결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
패류 양식 해역의 서식 환경과 양식 생물간의 상호 관계를 파악하고 지속적인 생산 방안을 위하여 굴 성장과 관련된 생리 대사 과정인 섭이, 소화, 배설, 호홉 등의 제 인자를 수식화하여 기존에 개발된 생태계모델 (EUTRP2)에 연계하여 환경용량 산정 모델을 구축하였다. 구축된 모델이 굴 성장과 서식환경과의 상호관계를 재현함에 있어 타당성 여부를 검정한 결과, 굴 성장에 따른 서식환경 중 식물플랑크톤 현존량이 감소하고 영양염 농도가 증가하는것으로 보아, 패류양식해역의 생태계 환경관리를 위한 도구로 사용할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고, 생태계 구성 요소에 영향을 미치는 생물 인자에 대한 민감도 분석 결과, 구성 요소들은 식물플랑크톤의 증식 속도와 높은 민감도를 보였고, 굴 성장의 경우 동물플랑크톤 최대 섭이 속도와는 민감도가 낮은 반면, 식물플랑크톤 증식 속도, 사멸 속도와 굴의 먹이 흡수 효율에 매우 민감하였다.
본 연구는 어머니의 한국어능력을 통제한 상황에서 부모의 지지 및 감독이 다문화 청소년의 학교생활적응에 미치는 직접적인 영향과 자아탄력성의 매개효과를 살펴보았다. 본 연구대상은 다문화 가정의 중학교 1학년 자녀로, 한국청소년정책연구원의 다문화 청소년 패널자료 중 어머니가 외국인이고 아버지가 한국인인 국제결혼가정 중학교 1학년 자녀의 자료(1,325명)를 사용하여 분석하였다. 구체적으로, 연구대상 자료에 대해 IBM SPSS 25.0 및 AMOS 25.0 프로그램을 사용하여 기술통계, 상관관계, 일원분산분석, 구조방정식모델 분석이 이루어졌다. 본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부모의 지지 및 감독은 다문화 청소년의 학교생활적응에 직접적으로 정적인 영향을 미쳤으며, 특히 부모의 지지가 다문화 청소년의 학교생활적응에 미치는 영향력이 부모 감독의 영향력에 비해 큰 것으로 나타났다. 둘째, 다문화 청소년의 자아탄력성은 부모의 지지 및 감독과 학교생활적응 간의 관계를 모두 매개함으로써 부분 매개효과가 제시되었다. 마지막으로 본 연구결과 다문화 가정 중학교 1학년 자녀의 학교생활적응에 있어 부모의 양육행동 및 자아탄력성의 영향이 규명됨에 따라 다문화 청소년의 자아탄력성 수준을 높이고, 학교생활적응을 지원하기 위해 학교와 지역사회기관이 연계한 부모교육 실시의 필요성 및 가정과 교과의 역할을 제시하였다.
The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.
섭입 및 열개와 같이 대변형을 수반하는 지구동역학적 현상 발생은 암석권의 국지적인 약대의 발달이 필요하다. 이러한 약화 기작 중 하나인 전단열은 암석권의 온도를 국부적으로 높여 강도를 낮추는 역할을 하여 암석권 파괴를 촉진시킬 수 있다. 본 연구에서는 전단열에 대한 정량적인 분석을 위하여 2차원 탄소성 인장 분지 모형을 제작하여 기존 수치 모사 연구를 벤치마크하였다. 암석권의 항복강도, 인장 속도, 변형량- 및 온도-의존성 약화 현상 등을 조절하여 전단열 발생량에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과, 약화를 고려하지 않은 경우 전단열의 발생량은 암석권의 항복강도 및 인장 속도와 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 기준 모형인 항복강도 100 MPa, 인장 속도 2 cm/yr로 설정된 경우, 총 20 km 인장된 시점(0.025의 변형률)에서 ~ 50 K의 온도 상승을 보여주었다. 소성 변형 및 온도에 따른 약화가 포함된 경우에는, 더 효율적인 약화 기작이 더 강한 전단열의 생성으로 이어지는데 이러한 현상은 약화 기작과 전단열 발생 사이에 양성되먹임이 작용함을 지시한다. 또한 변형 초기에 급격한 전단열 발생량을 보여주지만, 변형이 지속되어 암석권의 강도가 약화되면 전단열 발생 속도가 최대 ~ 80% 감소했다. 이는 약화 기작이 포함된 경우 전단열은 비교적 손상되지 않은 상태인 암석권의 강도에 큰 영향을 미침을 시사한다.
폐감귤박으로 제조한 활성탄(WCAC)에 의한 2,4-디클로로페놀(2,4-DCP) 흡착에서 온도, 초기농도, 접촉시간 및 흡착제 투여량과 같은 운전변수의 영향을 조사하기 위해 회분식 실험 및 반응표면분석법(Response Surface Methodology: RSM)을 적용하였다. 2,4-DCP 흡착부터 도출된 회귀식은 반응변수의 함수로 나타낼 수 있었다. 이 모델의 적합성은 응답에 대한 실험값과 예측값 간의 상관관계에 의해 평가되었다. $R^2$ 값은 0.9921로서 높은 상관성을 가지며, 회귀 모델에 의해 대부분의 데이터 변동을 설명할 수 있었다. 독립변수 및 그 상호작용의 유의성은 분산분석(ANOVA)과 t-검정 통계 기법으로 평가하였다. 이들 결과는 사용된 모델이 응답변수를 유의미하게 잘 부합되며, 응답과 독립 변수 간의 관계를 적합하게 잘 설명한다는 것을 보여 주었다. 흡착 속도 및 등온 실험결과는 각각 유사 2차 속도식 및 Langmuir 등온 모델에 의해 잘 설명될 수 있었다. Langmuir 등온 모델로부터 계산된 WCAC에 의한 2,4-DCP의 최대 흡착량은 345.49 mg/g이었다. 흡착과정에서 막확산과 입자내부확산이 동시에 일어나는 것을 흡착 메커니즘 연구로부터 확인하였다. 열역학적 파라미터는 WCAC에서 2,4-DCP의 흡착 반응이 흡열반응이고 자발적인 과정임을 나타내었다.
건설재해의 직접적인 원인은 작업자의 불안전한 행동과 작업장의 불안전한 상태로 분류할 수 있다. 그러나 작업자의 불안전한 행동의 원인은 불안전한 상태에 비해 상대적으로 발견이 어렵다. 왜냐하면 불안전한 행동은 개인의 인지과정을 거쳐 순식간에 발생하기 때문이다. 따라서 작업자 인지과정모델을 통해 불안전한 행동의 원인을 밝히고 그 관리방안을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 작업자의 인지과정모델을 개발하기 위해 피드백 관계를 규명하기에 알맞은 시스템 다이내믹스 방법론을 사용하였다. 개발된 인지과정모델은 작업자가 위험을 인식하지 못하는 그 상황 자체의 위험성에 대하여 강조하였으며 작업자가 위험을 인식 하였더라도 불안전한 행동을 할 수 있음을 나타냈다. 또한 불안전한 행동이 바로 사고로 이어지지 않는다는 습관은 작업자의 안전에 대한 부정적 태도인 태도로 이어진다는 점에 대해서도 규명하였다. 이러한 분석은 건설현장의 안전관리자가 작업자의 인지상태를 관리하는데 도움이 될 것이다.
줌 렌즈를 이용해 피사체를 촬영할 때 카메라 렌즈의 줌, 포커스, 조리개수치와 같은 요소들은 촬영 현장의 상황에 따라 변하게 된다. 특히 줌 조작을 하여 카메라 렌즈의 초점거리를 변화시키면 렌즈의 기하학적 배열은 크게 변하기 때문에 렌즈모델도 그에 따라 변하게 된다. 본 연구에서는 일반적인 카메라의 촬영 조건하에서 줌 조작시 렌즈모델이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 이를 위해 포커스와 조리개 등의 요소를 카메라가 임의로 조절하는 상황에서도 모델의 각 요소들을 효과적으로 모델링할 수 있는지를 검토해보았다. 이를 위해 렌즈모델 추정을 위한 이미지를 촬영후 각각의 초점거리별로 자체검정을 실시하여 렌즈모델의 각 변수들을 수집하고 정리하였다. 그리고 수집된 데이터에서 패턴을 찾아 매개변수의 변화 양상이 특정한 패턴을 보이는지 관찰하였다. 그 결과 포커스와 조리개 수치를 통제하지 않는 조건임에도 불구하고 방사왜곡과 관련된 매개변수에서 일정한 패턴이 관찰되었으며 특히 방사왜곡의 2차항의 계수가 뚜렷한 선형성을 가지고 있음이 확인되었다. 이 계수를 모델링하고 촬영시의 초점거리를 알고 있으면 영상 촬영시 줌 조작을 하여도 별도의 자체검정 과정 없이 영상의 왜곡을 상당부분 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
이산화탄소($CO_2$) 포집 및 지중저장을 위한 $CO_2$ 수송선용 저장탱크는 액체 $CO_2$와 직접적으로 접촉할 경우 발생할 수 있는 물리적/열적 탱크 손상을 방지하기 위해 화물 선적 단계 이전에 예냉과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 예냉을 위해 주입되는 저온 $CO_2$ 기체의 탱크 유입량을 계산하기 위해 $CO_2$ 저장탱크 예냉과정의 수학적 모델 식을 제안하였다. 또한 비례-적분(proportional-integral: PI) 제어를 통해 공정을 제어하는 동적 모사 결과를 제시하였다. 이 때 제어 변수를 탱크 내 온도 또는 압력으로 선정한 두 가지 사례를 모사하였으며 그러한 결정이 $CO_2$ 저장탱크의 예냉과정에 미치는 영향을 해석하였다. 결과적으로 예냉과정의 PI제어에는 탱크 내 온도를 제어하는 것보다 압력을 제어하는 우회적인 방식을 택할 때 수학적 모델의 비선형성과 특이점 발생으로 인한 불안정성을 피할 수 있으므로 더 안정된 결과가 도출됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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