본 연구에서는 프리폼(free form)을 가지는 공간구조물의 유한요소망을 자동으로 생성하는 기법을 개발하고 그 배경이론과 수치실험 결과 그리고 이용방안에 대하여 기술하였다. 본 연구를 통하여 제시한 유한요소망 생성기법은 공간구조물의 해석을 위해 전통적으로 이용하던 형태별 자동생성기법의 한계를 극복하기 위하여 개발 되었다. 개발된 자동 생성기법은 최근 연속체 쉘 구조물의 형태를 정확히 구현하기 위해 활발히 이용되고 있는 CAGD기법을 도입하였다. 본 연구에서 제시된 자동생성기법은 두 단계의 생성과정을 거치는데 첫 번째가 구조물의 형태를 기하학적인 모델로 표현하는 단계이며 두 번째가 표현된 기하학적인 모델에 이산화된 공간구조물을 생성하는 단계이다. 수치실험을 통하여 본 연구에서 개발된 자동생성기법이 임의의 형상을 가지는 이산화된 공간구조물을 표현하기 용이할 뿐만이 아니라 기존의 자동생성기법을 수정 이용할 수 있는 장점이 있으며 특히 이산화된 공간구조물의 형상최적화에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 나타났다.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
본 논문은 SUMT와 유전자알고리즘을 근거한 연속 및 이산최적설계 알고리즘에 의한 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 단동온실 구조물의 단면 연속 및 이산 최적설계가 각각 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 구조물의 중량이고, 제약조건식은 한계상태설계기준에 대한 설계 제한식이다. 설계변수는 원형단면의 직경과 두께이다. 그리고 본 연구의 SUMT 및 유전자 알고리즘에 의한 연속 및 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.
본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.
현재까지 국내에서 주로 사용되고 있는 이산화질소 측정법은 Saltzman법, Jacobs-Hochheiser법과 같은 실험실적 분석방법과 연속측정이 가능한 자동 Saltzman법, 화학발광법 등이 대표적이다. (대기오염연구회, 2000) 그러나, 이러한 측정 방법은 상대적으로 기술적, 경제적 및 시ㆍ공간적인 제약에 의해 광범위한 지역에 대한 이산화질소 오염 현상을 규명하기 어렵다. 그러나, 분자확산에 기초하여 대기 중의 이산화질소만을 선택적으로 채취하는 passive sampler법은 전원 및 기타장비, 기술 등이 필요치 않아 광범위한 지역에 대한 동시 측정의 목적으로 최근 관심이 증대하고 있다.(UNEP/WHO, 1994) (중략)
시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.
주거공간에서는 특히 연소시 발생되는 오염물질이 많이 존재하며 이러한 오염 물질들은 두통과 호흡기계를 자극하는 등 인체 건강에 유해한 영향을 줄 수 있다. 실내 이산화질소의 주요 오염원으로는 취사 및 보조난방기구 등의 연료 연소와 실외의 이산화질소가 환기 및 공기의 흐름에 의해 실내로 유입되는 경우를 들 수 있다. 이산화질소는 부식성이 있는 강한 산화 가스로써 대기중에 존재하면 숨이 막히고 자극적인 코를 찌르는 냄새를 유발하며 이러한 악취의 역치는 0.11∼0.22ppm에서 존재한다(WHO, 1987). (중략)
본 연구에서는 pandora 직달광 원시자료로부터 차등흡수분광법(DOAS, Differential Optical Absorption Spectroscopy)을 이용하여 이산화질소 연직칼럼농도(VCD, Vertical column density) 산출 시 파장구간과 흡수단 면적이 미치는 영향을 비교 분석하였다. GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 캠페인 기간 동안 서산에서 Pandora 장비로 관측된 자료를 사용하였으며, 차등흡수분광법을 이용하여 CINDI-2 캠페인과 PGN의 산출 방법에 따라 4가지 조건으로 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 4가지 조건으로 산출된 이산화질소 평균 연직칼럼농도는 1.22×1016~1.38×1016 molec. cm-2으로, 각 조건 간 최대 0.16×1016 molec. cm-2의 차이를 보였다. 피팅 에러는 평균 3.19~9.59%로 모든 조건에서 10% 이내였으며, RMS는 5.11×10-3~7.16×10-3 molec. cm-2으로 나타났다. 4가지 방법으로 산출된 이산화질소 연직칼럼농도와 Pandonia Global Network (PGN)에서 제공하는 이산화질소 연직칼럼농도와 기울기는 0.98~1.09이었으며, 0.96~0.98의 상관관계를 보여주었다.
시공간 데이터는 위도와 경도를 비롯한 위치정보를 포함한 데이터를 일컫는 말로 지리학적 시각화의 연구로 시공간 데이터를 분석하고 표현하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 이 기술은 특정 공간에 시간을 두고 연속적 또는 이산적으로 발생하는 데이터로부터 패턴을 찾고 이를 분석하는 데 목표가 있다. 하지만, 이동 경로에 대한 정보가 없는 이산적인 시공간 데이터에서 데이터의 흐름을 시각화하는 것은 쉽지만은 않은 일이다. 본 논문에서는 커널밀도추정과 중력모델을 이용하여 이산적인 시공간 데이터로부터 벡터를 추출하고 이를 이용하여 사용자로 하여금 시공간 데이터에서 움직임과 경향을 분석할 수 있도록 시각화 하는 것에 목표를 두었다. 이를 뒷받침하기 위하여 트위터 데이터를 이용하여 이산적인 시공간 데이터를 시각화하고 분석하고자 한다.
본 논문에서는 전장 환경 요소 및 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 통합하여 관리하는 전투 공간 모델(Battle Space Model)을 제안한다. 전투 공간 모델은 전장의 지형 정보와 환경 요소를 저장하는 Geographic Information System(GIS) Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보에 전장 환경 요소의 영향을 고려하는 Propagator Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 저장하는 Logger Model, 그리고 플랫폼 모델 간의 상호 작용(encounter) 시점을 예측하고 상호 작용 시점까지 시간을 건너뛰는 Spatial Encounter Predictor(SEP) Model로 구성된다. 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성되어 있는 플랫폼 모델과 추가 작업 없이 직접 연결하기 위해, 전투 공간 모델 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성하였다. 본 연구에서는 전투 공간 모델을 적용하여 수중운동체 교전 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 플랫폼 모델 각자가 반영하던 전장 환경 요소를 전투 공간 모델이 일괄적으로 반영함으로써 플랫폼 모델 개발을 단순화 할 수 있었다. 또한 각 플랫폼 모델은 다른 플랫폼 모델과의 정보 교환을 고려하지 않고 전투 공간 모델과의 정보 교환만을 고려하면 되므로, 플랫폼 모델을 중립적으로 구성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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