원자력 발전소의 격납건물은 인위적 또는 자연적 재해로부터 방사능의 외부누출을 방지함으로써 공중을 보호하는 역할을 하기 때문에 지속적인 건전성 확인을 통해 안전을 확보하는 것이 필수적이다. 격납건물의 구조적 건전성 확인은 통상 주기적으로 콘크리트에 대한 비파괴강도, 균열 및 중성화, 프리스트레스 텐던의 유효 긴장력 등의 측정을 통해 수행되고 있으나, 이러한 검사는 국부적인 건전도 정보만을 제공할 뿐 격납건물과 같은 대형 구조물 전체의 건전성에 대한 신뢰성 있는 평가 결과를 얻는데 많은 시간과 경비가 소요된다는 단점이 있다. 이러한 단점은 최근 구조물 전체의 상태를 평가하는 방법으로 주목받고 있는 구조건전성모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)기법을 이용하여 극복할 수 있다. 본 논문에서는 실제 운전 중인 격납건물을 대상으로 상시진동 측정을 수행하였으며, SHM 기법의 기초자료로 활용될 수 있는 동적특성, 즉 격납건물의 고유진동수와 모드형상을 제시하였다.
A dynamic simulation program may be used for the development of effective control algorithms for the ice storage cooling system. Simplified effective dynamic models for an ice-on-coil type storage tank, a screw chiller, a water-to-air heat exchanger, three way valves, pipes, pumps, temperature sensors, and controllers were developed. And a dynamic simulation program for the ice storage cooling system was developed by using these dynamic models. Control algorithms for the full storage system were also selected and analyzed in order to show the effectiveness of these models. From the simulation results, it may be concluded that the simulation program developed in this study can be effectively used for the development of improved control algorithms for the ice storage cooling system.
가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문은 일사량 변화 시, 최대 출력점을 추종하는 태양광 발전시스템의 동적 응답특성을 향상시키기 위해 가변 스텝 사이즈 기반의 P&O (perturb & observe) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 일사량과 PV (photovoltaic) 전류 관계로부터 일사량 변화에 따른 최대 전력점 전류 $I_{MPP}$변화 특성을 이용하며, 새로운 I-V 곡선에서 PV 동작점을 최대 출력점으로 빠르게 이동시키는 고속모드와 정상상태 부근에서 정상상태 효율 향상을 위한 가변 스텝 모드로 구성된다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 $500W/m^2$와 $1000W/m^2$ 일사량 증감 조건에서 제안된 MPPT(maximum power point tracking) 기법의 추종 성능을 검증하였으며, MPPT 주기가 2초이고 일사량 $500W/m^2$과 $1000W/m^2$ 증감을 할 때 추종시간은 약 30초 정도이며, 정상상태 PV 전압변동은 약 0.1V로써 일사량 변화 조건에서 제안된 MPPT 기법의 알고리즘 성능을 검증하였다.
일반적으로 구조물의 내진설계에 있어서는 등가정적해석법이 주로 사용되고 있다. 현재 사용되고 있는 등가정적해석법은 구조물의 거동이 주로 기본진동 모드에 의해 지배된다는 가정하에 유도되었으므로 기본진동 주기가 긴 구조물에 대해서는 구조물의 동적특성을 정확하게 예측하기가 어렵다. 본 연구에서는 구조물의 설계시 직접적인 영향을 미치게 되는 층전단력의 분포를 주요 관점으로하여 구조물의 동적특성에 미치는 고차모드의 영향을 정확히 고려할 수 있는 층지진하중에 대하여 연구했다. 층지진하중의 분포를 개선하기 위해 현행 내진설계 기준의 등가정적해석법에서 쓰이는 층지진하중과 모드해석을 이용하여 얻은 층지진하중의 차이를 파악하고 이로부터 고차모드의 영향이 고려된 층지진하중의 분포를 제안했다.
유선 통신환경과 비교해서 무선 자원이 부족한 무선 환경에서는 매우 효율적인 패킷 전송 방식이 필요하다. 일반적으로는 이중 모드 패킷 전송 방식이 널리 사용된다. 스위칭 기준에 따라서, 패킷은 전용채널이 할당되거나 또는 공통의 채널을 통해서 전송된다. 일반적인 기준은 패킷의 길이와 생성 주파수이다. 즉 크고 발생 빈도가 높은 패킷은 전용 채널을 통해서 전송되고 작고 발생빈도가 낮은 패킷은 공통 채널을 통해서 전송된다. 이중 모드 패킷 전송 방식의 성능은 스위칭 기준과 밀접한 관련이 있다. 그렇지만 최적의 스위칭 포인트를 찾는 것은 매우 힘드는데 스위칭 포인트가 고정되어 있는 것이 아니라 트래픽 부하와 생성된 패킷의 길이와 채널의 수와 같은 환경에 따라 변동하기 때문이다. 본 논문에서는 동적 스위칭 임계점(dynamic switching threshold)을 이용하는 이중 모드 패킷 전송 방식을 위한 새로운 기법을 제안한다. 이 방식에서는 스위칭 임계값이 네트워크 환경에 따라서 변동한다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 기존의 이중 모드 패킷 전송 방식과는 달리 제안한 방식의 성능이 네트워크 환경의 영향을 그다지 받지 않음을 보여준다.
본 연구는 실제 교량에서 차량 주행에 따른 가속도 계측 자료를 이용하여 교량의 고유진동수를 진동 모드별로 파악한 후, 수치 모델링을 통하여 유도된 동적하중에 따른 6차 모드까지의 고유진동수를 고려하여 처짐을 계산할 수 있는 산정식에 관한 것이다. 처짐 계산식은 모드중첩법에 의한 비감쇠 강제진동 이론을 이용하여 교량을 등속도로 이동하는 동적 주행하중에 의해 발생하는 처짐을 계산할 수 있도록 수치 모델링을 하였으며, 이를 검증하고 자동으로 계산할 수 있도록 하였다. 그리고, 제안된 처짐 계산식을 검증하기 위하여 콘크리트 교량을 대상으로 동적재하시험을 실시하여 처짐을 측정하고 이 값을 본 연구의 처짐 계산식의 결과와 비교하여 정확성 및 타당성 검증을 실시하였다. 이 결과, 본 연구에서 제시하는 처짐 계산식은 고유진동수를 고려하는 진동모드의 차수가 낮은 경우에 비교적 정확한 처짐을 예측하며, 주행속도에 따라서는 적용하는 진동 모드 차수에 의하여 처짐 예측의 정확도가 영향을 받는 것을 확인하였다. 그리고, 주행속도가 비교적 빠른 경우에 한하여 본 연구에서 제시하는 처짐 계산식은 진동 모드에 상관없이 비교적 정확하고 신뢰도가 양호한 계산 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다.
강한 압축성을 갖는 유동의 DES 해석에서, 일반적인 경험상수 $C_{DES}$ 값 0.65를 사용할 경우 경계층 내에서 인위적으로 LES 모드로 수행된다. 본 연구에서는 S-A DES 모델에서 RANS 모드 보호를 위하여 사용되는 난류 길이와 벽거리 비의 분포 함수를 이용한 $C_{DES}$의 동적 결정 방법을 제시하였다. 동적 $C_{DES}$ 결정식을 초음속 기저 유동장에 적용한 결과 다른 모델 상수를 사용한 기존의 연구 결과에 비하여 우수한 예측을 보여주었다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.
기존의 서버 전원 모드 제어에는 서버를 Off할 때 정적 종료 방식을 사용하는 관계로 서버가 사용자 요청을 모두 처리하는 최적의 종료 시간을 찾는데 시간이 많이 걸리는 단점을 가진다. 이 시간이 짧게 되면 사용자 QoS를 보장할 수 없고, 반대로 이 시간이 길게 되면 전력 절감을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 종료 시간을 찾을 필요 없이 각 서버가 사용자의 요청을 모두 처리하였을 때 자동적으로 서버를 Off한다. 제안된 방법은 최적의 시간을 자동적으로 찾아내기 때문에 사용자 QoS를 보장하고, 전력을 절감한다. 실험은 30대의 PC 클러스터를 이용하여 수행되었고, 실험을 통하여 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법에 비해 운영자의 수고 없이 자동적으로 전력 절감 및 사용자 QoS에 기여함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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