자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
논문에서는 국내에서 운용되는 수중유도무기(어뢰) 중 추진전지(리튬이차전지)의 전해질 누액에 의한 발연현상을 방지하기 위하여 추진전지의 절연블록 추가를 통한 절연성능 강화 및 단전지 전해액 누액 방지 개선방법에 관해 기술하였다. 국내에서 리튬이차전지를 주전원공급원(추진전지)으로 사용하고 있는 어뢰에 발열 및 발연 현상이 발생하여 해군의 장비 운용에 불편함이 초래되었다. 발연현상에 대한 유의 항목 확인 및 모사시험 결과 전지팩 단위에서 일부 전지셀의 전해질이 누액되어 고전압부분의 주전원 회로와 단자탭간에 단락현상이 발생하여 해당 현상이 발생하였다. 발열 및 발연현상 시 리튬이차전지 특성 및 메커니즘 분석을 통하여 원인분석을 진행하였다. 리튬 이차전지의 전해질 누액 방지를 위해 근본적 개선책(단자 탭 강화)과 보완책(절연블록 선정 및 설치) 등 설계 개선을 수행하였고, 개선 전 후의 성능시험 비교 결과 탭 단자의 인장강도가 약 2배 향상, 내압 특성 또한 향상되었으며, 절연성능 강화로 어뢰의 추진전지 품질을 대폭 개선하였다. 또한 품질개선 방안이 적용되어 3년 이상 야전 운용 결과 이상발연 현상은 발생하지 않았다. 이로써 어뢰 추진전지의 운용 및 저장 안정성 기대된다.
투명한 PMMA (Poly methyl methacrylate) 기판 위에 탄소나노튜브(Carbon Nanotube, CNT)와 PDMS (Poly dimethylsiloxane)를 코팅한 복합체에 레이저 펄스를 조사하면 열탄성효과에 의해 수중에 강한 초음파가 발생한다. 본 논문에서는 그 초음파 발생과 관련한 열음향 이론을 정립하고, 가우시안 파형을 갖는 레이저 펄스를 두께가 $20{\mu}m$인 CNT/PDMS 복합체에 조사했을 때 어떤 파형의 초음파가 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 파악하였다. 그 결과로부터 CNT/PDMS 복합체에서는 충격 초음파가 발생하며, 그 파의 형상은 복합체의 각종 물성 값이 ${\pm}20%$ 변하여도 크게 변하지 않는 것을 확인하였다. 그러나 정(+), 부(-)의 피크 값은 열팽창계수가 증가하거나 밀도, 열용량, 음속이 감소하면 증가하며, 열전도도에 대해서는 민감하게 변하지 않음을 알았다. 나아가, 직접 제작한 CNT/PDMS 복합체에서 방사되는 초음파의 측정 결과와 시뮬레이션 결과의 비교로부터 그 물성 값을 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 오차 신호의 비선형 함수를 이용하는 VS-CCA (Varying Step-Compact Constellation Algorithm)에서 적응을 위한 step 변화 속도값에 따른 적응 등화의 성능을 비교하였다. VS-CCA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 4개의 4-QAM constant modulus 신호군으로 compact화한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하여 이의 비선형 함수를 이용하는 varying step으로 최소비용 함수를 얻도록 적응 등화기의 탭 계수를 갱신한다. 이때 비선형 함수의 step 변화 속도값에 따라 순시 적응 step값이 결정되며, 이의 값에 따라 상이한 적응 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. step 변화 속도값에 따른 등화 성능 비교 지수로는 등화기 내부 지수와 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 등화기 외부 지수를 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 정상 상태에서 변화 속도를 1.0보다 적게 할수록 모든 성능 지수에서 1.0보다 큰 경우 보다 우월해짐을 알 수 있었다.
A method aimed at improving the beam-wave interaction efficiency by changing the coupling slot configuration has been proposed in the study of extended interaction oscillators (EIOs). The dispersion characteristics, coupling coefficient and interaction impedance of the high-frequency structure based on different types of coupling slots have been investigated. Four types of coupled cavity structures with different layouts of the coupling slots have been compared to improve the beam-wave interaction efficiency, so as to analyze the beam-wave interaction and practical applications. In order to determine the improvement of the coupling slot to a coupled cavity circuit in an EIO, we designed four nine-gap EIOs based on the coupled cavity structure with different coupling slot configurations. With different operating frequencies and voltages takes into consideration, beam voltages from 27 to 33 kV have been simulated to achieve the best beam-wave interaction efficiency so that the EIOs are able to work in the $2{\pi}$ mode. The influence of the Rb and the ds on the output power is also taken into consideration. The Rb is the radius of the electron beam, and the ds is the width of the coupling slot. The simulation results indicate that a single-slot-type EIO has the best beam-wave interaction efficiency. Its maximum output power is 2.8 kW and the efficiency is 18% when the operating voltage is 31 kV and electric current is 0.5 A. The output powers of these four EIOs that were designed for comparison are not less than 1.7 kW. The improved coupling-slot configurations enables the extended interaction oscillator to meet the different engineering requirements better.
화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.
본 연구는 20대 비만 여성에게 적합한 보디스 원형 개발을 위해 프랑스, 일본 패션교육기관의 원형과 우리나라 교육용 원형 1개, 우리나라 산업체용 원형 2개 등 총 5개 패턴 제도법을 비교·분석하였다. 이를 통해 플러스 사이즈 여성 의복 개발에 적합한 보디스 원형 패턴 제도법을 알아보고자 하였다. 패턴제도를 위해 패턴1은 앞품, 뒤품, 젖가슴둘레, 목둘레, 등길이 등 가장 많은 신체치수를 적용하였고, 패턴2, 패턴4, 패턴5는 젖가슴둘레, 등길이를 기준으로 모든 패턴을 제작하였다. 외관평가 결과, 패턴3이 앞중심길이의 적합성, 옆허리둘레선 위치의 적합성 항목을 제외하고 모든 항목에서 가장 우수한 패턴으로 평가되었다. 그러나 옆선의 수직, 옆허리둘레선 위치의 적합성, 뒤진동둘레 위치 및 형태의 적합성, 뒤어깨다트 위치의 적합성 등의 항목에서는 부적합한 것으로 평가되었다. 보디스 원형은 젖가슴둘레 치수를 기준으로 대부분의 패턴 제도가 이루어지나 비만 여성의 경우 목둘레 설정, 어깨길이 설정에 있어서는 다른 제도법이 필요할 것으로 생각된다. 또, 복부 돌출로 앞중심길이 설정 방법에 대한 개발도 요구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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