XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 자리잡고 있으며 그 수요가 나날이 증가하고 있다. 그에 따라 XML 데이터나 문서 구조를 모델링하는 XML Schema(W3C XML Schema Spec) 또한 수요가 증가하고 있다. 그러나 XML Schema는 다양한 자료형과 풍부한 표현력을 제공하지만 그 복잡성으로 인해 모델링하기가 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 설계의 기본적인 도구인 개체-관계 모델을 이용하여 Ut Schema를 간단하게 생성하는 방법을 제시한다. 개체-관계 모델과 변환 될 XML Schema의 구조는 서로 일대일로 매핑되지 않아 직접 변환할 수는 없다. 그래서 몇 가지 알고리즘을 이용하여 개체-관계 모델을 계층적 구조모델로 변환을 한다. 이렇게 변환된 계층적 구조 모델을 이용하여 최종적으로 XML Schema를 생성한다. 여기서 제시한 알고리즘의 특징은 XML Schema의 중요한 특성들인 재사용성, 전역 및 로컬 기능 등을 가진 문서를 생성한다는 것이다.
오픈 소스인 FDS(fire dynamic simulator)는 건물, 터널내의 화재나 연기, 열기류의 거동을 연구하기 위하여 국내외적으로 광범위하게 이용되고 있다. 체계적인 연구와 확장이 가능하도록 소스코드와 프로그램구조, 각종 메뉴얼을 갖추고 있으며 향후 개발 방향을 온라인을 통해서 소스코드와 함께 공개하고 있다. 비압축성 비정상해석을 근간으로 하고 있으며 난류유동을 해석할 수 있도록 DNS와 LES모델을 가지고 있다. 화재, 연소, 스프링클러, 화재 확산 등의 모델링을 제공하고 있다. 이러한 모델을 바탕으로 다양한 시나리오의 재난, 피난에 적용할 수 있다. 향후 이러한 기본 모델을 바탕으로 새로운 재난 시나리오에 따라 새로운 알고리즘의 적용하기 위해서는 FDS 기본적인 구조와 모델, 그리고 한계점을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 FDS모델을 더욱 확장하기 위한 일환으로 FDS(V5.5.3)의 기본적인 구조을 파악하고 몇 가지 검증모델(verification)에 적용하였다. 또한 이를 향후 FDS의 소스코드를 확장할 수 있는 근간으로 삼고자 한다.
본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 거더 구조물의 긴장력 손실을 검색하기 위한 유한요소모델 개선기법을 제시하였다. 먼저, 유한요소모델개선 기법의 이론적 배경을 제시하였다. 두 번째로, 다수의 긴장력 조건하의 모형 PSC 거더에 대한 모드파라메터들을 측정하기위해 진동실험을 수행하였다. 세 번째로, 유한요소모델의 구조파라메터 개선을 통해 실험결과와 유사한 고유진동수를 얻기 위한 진동기반 구조식별을 수행하였다. 마지막으로, 다수의 긴장력 조건하에서 실험을 통해 측정된 고유진동수와 수치적으로 식별된 고유 진동수를 이용하여 모델개선 기법의 적합성을 검증하였다.
본 논문에서는 이웃한 빌딩의 기초가 서로 상이한 경우, 구조물과 지반의 상호작용에 대한 지진응답해석을 하였다. 세 가지 시스템에 대한 두 가지 모델에 대하여 연구하였다. 첫째 모델의 경우에는 빌딩은 프레임모델로 지반은 그리드모델로 설정하였고, 둘째 모델의 경우에는 구조물과 지반을 평면응력과 평면변형률로 모델화하였다. 또한 변형된 관성모멘트는 지반의 탄성모듈과 함께 구조물의 단면력에 영향을 미치므로 함께 고려되었다. 근사해석으로는 유한요소법과 응답스펙트럼이 적용되었으며 제시된 예를 통하여 안전성을 논증하였다.
본 연구에서는 교량의 정보를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 3차원 형상기반 표준정보모델을, 현실 세계와 유사한 3차원 가상공간에 표현함으로써 실제 공간에 대해 보다 정확한 분석을 수행 할 수 있도록 교량정보모델과 3차원 지리정보체계를 연계하는 방안을 제시하였다. 교량의 표준정보모델은 기존에 개발된 STEP 기반의 교량정보모델을 활용하였으며, 3차원 지리정보체계는 지리정보상에 3차원 도시객체를 표현하기 위한 표준데이터모델인 CityGML를 활용하였다. 교량정보모델을 GIS와 연계하기 위한 핵심 요소인 교량구조물의 형상표현 LOD(Level of Detail)는 CityGML의 가이드라인을 준용하여 교량구조물에 적합하도록 새롭게 구성하였다. 즉, 빌딩구조물 위주로 정의되어진 기존의 CityGML의 한계점을 극복하기 위해, 총 5단계의 교량구조물의 LOD를 작성하여 각 단계별로 지리정보 상에 교량 형상을 표현할 수 있도록 LOD를 정의하였다. 또한, 두 모델을 소프트웨어적으로 연계하기 위하여 기존의 STEP 기반 교량정보모델을 활용하여, GIS의 정보로 변환하기 위한 소프트웨어 아키텍처를 구성하였다.
구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.
고체 연료 추진기관의 연소관에 대한 구조 특성 및 안전성을 평가하기 위해 탄소성 구조해석을 수 행하였다. 기본 모델인 토리구형(torispherical) 돔 형상을 갖는 연소관에 대해 2차원 축대칭 모델과 3차원 전체 모델에 대해 구조 해석을 비교 평가하였으며, 볼트 모델에 대한 체결력이 고려되었다. 이때, 단순화된 2차원 축대칭 모델과 3차원 전체 모델의 응력과 변위에 대한 해석 결과가 잘 일치함을 확인하였다. 따라서 연소관의 초기 설계단계에서 빠른 구조 안전성 검증과 모델링 및 해석 시간의 절감을 위해 단순화된 2차원 축대칭 모델이 추천된다. 또한, 최적의 돔 형상을 선택하기 위해 5가지 돔 형상에 따른 연소관에 대해 구조 특성 및 안전성을 평가하였다.
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.
나노과학에 대한 다양한 실험적 연구와 이론적 연구가 활발해지고 전문화 되어감에 따라 나노물질에 대해 연구하는 것은 더욱 중요해지고 있는 추세이다. 현재 고분자 나노물질들은 코팅, 광전자 부품, 자기 매체, 세라믹 등에 활발하게 이용되고 있으며 그 활용 범위가 더 커질 것으로 전망된다. 지난 몇 년간 사각기둥 형태의 구조체 내부에서 존재하는 고분자의 움직임에 대한 연구는 다양하게 진행되어왔다. 그러나 고분자들을 더욱 유용하게 응용하여 이용하기 위해서는 나노입자 기술과 연결시켜 보다 다양한 환경에서의 고분자의 상태를 자세하게 이해해야 할 필요가 있다. 고분자 물질에 대한 이론적 연구는 주로 계산이 용이한 거시적인 모델인 코스그레인(Coarse-grained) 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이루어져왔다. 본 연구에서도 에디슨 서버에 탑재된 코스그레인 모델을 이용한 분자 모델링 시뮬레이션을 통해 제한된 공간 안에서 다양한 구조체들의 내부에서 고분자의 구조를 계산하고, 시뮬레이션의 결과값과 Flory의 공식을 이용한 이론적인 계산값이 얼마나 잘 맞아 떨어지는지에 대해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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