지반의 실제 거동을 보다 정확하게 표현하기 위한, 응력의 비등방성 및 시간의존적(time-dependent) 거동의 적절한 묘사는 특히 점성토의 응력-변형률 관계를 나타내는 구성관계식에 있어서 중요한 관심사이다. 본 연구에서는 적은 모델정수로 응력의 비등방성을 묘사할 수 있는 소성 구성관계식과, 대표적 시간의존적 거동인 변형률 속도 효과를 간편하게 표현할 수 있는 변형률속도 의존적 구성관계식을 일반 점성이론에 입각하여 조합하였다. 결론적으로 제안된 하나의 비등방성 변형률속도 의존적 구성관계식은 비교적 모델정수가 적고, 변형률속도가 바뀔 때마다 모델정수 값을 다시 결정할 필요가 없다는 장점이 있다. 제안된 구성모델은 인위적으로 제작된 균질한 시료를 이용한 실내시험을 통하여 검증되었으며, 상세 거동 및 문제점을 고찰하였다.
본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
3D 프린팅 임플란트 부품은 표면에 결함이 생기기 쉬우므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 표면 검사를 자동화하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군 (point cloud)와 같은 스캔 모델로 구성하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트가 일반적인 3D 프린팅 출력물과는 다른 특성들을 가지므로 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 3D 프린터로 출력된 의료용 임플란트 부품의 특성에 맞게 3D 스캔을 수행하여 스캔 모델을 구성하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 생성된 스캔 모델을 보인다.
본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 구성(Feature Configuration)은 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과이다. 특성 구성은, 특성 모델에 표현되어 있는 여러 가지 제한 조건을 만족해야 한다. 본 논문에서는 특성 모델 작성 기능과 특성 구성 정의 기능을 지원하고 특성 구성의 검증 기능을 지식 기반 시스템인 JESS를 활용하여 구현한 특성 모델링 도구를 제안한다. 본 도구는 자바 언어와의 결합성이 좋은 JESS 시스템을 이용하여 확장성이 좋으며 특성 구성에서의 오류 원인을 명확히 알려주는 장점을 가진다.
기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks: SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.
응력-변형률 관계의 모델링에 있어서 creep, stress relaxation, strain rate effect 등의 묘사는 중요한 지반거동중의 하나인 시간 의존적 거동에 대한 simulation은 있어서 대단히 중요한 요소라 할 수 있다. 특히 지반은 변형률 속도에 대하여 때로는 매우 다른 거동 특성을 보이기 때문에 지반의 모델링에 있어서 변형율 속도를 고려한 구성방정식의 제시는 큰 비중을 차지한다 하겠다. 본 연구에서는 변형율에 따라 변화하는 지반의 거동특성을 보다 현실에 가갈게 묘사하기 위한 시간 의존적 구성모델을 제시하는데 있다. Bounding Surface Model의 Stress Invariant 부분을 Perzyna(1966)와 Adachi and Oka(1982)의 변형율 속도 의존적인 구성관계 이론을 이용하여 발전시켰다 제안된 구성모델은 다양한 변형율 속도에 적용에 있어서 기존의 방식보다 간단히 모델 정수들을 결정 할 수 있다. 지반거동의 수치적인 해석을 위하여 기존의 Bounding Surface Model에 사용되었던 Program Code를 발전 시켜 사용하였으며, 엄격히 시행된 실내시험의 결과와 비교/검증하였다.
본 연구에서는 개방형 로켓엔진시스템의 제어시스템을 구성하기 위한 선행연구로서, 시동특성을 예측하기위해 Simulink 모델을 구성하였다. 구성품별 동특성 모델을 바탕으로 로켓엔진시스템의 예측 프로그램을 구성하였으며, 대상으로 하는 시스템의 천이 작동상태에서의 동특성 변화의 예측과 더불어 그 모델링의 타당성 검증을 위하여 실제 개방형 로켓엔진 상사모델의 수류실험을 통해 실험적으로 측정하여 비교하였다. 또한 Simulink모델이 제어시스템을 구성하기위해 적합한지를 판단하기위해 기 수행된 천이 동특성 예측 프로그램의 결과와 비교하였고 검증하였다.
소프트웨어 제품들 사이의 공통된 개념과 서로 다른 개념들을 표현한 특성 모델과, 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과인 특성 구성은 소프트웨어 프러덕트 라인 개발 방법론에서 핵심 요소이다. 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구가 진행 중이지만 시맨틱 웹 기술을 이용한 특성 모델 온톨로지 구축과 특성 구성 검증에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지와 시맨틱 웹 기술을 이용하여 특성 모델의 정형적 시맨틱을 정의하고 특성 구성을 검증하는 기법을 제안한다. 특성 모델과 특성 구성에 포함된 지식을 시맨틱 웹 표준 언어인 OWL(Web Ontology Language)로 표현하고 특성 구성을 검증하기 위한 규칙은 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 정의한다. 본 논문의 기법은, 특성 모델의 정형적 시맨틱을 제공하며 특성 구성 검증을 자동화할 뿐 만 아니라 SQWRL과 같은 다양한 시맨틱 웹 기술 적용을 가능하게 한다.
본 연구에서는 예비화학교사들이 모델의 이그노런스 교육을 교육실습에 적용할 수 있도록 교수프로그램을 제공하여 교육적 효과를 알아보았다. 교수프로그램의 구성은 Odden & Russ의 연구에서 제안한 센스메이킹 개념과 Asli 등이 제안한 교사의 센스메이킹 단계를 고려하여 구성하였다. 연구 대상은 우리나라 중부 지역에 있는 교사 양성 대학의 화학교육과 4학년 예비교사 23명이었다. 교수프로그램은 모델의 이그노런스 교육에 대한 센스메이킹 형성을 위하여, 초기 생각 도출 단계, 불일치 상황에서 모델의 이그노런스 인식 단계, 모델의 이그노런스 교육을 위한 수업 전략 구성 단계, 그리고 교육실습을 통한 수업 실행 계획 및 실천 단계 등 4단계로 구성하였다. 이 프로그램의 첫 단계를 통해 산·염기 반응의 아레니우스 모델과 브뢴스테드-로리 모델, 산화·환원 반응의 전자 이동 모델에 대한 예비교사들의 초기 아이디어를 알아보았다. 두 번째 단계를 통해 모델의 지식으로 설명할 수 없는 불일치 상황을 제시하여 모델의 이그노런스를 인식하도록 하였다. 세 번째 단계로 교과서 분석과 수업 전략 구성 활동을 통해 모델의 이그노런스 교수 역량을 기르는 활동을 하였다. 마지막 단계로 교육실습 동안 예비교사들에게 모델의 이그노런스 교육 실행을 계획하고 실천해 보도록 하였다. 이러한 모델의 이그노런스 교육에 대한 센스메이킹 형성 교수프로그램을 통해 예비교사들은 모델의 이그노런스를 인식하게 되었으며, 모델 이그노런스를 반영한 수업 전략 구성 및 실천 역량을 획득하고, 모델의 이그노런스를 가르치는 것의 교육적 가치와 필요성에 대하여 인식하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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