This work aims at introducing structural sensitivity analysis capabilities into existing commercial finite element software codes for the purpose of mapping retrofit strategies for a broad group of structures including heritage-type buildings. More specifically, the first stage sensitivity analysis is implemented for the standard deterministic environment, followed by stochastic structural sensitivity analysis defined for the probabilistic environment in a subsequent, second phase. It is believed that this new generation of software that will be released by the industrial partner will address the needs of a rapidly developing specialty within the engineering design profession, namely commercial retrofit and rehabilitation activities. In congested urban areas, these activities are carried out in reference to a certain percentage of the contemporary building stock that can no longer be demolished to give room for new construction because of economical, historical or cultural reasons. Furthermore, such analysis tools are becoming essential in reference to a new generation of national codes that spell out in detail how retrofit strategies ought to be implemented. More specifically, our work focuses on identifying the minimum-cost intervention on a given structure undergoing retrofit. Finally, an additional factor that arises in earthquake-prone regions across the world is the random nature of seismic activity that further complicates the task of determining the dynamic overstress that is being induced in the building stock and the additional demands placed on the supporting structural system.
In this study, the predictive toxicity of barley Hordeum vulgare was estimated using a modified terrestrial biotic ligand model (TBLM) to account for the toxic effects of $CuOH^+$ and $CuCO_3(aq)$ generated at pH 7 or higher, and this was compared to that from the original TBLM. At pH values higher than 7, the difference in $EA_{50}\{Cu^{2+}\}$ (half maximal effective activity of $Cu^{2+}$) between the two models increased with increasing pH. As Mg concentration increased from 8.24 to 148 mg/L in the pH range of 5.5 to 8.5, the difference in $EA_{50}\{Cu^{2+}\}$ increased, and it reached its maximum at pH 8. The difference in $EC_{50}[Cu]_T$ (half maximal effective concentration of Cu) between the two models increased as dissolved organic carbon (DOC) concentration increased when pH was above 7. Thus, for soils with alkaline pH, the toxic effect of $CuOH^+$ and $CuCO_3(aq)$ are greater at higher salt and DOC concentrations. The acceptable Cu concentration in soil porewater can be estimated by the modified TBLM through deterministic method at pH levels higher than 7, while combination of TBLM and species sensitivity distribution through the probabilistic method could be utilized at pH levels lower than 7.
최근 지표수의 취수원 다변화 및 수질에 대한 불신 등으로 강변여과 개발에 관심이 모아지고 있다. 선진국에서의 강변여과 개발은 150년 정도의 역사를 가지고 있으며, 우리나라에서도 지속적으로 증가하고 있는 용수수요에 안정적으로 대처하기 위한 원수 확보방안으로 강변여과에 대한 조사가 1990년대부터 시작되었고, 현재 낙동강을 중심으로 몇몇 지자체에서는 강변여과를 활용한 상수도 공급이 이루어지고 있다. 그러나 지금까지는 강변여과에 의한 개발가능량 산정과 관정개발에 연구가 집중되어 개발가능지 선정에 관한 체계적인 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 게임이론을 활용한 강변여과 개발 적지선정에 대해 연구하였다. 게임이론은 수학적 분석이론의 하나로 사회과학(특히 경제학)과 생물학, 공학, 컴퓨터과학 등에 적용되고 있으며, 본 연구에서는 강변여과 개발을 위한 적정 후보지 결정에 이용되었다. 제안된 정책모형은 확률적 접근을 시도한 새로운 방법론이며, 적지선정을 위한 효율적인 분석이 가능한 것으로 나타났다.
An important factor in determining the design and treatment efficiency of wastewater treatment plants (WWTPs) is the quantity and quality of influent. These detailed and accurate information is essential for process control, diagnosis and operation, as well as the basis in designing the plant, selecting the process and determining the optimal capacity of each bioreactor. Probabilistic models are used to predict the wastewater quantity and quality of WWTPs, which are widely used to improve the design and operation of WWTPs. In this study, the optimal probability distribution of time series influent data was derived for predicting water quantity and quality, and wastewater influent data were generated using the Monte Carlo simulation analysis. In addition, we estimated various alternatives for the improvement of bioreactor operations based on present operation condition using the generated influent data and activated sludge model, and suggested the alternative that can operate the most effectively. Thus, the influent quantity and quality are highly correlated with the actual operation data, so that the actual WWTPs influent characteristics were well reproduced. Using this will improve the operating conditions of WWTPs, and a proposed improvement plan for the current TMS (Tele Monitoring System) effluent quality standards can be made.
RFID 리더에서의 효율적인 필터링은 RFID 시스템의 성능에 있어 중요한 요소이다. RFID 기술 사용이 보편화되면 태그 및 리더의 수가 크게 늘고 리더가 필터링 없이 수집한 태그 정보 모두를 그대로 RFID 응용 시스템으로 전달할 경우 통신망 및 응용 시스템에 부하를 증가시켜 성능에 악영향을 미치기 때문이다. 본 논문은 RFID 무선 프로토콜 구간 필터링과 무선 인식 후 필터링이라는 단계적인 필터링 기능 조합으로 효과적으로 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 특히 계산 기하학을 활용하여 무선 프로토콜 구간의 필터링을 효율적으로 수행할 수 있는 구체적 방법론을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였는데 무선 프로토콜 구간의 필터링 없이 수행한 순차적인 필터링에 비해 성능이 50% 정도 개선됨을 확인하였다.
지하수의 유동로가 시설의 성능에 미치는 영향이 큰 방사성폐기물처분시설에서는 암반블럭규모의 흐름은 단열망개념으로 해석하고 있다. 본 연구는 연구지역의 지하수유동 해석을 위하여 3차원 투수성단열망모델을 구축하기 위한 것으로서, 단열의 기하학적 인자 및 수리인자에 대한 확률분포함수를 도출하고, 3차원 단열망모델링과 수리시험 결과를 이용한 모델 교정까지의 과정을 포함한다. 구간별 정압주입시험의 결과를 Cubic law로서 해석한 결과 단열투수량계수는 lognormal분포일 때 6.12$\times$$10^{-7}$$m^2$/sec이다. 부정류해석에 의한 유동차원은 주로 방사상 내지 구상유동 특성을 보인다. FracMan 코드를 이용해서 추정된 투수성단열밀도는 1.73이고, 이때 암반블럭규모(l00 m$\times$100 m$\times$100 m)로 모사된 투수성단열의 수는 3,080개이다.다.
영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.
차세대 IT 산업으로 주목 받는 사물인터넷(Internet of Things)은 다양한 사물(Things)들을 서로 연결시킬 수 있는 유무선 네트워크 플랫폼을 기반으로 한다. 그러나 이기종 네트워크(Heterogeneous Network)의 특성으로 인해 사물인터넷 플랫폼 개발에 있어 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 ZigBee보다 큰 전송 파워를 사용하는 Wi-Fi 때문에 ZigBee 전송은 오류가 발생할 확률이 높아지고 이는 사물인터넷 구현을 힘들게 하는 요소로 작용하게 된다. 본 논문의 제안방법에서는 ZigBee 노드가 충돌 없이 전송 가능한 시간을 분석하고 네트워크 환경에 따라 확률적으로 전송여부를 결정하도록 한다. 이를 통해 같은 주파수 대역을 사용하는 Wi-Fi와 ZigBee의 네트워크 간 간섭현상을 극복하고 높은 ZigBee 프레임 전송 성공률을 달성할 수 있음을 실험으로 확인하였다.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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