한국지반공학회 1991년도 추계학술발표회 논문집 지반공학에서의 컴퓨터 활용 COMPUTER UTILIZATION IN GEOTECHNICAL ENGINEERING
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pp.108-122
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1991
주어진 터널 斷面 및 地盤條件을 對象으로 1次元 有限要素 프로그램인 MrSoil을 利用하여 數値解析을 遂行하고 그 結果를 本稿에 收錄하였다. 解析 모델은 過去의 터널 計測 結果等에 根據하여 터널 掘進 影 이 充分히 적은 地域까지로 擴張 設定하여 境界條件에 의한 解析結果에의 影響을 最小化하도록 하였으며, 3次元的인 터널 擧動을 適切히 Simulation 하기 위하여 施工順序를 導入하여 段階別로 解析을 遂行하였다. 解析結果 터널 天井部는 最大 約 35mm의 沈下가 豫想되며, 地表面 沈下는 13mm 以內로서 地上 構造物의 構造的인 被害는 없을 것으로 判斷된다. 支保工인 Shotcrete와 Rockbolt의 最大應力 및 軸力도 各各 84 Kg/cm2 및 9론 以內로서 許容値 以內이고, 掘面 周邊의 塑性領域은 Rockbolt 길이 以內로 制限되고 있으므로 天井部에 Forepoling을 設置한다면, 터널 安全에는 影響을 미치지 않을 것으로 判斷되므로 本 터널은 合理的이며 適切히 設計된 것으로 評價된다.
도시에서 홍수 피해를 방지하기 위한 침수를 예측하기 위해 본 논문에서는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용한다. 딥러닝 기법 중 시계열 데이터 분석에 적합한 Recurrent Neural Networks (RNNs)을 활용하여 강의 수위 관측 데이터를 학습하고 침수 가능성을 예측하였다. 예측 정확도 검증을 위해 사용한 데이터는 미국의 트리니티강의 데이터로, 학습을 위해 2013 년부터 2015 년까지 데이터를 사용하였고 평가 데이터로는 2016 년 데이터를 사용하였다. 입력은 16개의 레코드로 구성된 15분단위의 시계열 데이터를 사용하였고, 출력으로는 30분과 60분 후의 강의 수위 예측 정보이다. 실험에 사용한 딥러닝 모델들은 표준 RNN, RNN-BPTT(Back Propagation Through Time), LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용했는데, 그 중 LSTM의 NE(Nash Efficiency)가 0.98을 넘는 정확도로 기존 연구에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였고, 표준 RNN과 RNN-BPTT에 비해서도 좋은 성능을 보였다.
의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.
면외 바닥하중과 토압과 수압에 의한 면내 압축력을 받는, 깊은 지하구조에 사용되는 플랫플레이트 슬래브에 대한 수치해석연구를 실시하였다. 비선형 유한요서해석을 위하여 재료와 기하학적 비선형효과를 고려한 수치해석프로그램을 개발하였으며, 이 수치해석방법은 4 변이 단순지지된 플레이트에 대한 실험결과와 비교에 의하여 검증되었다. 해석모델로서 국내 콘크리트계산규준의 직접설계법에 의하여 설계된 플랫플레이트 슬래브가 사용되었다. 하중조합과 하중순서에 대한 연구를 통하여 플랫플레이트 슬래브의 강도를 지배하는 하중조건을 연구하였으며, 이 지배하중을 받는 슬래브에 대한 변수연구를 통하여 철근비, 형상비, 콘크리트강도, 세장비에 따를 슬래브의 강도변화를 연구하였다. 이 연구결과를 바탕으로 바닥하중증대법을 제시하였다.
이 논문은 중대사고가 발생하였을때 운전원에 의하여 사고관리 방안을 수행하는 경우 그 실현성(Feasibility)을, 평가하는데 사용할 수 있는 새로운 시간의존적 신뢰도 분석방법을 제시하였다. 이 방법은 성능요구 (Performance Requirement)와 성능성취 (Performance Achievement)의 상관관계의 개념을 이용하는 신뢰도물리(Reliability Physics)와 모든 시간의존적 사고경위를 도출하는 동적사건수목 생성방법에 기초하고있다. 신뢰도물리는 성능요구변수와 성능성취변수의 비교를 이용한 신뢰도분석방법인 반면 동적사건수목 생성방법은 바람직한 해를 얻을 때까지 모든 가능한 사고경위를 도출해 내는 방법이다. 이 방법론을 정전사고시 참조원전의 공동에 비상화재시스템을 이용하여 물을 공급하는 공동범람사고관리 방안에 적용시켰다. Latin Hypercube Sampling 방법은 성능요구변수의 불확실성을 평가하는데 사용되었다. 제시된 방법론은 사고시 필요한 운전원의 방안수행 성공가능성을 평가하는데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 궁극적으로 사고관리 절차서 개발에 도움이 될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 차량에 사용되는 파티션 패널을 기존의 알루미늄 소재에서 Carbon Fiber Reinforced Plastics(CFRP)로 소재를 변경하여 경량화 가능성을 확인하는 것을 목적으로 한다. 복합재 제작에는 3가지 방법의 직조 방법(평직, 능직, 주자직)이 사용되었고, 복합재 시편을 제작하고 시험을 수행하여 물성을 도출하였다. 이를 통해 비틀림 조건에 대한 복합재 파티션 패널 해석 모델을 구성하고, Tsai-Hill 파손 기준에 따라 구조적 안정성과 시스템 강성을 평가하였다. 섬유 배향 각도와 적층 순서에 대한 설계변수를 통해, 진화론적 알고리즘을 수행하였고, 그 결과로 최적의 복합재 파티션 패널을 설계하였다. 또한, 강도 및 비강성에 대한 구조해석 결과를 기존의 알루미늄 파티션 패널과 복합재 파티션 패널를 비교하여, 경량화 가능성을 검증하였다.
사진기에서 고품질의 영상을 획득하기 위해서는 적절히 노출 시간을 조절하게 되는데 이로 인해 각각 독립적으로 얻어진 영상들의 노출 시간은 서로 달라진다. 이는 여러 영상의 열을 정렬하는 과정 등에서 부정확한 결과를 초래할 수 있으므로 영상들의 노출 시간을 동일하게 맞추어 줄 필요가 있다. 그런데, 노출 시간을 알지 못하는 경우에는, 하나의 영상을 기준으로 다른 영상들의 상대적 노출 시간을 추정하고 보정하는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 사진기의 모델 함수를 고려할 필요 없는, 최소 오류 개념에서 최적의 예측기인 conditional expectation을 사용하여 노출 보정을 시도하였다. 나아가서, 불규칙한 노출 또는 히스토그램 특성을 위한 적응 노출 보정 기법을 제안하였다. 이때 blocking artifact 및 overfitting 등의 문제를 완화시키기 위한 인접의 화소를 사용하는 기법을 도입하였다. 디지털 사진기 및 투과전자현미경을 통하여 얻어진 실제 영상을 사용한 모의실험을 통하여 성공적인 노출 보정 수행을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다각형 메쉬 모델들에 대한 시뮬레이션 수행시 주요 병목현상으로 제기되는 충돌감지의 효율성을 높이기 위하여, 연속 시간사이에서 이산시간 스위프트로 형성된 프리즘을 단위로 하는 효율적 메쉬 컬링 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 우선, 연속 시간사이에서 대응되는 두 삼각형을 이용하여 프리즘을 정의하고, 프리즘 단위의 폐쇄검사(Occlusion Query) 기반 가시성 테스트(Visibility Test)를 실시하여, 교차 가능성이 없는 프리즘을 세부 충돌테스트의 대상에서 제외시킨다. 또한, 가시성 테스트 결과로 추출된 프리즘의 충돌가능 집합(PCS: Potential Colliding Set)에서 충돌 가능성이 없는 프리즘의 쌍들을 분리축 테스트(SAT: Separating Axis Test)을 기반으로 분류하는 협대역 컬링(Narrow Band Culling)을 수행한다. 분리축 테스트 시, 두 프리즘의 영역을 각각의 반공간(Half Space)에 포함시키는 평면을 정의하고 이에 수직인 주축을 정의하여, 단일 주축에 대한 분리 검사를 수행함으로써 수행 효율성을 높인다. 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 서로 다른 크기의 벤치마크 모델을 선정하고, 제안 기법 적용 전후의 세부 층돌검사 대상 프리즘 쌍의 수를 비교하였다. 또한, 단일 주축에 대한 분리축 테스트 기반 컬링의 효율성을 입증하기 위하여, 프리즘 쌍에 대한 가시성테스트 실험 결과와 비교하였다. 2916개와 2731개의 삼각형으로 구성된 두 메쉬모델에 대한 컬링 실험에서, 제안 컬링기법 적용시 99%의 효과적인 컬링결과를 얻었다.
본 연구의 목적은 비데를 아이템으로 선정해 시니어의 특성과 니즈를 충족시키기 위한 제품기반 서비스디자인을 제안하는데 목표를 두고 진행하였다. 최근 초고령화가 급속히 진행되고 있으나 시니어에 대한 이해가 부족하고, 시니어를 위한 PSS 개념의 서비스디자인 연구가 미흡한 편이다. 본 연구에서는 4D 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 활용하여 시니어의 특성과 니즈를 반영한 '시니어 중심의 비데 제품서비스디자인' 개선방안을 제안하고자 한다. 연구의 방법은 PSS 개념에 기반하여 '4단계 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델'을 활용하였다. 이를 위해 시니어 대상 질적 리서치를 수행하여 시니어의 특성과 니즈에 따른 사용자 가치 요소를 도출하였으며, 이를 기반으로 제품서비스 아이디어를 발굴하여 실무 전문가 그룹의 유용성 리뷰를 반영한 프로토타입을 제안하였다. 연구의 결과는 첫째, '사용자 맞춤 기능 설정 가이드 스마트 앱 서비스'를 제안하였다. 사물인터넷(IoT) 기술을 접목한 비데와 스마트 폰이 연동되어 사용자 특성 정보와 비데 제품에 대한 정보를 자동으로 해석하여 맞춤 기능을 가이드해주는 앱 서비스를 제시하였다. 둘째, '사용자 중심의 제품서비스 인터페이스'를 적용한 조작부 및 리모컨 UI를 제안하였다. 시니어의 사용성 및 인지능력을 고려하여 주 기능 중심의 구성과 과업(Task) 순서에 따른 버튼 배치, 터치 화면형 리모컨 등 단순하고 직관적인 Physical UI를 제안하였다. 셋째, 정기적인 제품 점검뿐만 아니라 사용자 건강 및 사용 공간의 위생, 청결 등 폭넓은 서비스를 제공하는 '제품과 헬스/위생 케어가 연계된 비데 케어서비스'를 제안하였다. 결론적으로 사용자(시니어)의 비데 제품 사용 과정(사용 전-중-후)에서의 페인포인트(Pain Point) 및 요구를 발견하고 개선하여 사용자 경험과 관계 품질을 향상시킬 수 있는 제품기반 서비스디자인 방법론을 제안하였다.
자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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