by grain moisture content and foreign and fine material have been widely carried out. However the foreign an fine material in the grain bed could not be a major factor on the study in Korea because there were only a few grain process procedure after harvesting it. The objectives of this study were to investigate the effect of moisture content and airflow rate on airflow resistance to grain, and to develop a model to predict the static pressure drop across the grain bed as a function of moisture content and airflow rate. The rough rice varieties, Akibare, Milyang 15 (Japonica types), Samkwang, Backyang (Indica types)and covered barley variety, Olbori, which were harvested in 1985 were used in the experiment after cleaning them. Resistances to airflow of grain were investigated at four levels of moisture content (13-25%, wb.) for ten different airflow rates($0.01-0.15m^3/sm^2$). The results of this study are summarized as follows; 1. Theaverage bulk densities were $585.3kg/m^3$ for rough rice and $691.6kg/m^3$ for barley at the loose fill, and were $648.8kg/m^3$ for rough rice and $758.2kg/m^3$ for barley at the packed fill. The pressure drops at the packed fill beds were approximately 1.4 to 1.8 times higher than those at the loose fill beds. 2. The pressure drops across grain beds deceased with the increase of moisture content and increased with airflow rate. The decreasing rates of pressure drop across grain beds according to the moisture contents at the lower airflow rates were higher than those at the higher airflow rates, and the increasing rates of pressure drop according to the airflow rates at the lower moisture contents were higher those at higher moisture contents. 3. The pressure drop across barley bed were much higher than rough rice beds and the pressure drops across Japonica type rough rice beds were a little higher than Indica type. 4. The mathematical models to predict the pressure drop across grain beds as a function of moisture content and airflow rate were developed from these experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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