오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 소형위성 발사장치에 적용할 수 있는 EML의 일종인 코일건에 관한 내용을 다루고있다. 단일 스테이지 코일건 설계를 위해서 수학적 및 물리적 모델을 구축하고 설계 인자에 따른 물리적 특성을 파악하였다. 또한 구축된 수학적 및 물리적 모델을 전자기 유한요소해석을 통하여 검증하였다.
탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.
Cole-Cole 모델에 대한 주파수영역 유도분극 반응은 닫힌 형태의 간단한 수식으로 정의된다. 그러나 시간영역 유도분극 반응은 닫힌 형태로 표현되지 않아 Cole-Cole 모델이나 다른 완화모델에 대한 반응을 계산하는 것은 쉽지 않다. 이 논문에서는 Cole-Cole 모델에 대한 시간영역 유도분극 반응을 계산하는 세 가지 방법, 즉 급수 전개법, 선형 필터링법 및 푸리에 변환법을 비교 분석하였다. 수치 실험 결과 급수 전개법은 안정적인 결과를 제시하지 못할 뿐 아니라 수렴 속도가 느리다는 문제점이 있다. 선형 필터링법은 후기 시간에서 만족할 만한 정밀도를 보이지 못 하였다. 푸리에 변환법은 계산시간이 더 많이 걸린다는 단점이 있으나 다른 방법에 비하여 보다 안정적인 것으로 확인되었다.
RF 직접 추출 방법을 통해 얻은 정확한 MOSFET 기판 파라미터를 이용하여 기판저항만을 가진 BSIM4 모델은 스케일링 부정확성 때문에 넓은 영역의 게이트 길이에 적용하기에는 물리적으로 맞지 않다는 것이 증명됐다. BSIM4의 비물리적인 문제점을 제거하기 위해서 추가적인 유전체 기판 캐패시터를 가진 수정된 BSIM4 모델이 사용되었고, 이 모델의 물리적 타당성은 우수한 게이트 길이 scalability를 관찰함으로써 증명되었다.
물-결합재비 0.4이하의 고성능 콘크리트 수축 변형을 파악하기 위해 전체 수축을 수분의 외부이동에 의한 건조수축과 수분의 내부소모에 의한 자기수축으로 분리한 후, 자기건조에 의한 상대습도 변화와 변형률의 관계를 묘사하기 위하여 계면역학적 접근법에 의한 습도-변형률 관계를 설정하였다. 이에 대한 검증을 위해 자기수축 시험체에서의 습도-수축 측정을 수행하였으며, 기존 연구 모델인 Tazawa, CEB-FIP 모델에 비하여 측정값과 가장 유사한 결과를 나타내어 본 연구에서의 자기수축모델은 자기건조에 따른 자기수축은 선형성을 나타내는 수분의 외부이동에 의한 수축과는 달리 지수적 관계를 갖는 특성과 초기재령에서의 급속한 자기수축 발현 특성을 적절히 묘사하고 있음을 알 수 있었다. 이 후 본 연구의 수분이동-수축 모델을 반영하여 온도, 수분이동, 변형률 해석의 다중물리 모델 해석과 모형시험체 측정을 수행한 결과 매우 유사한 값을 나타내어 본 연구를 통해 측정된 수분의 내부소모에 의한 습도와 수축변형률을 고려한 다중물리모델은 타당할 것으로 판단된다.
탄성파 구조보정에서 초기속도모델과 실제지층속도와의 오차는 심각한 이미지 왜곡을 초래할 수 있다. 따라서, 초기속도 모델의 설정은 성공적인 구조보정을 위한 중요한 요소 중의 하나이다. 초기속도모델로서 단순지층 모델을 적용할 경우, 속도 차가 큰 지층경계면에서는 기존의 주시계산 방법으로는 정확한 주시를 계산할 수 없다. 또한 실제 지하내부가 갖는 선형적 속도변화를 적절히 표현할 수 없다. 본 연구에서 초기모델로 적용한 Smooth Background Model(이하 SBM)은 깊이에 따라 지층속도가 선형적으로 변화하는 모델로서 지하내부의 특성을 적절히 표현할 수 있고, Vidale 방법과 같은 주시계산 알고리즘을 적절히 적용할 수 있다. 본 연구에서는 중합전 구조보정을 위해 키리히호프 연산자를 사용하였으며 모델링을 통해 얻은 절대 진폭값을 가중치로 적용하므로써 초기 모델에 대한 진진폭을 고려하였다. 구조보정을 위한 초기모델은 중합속도를 이용하여 결정하였고, 이를 실제자료에 적용하여 보았다.
개의 발성은 성도의 물리적인 특징에 따라 고유의 특정 포먼트를 만들어 내며 개의 품종에 따라 다른 물리적 특징을 가지므로 개의 발성을 HMM(Hidden Markov Model)으로 모델링하여 개의 품종을 분류하는 연구를 하였다. 주파수 특징은 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 12차, 에너지 컴포넌트 1차, 델타 13차, 억셀러레이션(Acceleration) 13차, 총 39차 벡터를 사용하였다. 개의 품종 분류에 적합한 HMM 구조의 설계를 위하여 기본 좌우 모델, 좌우 모델, 좌우 모델2, 전후진 모델, 총 4가지를 제안하고 실험하여 성능을 비교분석하였다. 이 중 전후진 모델이 가장 바람직한 모델로 검증 되었다. 본 모델은 다음과 같은 장점을 갖는다. (1) 기본 좌우 모델과 마찬가지로 1~2회 발성을 갖는 데이터가 입력되어도 처음에서 마지막 상태까지의 이동단계가 최소 3번까지 가능하므로 적은 횟수의 발성 데이터도 처리가 가능하다. (2) 다수 반복된 발성 데이터의 신호도 처리가 가능하다. 즉, 본 모델은 상태의 이동이 후진도 가능하므로 5회이상 반복된 발성 데이터의 신호의 처리도 가능하다.
2017년 11월 15일 포항지진(규모 5.4)은 깊이효과로 경주지진(규모 5.8) 보다 피해가 더 컸으나, 정확한 깊이가 확증되지 않고 있다. 진원 깊이를 진원재결정을 통하여 역산한 결과, 대부분의 모델의 진원 깊이가 얕은 표층으로 도출된 반면, 지각구조가 가장 근접한 모델은 6.0 ~ 11.5 km 구간의 깊이로 산출되었다. 지온분석에서는 7.5 km 근방에서 $300^{\circ}C$의 온도가 관찰되어 지진유발층의 사례에 입각한 포항지진의 진원은 근접한 모델로 얻어진 7 km 근방인 것으로 추정되어진다.
시추공 주시 토모그래피에 의하여 도출된 속도 영상의 신뢰도 평가를 위하여 파선-속도격자의 결합도와 시스템 행렬의 역산 특성 분석에 대한 연구를 실시하였다. 분석 대상은 SIRT법에 의하여 도출된 속도 모델과 이를 도출한 초동 주시와 파선 정보이다. 파선-속도격자 결합도는 파선 밀도 즉 격자 당 투사 파선 수와 파선 선분들의 합으로 산출하였고, 도출된 속도모델의 분해능 및 불확실성에 대한 정보는 데이터 공간(초동주시)과 모델 공간(속도모델)을 관련짓는 시스템 행렬의 특이 값 분해로부터 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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