함정 교전이 수상, 수중, 공중의 적에 대한 동시다발적인 복합전 형태로 발전함에 따라 함정의 복합전 대응을 위한 체계성능 및 전술 분석의 중요성 또한 커지고 있다. 특히, 복합전을 효과적으로 분석하기 위해서는 함정에 탑재된 탐지체계의 제한된 성능자원을 적절히 활용할 수 있는 시뮬레이션 연구가 필요하다. 본 연구는 함정의 복합전 분석을 위해 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론 기반의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 복합전 상황을 시뮬레이션 하기 위해 전투 플랫폼과 무장 객체를 일반화한 모델을 포함한다. 또한, 제한된 탐지자원을 활용하여 임무를 수행해야 하는 복합전의 특성을 고려하여 탐지성능 할당 알고리즘을 제안하고 함정의 탐지체계 모델에 적용한다. 시뮬레이션 실험으로 수상, 공중, 육지의 적 세력에 대한 복합전 상황을 가정하여 제안 모델을 적용하였다. 탐지체계의 탐지자원 할당 강도, 적군의 규모, 아군의 출항위치를 변경한 시나리오에 대하여 복합전의 효과도 분석을 수행하였고, 자원할당 기능이 교전 시간 및 성공에 미치는 영향을 결과로 제시하였다. 제안 모델의 연구 결과가 향후 다양한 복합전 상황에 대한 함정의 전술 분석에 공학적 근거로 활용되기를 기대한다.
그동안 CG제작공정의 효율성을 향상시키기 위한 많은 연구가 있었지만, 작업 중간에 결과물의 확인이 어렵고 렌더링 타임에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 극복하기는 쉽지 않았다. 그러나 최근 실시간으로 결과물의 확인이 가능한 언리얼 라이브 링크의 활용 가능성이 커지면서 제작공정의 효율성 향상에 대한 기대감이 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 언리얼 라이브 링크를 이용한 3D 애니메이션 제작공정의 효율성을 분석하였다. 이를 위해 마야로 모델링, 리깅, 애니메이션, 레이아웃 작업을 하고 언리얼 라이브 링크를 통해 언리얼 엔진에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 도출하는 방식으로 3D 애니메이션을 제작하였다. 그리고 3D 소프트웨어 자체에서 최종 아웃풋 이미지 시퀀스를 을 도출하는 기존의 제작공정과 본 제작공정의 차이점을 비교 분석하였다. 분석 결과 전통적인 3D 애니메이션의 제작공정과 달리 높은 퀄리티의 최종결과물을 보여주는 뷰포트 화면을 통해 작업을 진행함으로써 실시간으로 최종 작업 결과물을 확인하는 것이 가능하였으며, 실시간 화면 캡쳐를 통해 최종결과물을 도출함으로써 작업의 효율성이 극대화되는 것을 알 수 있었다. 최근 3D 애니메이션과 영화 산업현장에서 게임 엔진을 활용하는 사례가 점차 늘고 있는데, 언리얼 라이브 링크를 활용할 경우 작업의 효율성이 매우 극대화될 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study utilized a discrete element method (DEM) simulation, as one of the virtual field trials, to predict the impact of tillage depth on the rotary blade shaft during rotavator tilling. The virtual field for the simulation was generated according to soil properties observed in an actual field. Following the generation of particles for the virtual field, a sequence of calibration steps followed to align the mechanical properties more closely with those of real soil. Calibration was conducted with a focus on bulk density and shear torque, resulting in calibration errors of just 0.02% for bulk density and 0.52% for shear torque. The prediction of the load on a rotary tiller's blade shaft involved a three-pronged approach, considering shaft torque, draft force, and vertical force. In terms of shaft torque, the values exhibited significant increases of 42.34% and 36.91% for every 5-centimeter increment in tillage depth. Similarly, the vertical force saw substantial growth by 40.41% and 36.08% for every 5-centimeter increment. In contrast, the variation in draft force based on tillage depth was comparatively lower at 18.49% and 0.96%, indicating that the effect of tillage depth on draft force was less pronounced than its impact on shaft torque and vertical force. From a perspective of agricultural machinery research, this study provides valuable insights into the DEM soil modeling process, accounting for changes in soil properties with varying tillage depths. These findings are expected to be instrumental in future agricultural machinery design studies.
본 연구에서는 임펠러 회전속도와 불활성 가스 유량을 바꾸어가며 A356 용탕 탈가스 실험을 수행하여 탈가스 시간에 따른 용탕 온도, 성분 및 밀도 변화를 측정하였다. 용탕 온도의 경우 탈가스 처리가 진행됨에 따라 서서히 감소하였으나 임펠러 회전속도 혹은 불활성 가스 유량과 용탕 열손실 간의 뚜렷한 상관관계는 확인할 수 없었다. 임펠러 회전속도와 불활성 가수 유량에 상관없이, A356 용탕 내 Mg 및 Ti 함량은 600초 이상 탈가스 처리 후에도 그 함량이 거의 변하지 않았으며, Sr의 경우 최대 70 ppm정도 그 함량이 낮아지는 것을 확인하였다. 측정된 용탕 밀도로부터 도출한 용탕 내 수소 농도와 탈가스 모델 식을 활용하여 실험 조건 별 탈가스 속도를 정량적으로 비교 분석해본 결과, 본 연구에서 다룬 탈가스 조업 환경에서는 임펠러 회전속도 보다는 불활성 가스 유량이 탈가스 속도에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
천수방정식 기반 흐름해석모형은 하천 및 수로에서의 흐름을 수평 2차원적으로 수치모의하는데 활용되며 매개변수인 와점성계수와 조도계수에 큰 영향을 받는다. 따라서 적절한 매개변수의 선택은 흐름특성을 정확하게 모사하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 2차원 흐름해석에 적용되는 매개변수의 최적조합을 찾기 위한 자동화 알고리즘을 개발하고 적용하였다. 기존연구에서 2차원 흐름해석모형을 적용하는 경우 매개변수의 선정에 있어 경험적인 방법을 사용하여 최적의 매개변수를 찾는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 실험결과를 활용하여 다양한 매개변수의 조합에 따른 오차를 추적하고, 매개변수의 최적조합을 결정할 수 있는 알고리즘을 Python 언어를 이용하여 개발하고 적용하였다. 자동화 알고리즘은 121(11×11)개의 매개변수 조합에 따른 2차원 흐름해석결과 중 유속모의결과의 오차값을 비교하여 가장 정확한 조합을 손쉽게 결정하도록 구성되었다. 오차가 가장 작은 매개변수의 최적조합을 자동화 알고리즘의 적용을 통해 신속하고 간단하게 결정할 수 있다는 측면에서 높은 활용가치가 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
댐붕괴흐름은 댐이 갑자기 붕괴하여 제어가 어려운 상태의 고속흐름이 방출되는 현상이다. 이 연구에서는 3차원의 댐붕괴흐름을 모의하기 위해 OpenFOAM을 사용하여 층류 및 난류 모델을 적용하고 그 결과를 비교하였다. 난류 모의를 위해 레이놀즈 평균 나비에-스토크스 (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 모델, 구체적으로 k-ε 모델을 사용하였다. 수리모형실험과 함께 수정된 다층 블록 장애물 시나리오를 대상으로 두 가지 모델을 평가하였다. 두 모델 모두 댐붕괴흐름을 효과적으로 재현하였으며, 난류 모델은 흐름의 변동성을 감소시키는 역할을 보여줬다. 그러나 난류 모델에서의 과도한 에너지소산은 수위를 과소 평가하게 하는 것으로 나타났다. 수치기법 및 격자 해상도를 개선하여 적용한 결과 흐름재현성이 향상되었는데 이는 특히 구조물 근처의 난류흐름에서 두드러졌다. 모델 안정성의 경우 난류모델의 사용여부보다는 수치기법 및 격자 해상도의 개선에 더 크게 영향을 받았다. k-ε 모델에 내재된 시간평균처리의 특성은 불연속성과 불안정성이 두드러진 댐붕괴흐름을 재현하는 데 한계가 있음을 나타냈다. RANS 모델을 포함한 난류모의는 방대한 계산자원이 필요하지만, 층류 모델과 비교하여 성능 향상이 제한적이었다. 댐붕괴흐름을 정확히 재현하기 위해 LES (Large Eddy Simulation) 및 DNS (Direct Numerical Simulation)과 같은 고급 난류 모델의 사용이 권장되며, 이를 위해서는 미세한 공간 및 시간 스케일의 구성이 필수적이다. 이 연구를 통해 댐붕괴흐름을 모의할 때 기본적으로 사용할 수 있는 주요 접근법과 적용가능성을 측정하였으며, 구조물 근처에서 난류흐름에 대한 정확한 표현의 중요성을 강조할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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