태양광발전은 현재 국내 신재생에너지 중 발전량과 설비용량 비중이 가장 크다. 수상태양광은 국내의 육상태양광 발전시설의 여러 가지 단점을 보완한 방식이다. 본 연구는 군산 새만금에 위치한 18.7 MW 시설용량의 수상태양광발전소를 대상으로 발전량을 분석하고자 한다. 기후의 영 향을 많이 받는 태양광발전사업의 특성으로 타당성을 확인하고자 관련 연구자들은 태양광 발전량 예측에 많은 기법들을 적용하였다. 일반적으로 발전량 예측에 필요한 변수들은 사업대상 지역의 경사면 일사량, 발전효율, 패널 설치 면적 등이다. 본 연구는 기상청 과거 10년간의 월 일사량 데이터를 활용하여 태양광 발전량을 분석하였다. 발전량을 예측하기 위해서 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 태양광 패널의 발전효율과 일사량을 시뮬레이션의 변수들로 사용하였다. 새만금 태양광의 경우, 가장 태양광 발전량이 많은 달은 5월이며, 가장 적은 달은 12월로 예측되었으며, 발전량은 월평균 2.1 GWh이고, 최소 월 발전량은 0.3 GWh, 최대는 5.0 GWh로 분석되었다.
CCPM 기법에서는 프로젝트 버퍼의 크기를 결정하기 위해 일반적으로 자르고 붙이는 방법과 루트-제곱하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 방법은 프로젝트의 특성을 고려하지 않고 고정된 공식을 통해서만 계산하기 때문에 버퍼의 크기가 너무 커지거나 작아지는 경우가 자주 발생했다. 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 이전 작업의 결과를 통계 분석하여 각 작업자에 대한 각 임무의 종류에 따른 작업의 특징을 파악하고 이를 CCPM 기법에 활용하여 해당 특징을 기준으로 버퍼 크기를 산정하는 새 방법을 제시하였다. 몬테카를로 시뮬레이션 환경에서 임무의 수, 임무의 어려운 정도 등의 요소를 반영하여 나온 결과를 비교분석 해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 임무 수와 상관없이 안정된 완공확률을 유지할 수 있음을 확인하였다. 또한 특정 작업자가 일찍 완공할 수 있는 임무들의 경우 제안한 방법은 기존 방법보다 버퍼의 크기를 더 단축하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.
최근 구조물의 국부적인 손상이 전체적인 붕괴로 이어지는 연쇄붕괴 현상에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연쇄붕괴에 관한 기존의 연구는 대부분 해석변수의 불확실성을 포함하지 않는 확정론적인 방법이므로, 해석결과에 대한 신뢰도를 알 수 없다. 본 논문에서는 재료의 항복강도, 활하중의 크기, 감쇠비, 탄성계수 등치 설계변수들이 기둥이 제거됨에 따라 발생하는 수직변위에 영향을 미치는 민감도를 분석하였다. 이를 위하여 몬테카를로 시뮬레이션, 일계이차법, 토네이도 다이어그램의 세 가지 해석기법을 적용하였다. 비선형정적 해석결과에 의하면 난수로 설정한 해석변수들 중에서 보의 항복강도가 수직변위의 변동폭이 가장 컸으며, 비선형동적해석의 경우 보의 항복강도와 감쇠비가 서로 유사한 변동폭을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구는 우주방사선 차폐물질 설계를 위한 선행연구 차원에서 우주방사선에 대한 물질별 방사선 차폐특성을 분석하였다. 특히 EMP 및 방사선 차폐에 효과가 있다고 알려진 경량 연자성 복합소재에 대한 우주방사선 차폐물질 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 Monte Carlo N-Particle(MCNP) 모델링 기법과 열중성자 차폐실험을 수행하였으며, MCNP의 우주방사선 모델인 Skymap.dat를 활용하였다. 연구결과 폴리에틸렌, 붕소폴리에틸렌, 탄소나노튜브 등 탄소와 수소를 함유한 물질의 경우 증발 중성자 에너지 영역 대 이하의 중성자 감소에 효과적인 것으로 나타났으며 SS316, 경량 연자성 물질 등 철을 함유한 물질은 캐스케이드 중성자 차폐성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 특히 경량 연자성 물질의 경우 붕소를 함유하고 있어 저속중성자 영역의 중성자 감소에도 효과적인 것으로 나타났으며, 향후 탄소 및 수소 등 탄성산란 물질을 보강한다면 우주방사선 중성자 전 영역에서 유의미한 차폐효과를 보여줄 것으로 기대된다.
다중 포인트 협력 통신 기술(CoMP; Coordinated Multi-Point)은 3GPP(3rd Generation Partnership Project)의 LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 시스템 기술 중 하나로 고려된다. 본 논문에서는 CoMP 기술의 세부 기법 중 하나인 CB(Coordinated Beamforming) 기법에 대하여 설계하고, 이를 바탕으로 성능 분석이 이루어졌다. LTE-A 시스템의 이종 네트워크(HetNet; Heterogeneous Network) 환경에서 몬테카를로 모의실험이 이루어졌으며, CDF(Cumulative Distribution Function) 그래프를 통하여 그 성능을 확인한다. 모의실험 결과를 통해 CoMP 기술을 사용하였을 때 성능 이득을 얻을 수 있으며, CoMP 기술에 다양한 스케줄링 및 프리코딩 기법을 적용하였을 때 더 좋은 성능을 가져오는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 기존 설계요구도 정립과정에서 고려할 수 없었던 설계자의 주관적인 판단의 배제 및 사용자 요구도의 변화, 시스템의 생산 및 운용환경에서 발생하는 오차 등을 개념 설계과정에서 고려하는 설계 프로세스를 개발하였다. 사용자 요구도를 의사결정 모델 및 시스템 엔지니어링 기법을 사용하여 구체화하여 대안형상들을 도출하고 그 가운데에서 우수한 대안형상을 선정한다. 선정된 대안형상들에 대해 최적설계 기법을 적용한 개념설계 결과를 도출하고 여기에 강건최적설계 기법을 적용하여 사용자의 요구를 만족하면서 오차에 영향을 적게 받는 결과를 도출하도록 하였다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 Very Light Jet 항공기에 대하여 개발된 프로세스를 적용해 보았다.
로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
내화 구조물에서는 환기 계수, 재료 탄성 계수, 항복 강도, 열팽창 계수, 외력 및 화재 위치에서 불확실성이 관찰된다. 환기 불확실성은 화재 온도에 영향을 미치고, 이는 다시 구조물 온도에 영향을 미친다. 이러한 온도는 재료 특성과 함께 불확실한 구조적 응답으로 이어지고 있다. 화재 시 구조적 비선형 거동으로 인해 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 화재 취약성을 계산하는데, 이는 시간이 많이 소요된다. 따라서 머신러닝 알고리즘을 활용해 화재 취약성 분석을 예측함으로써 효율성을 높이고 정확성을 확보하려는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 화재 크기, 위치, 구조 재료 특성의 불확실성을 고려하여 철골 모멘트 골조 건물의 화재 취약성을 예측했다. 화재 시 비선형 구조 거동 결과를 기반으로 한 취약성 곡선은 로그 정규 분포를 따른다. 마지막으로 제안한 방법이 화재 취약성을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기법을 적용한 릴레이 프로토콜을 제안한다. AMC 기법은 다양한 변조와 코딩 기법을 통해, 통신 시스템의 전송률과 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 AMC 기법을 적용한 릴레이 프로토콜의 성능을 분석하고, AMC 기법이 적용된 릴레이 프로토콜이 AMC 기법이 적용되지 않은 기존의 기법과 비교하여 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 레벨에서 더 좋은 평균 전송률을 제공할 수 있음을 확인하였다. 비적응적 MCS(Modulation and Coding Scheme) 릴레이 프로토콜과 적응적 MCS 릴레이 프로토콜의 성능을 증명하기 위해 LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 파라미터와 함께 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 모의실험 결과, 적응적 MCS가 적용된 시스템에서 AF(Amplify-and-Forward), DF(Decode-and-Forward) 및 DMF(DeModulate-and-Forward) 프로토콜 중 DMF 프로토콜이 낮은 SNR 값에서 가장 좋은 성능을 보이고, 더 좋은 평균 전송률을 제공하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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