본 논문에서는 실험적 연구를 통해 고체 입자의 크기가 입자 침식에 미치는 영향에 대해 논하였다. 고밀도 폴리에틸렌 입자를 최고 속도 마하 3으로 이단 가스건을 이용해 발사하였다. 발사된 입자를 Al1050, Al6061 T6 알루미늄 합금과 ZnS, 사파이어 적외선창 시편과 충돌시켜 입자침식을 일으켰다. 알루미늄 합금의 표면에는 크레이터가 생성되었다. 크레이터의 크기를 통해, 알루미늄 합금의 입자침식 저항성을 살펴보았다. 적외선창은 시편 표면에 크랙이 생성될 때까지 반복해서 시험하였다. 이를 통해 적외선창의 입자침식 저항 특성을 나타내는 충돌 임계 곡선을 정의할 수 있었다. 다양한 크기의 고체 입자를 이용한 입자침식 시험을 통해, 고체 입자의 크기가 재료의 입자침식 저항성에 선형적으로 영향을 끼친다는 것을 확인할 수 있었다.
박판관은 충돌안전을 위한 에너지 흡수장치 중의 하나로써 가벼우면서도 에너지 흡수 효율이 좋아 널리 이용되어 왔다. 그러나 일반적인 박판관은 충돌 초기 피크하중(IPCF: Initial Peak Crushing Force)이 높게 유발될 뿐 아니라 반복적으로 나타나는 피크하중으로 인하여 충돌에너지 흡수장치로써의 안정성이 다소 떨어진다는 단점이 있다. 충돌 초기 피크하중을 감소시키고 충돌에너지 흡수장치의 안정성을 키우기 위하여 박판 파형관이 도입되었다. 파형관의 성능은 기하 형상에 큰 영향을 받기 때문에 최적설계 기법을 적용하여 파형관의 성능을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 충돌안전도 해석에 기반한 형상 최적설계를 수행하기 위하여 적응 근사모델(adaptive surrogate model)을 활용한 최적설계 기법을 활용하였다. 파형의 진폭 및 파장 뿐 아니라 형상의 곡률 변화를 설계 변수로써 고려하였다. 형상 설계 매개변수화를 수행하기 위하여 몰핑(morphing) 방법을 채택하였다. 수치 예제를 통해서 적응 근사모델에 기반한 최적설계 결과와 기존 근사모델에 기반한 최적설계 결과를 비교하고 적응 근사모델에 기반한 최적설계 방법이 좀 더 효율적인 결과를 도출함을 보였다.
충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.
공간상에 움직여야할 길이 주어진 두 대의 로보트의 속도계획 문제를 두 단계의 부문제로 나누어 각각의 독립적으로 다루는 방법을 도입하여 최소시간 속도계획 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 i) 로보트가 각자의 길을 따라 이동한 거리를 두 축으로하는 코오디네이션 공간이라는 2차원 공간을 구축하고 이공간상에서 충돌을 피할 수 있도록 코오드네이션 곡선을 선정하고, ii)선정된 곡선을 따라 최소시간을 보장하는 속도계획을 하는 두 단계의 문제중 두 번째 단계의 문제에 대해 로보트의 동력학 및 각 관절의 최대 회전속도등을 고려하여 최적해를 구하는 방법을 제안하였다. 또한 신경 최적화 회로망의 이론을 응용하여 간단한 반복 계산 알고리듬으로 최적해를 구하였다. 제안된 방법은 두 대의 SCARA형 로보트의 경로계획의 예로 시뮬레이션하여 유용성을 보였다.
차량 충돌 위험을 줄이기 위해 거리 측정용 차량 레이더에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Direct sequence-ultra wideband를 (DS-UWB) 이용한 차량 레이더는 고속으로 이동하는 차량들 사이에서 충분한 시간적인 여유를 두어 목표물까지의 거리를 측정한다. 따라서 UWB 파형을 이용하면 수신기는 거리를 빠르게 측정하여, 충분한 시간적인 여유를 둘 수 있다. 이에 대한 연구가 진행된 바 있으나 본 논문에서는 그보다 간단한 시스템을 기반으로 빠른 처리 속도로 거리를 측정하여 차량 충돌 방지를 위한 시간적 여유를 확보할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 모의실험 결과를 통해 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 확인할 수 있다.
플라즈마 시뮬레이션을 수행하기 전에 현 컴퓨터의 계산 능력범위 내에서 물리적으로 타당하게 설명할 수 있는 수치 해석 방법을 먼저 정한다. 예를 들면, 가스 반응이 많고 각 가스 반응 중에 중요가스 반응을 빠르고 선택적으로 선별하고자 할 때, 혹은 외부 입력 변화에 따른 플라즈마 종의 온도 또는 밀도를 대략적으로 파악하고자 할 때는 공간적인 분포를 고려하지 않는 0차원 global 모델링을 이용한다. 압력이 높고 충돌이 빈번한 경우에는 플라즈마를 유체적인 관점에서 기술이 가능하므로, 볼츠만 방정식에서 속도에 관한 0차, 1차, 2차 모멘텀을 이용하여 유도된 유체 방정식을 이용한다. 반대로 압력이 낮고 충돌이 거의 없는 경우에는 플라즈마 입자를 개별적으로 추적하는 입자 전산 모사 방법을 이용한다. 지금까지는 앞에서 언급한 예와 같이, 개별 플라즈마 상태에 맞는 시뮬레이션 코드를 각각 만들어야 했고, 각 코드를 개별적으로 유지 보수해야 했다. 하지만, 개별적으로 코드를 유지 보수를 해야 할 경우에는, 동일한 기능을 하는 함수를 반복적으로 각 코드에 입력해야 하는 불편함이 따르고, 각 수치해석 방법의 장점을 모은 하이브리드 방법과 같은 전사모사를 개발할 때 각 기능을 통합해야 하는 어려움이 따른다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 플라즈마 코드는 외부 입력에 대해 유연하지 못한 대처로 새로운 가스 반응을 추가하거나 새로운 수치해석 방법을 추가할 경우에는 코드를 전체적으로 수정해야 하는 어려움이 있었다. 따라서 코드를 통합적으로 관리할 수 있고, 외부 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시뮬레이터가 필요했다. 여기에서는 객체 지향 언어인 C++ 언어를 이용하여, 사용자 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있고, 복잡한 화학 반응을 특정 수치 해석 방법에 상관없이 통합적으로 관리할 수 있는 코드를 개발하였다.
다단계 보안데이터베이스 시스템에서 기본적인 병행수행 제어 기법들은 비밀채널과 교착상태등과 같은 문제들이 발생하였다. 이에 직렬화 순서를 동적으로 재조정함으로서 해결하려는 방안이 있었지만, 알고리즘의 복잡성으로 인해 오버 헤드와 많은 수행시간이 필요하게 되었고, 이에 따라 많은 양의 시스템 자원과 높은 사양의 시스템을 요구하게 되었다. 또한 이러한 방법은 다중 버전을 사용함으로서 추가적인 관리비용이 높게 되었고, 각각의 트랜잭션이 지연 및 재수행이란 불필요한 과정을 반복하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 제안한 알고리즘은 데이터베이스의 용도에 맞게 직렬화 순서를 보장하여 스케줄을 관리하는 요청 2단계 로킹기법(Request Two-phase Locking)으로서 이는 2단계 로킹기법의 기본원리에 요청로크를 사용함으로 보다 효율적으로 병행제어를 할 수 있다. 여기서 요청로크는 각각의 트랜잭션 스케줄에 로크획득 및 해제를 병행수행제어의 필요에 따라 유동적으로 할 수 있으며, 읽기로크, 쓰기로크, 요청로크라는 3가지 로킹모드를 통해 대처방안을 마련함으로서, 충돌을 방지하며, 충돌연산의 특성에 따라 직렬화 순서를 동적으로 조정함으로 블록킹을 막는 병행제어를 응용하여 병렬성을 유지한다.
본 논문에서는 두 타원체 사이의 중심 간 방향으로의 최단 근접 거리를 구하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 타원체로 근사한 강체 및 변형체의 물리기반 동적 시뮬레이션에서 타원체 사이의 충돌을 처리 하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 외부에서 접하는 두 타원체의 중심 간 거리와 접촉점 및 접촉방향에 관한 조건식을 세우고 고정점 반복법 및 Aitken의 델타 자승 절차를 이용하여 최단 근접 거리를 구하는 방법을 개발한다. 또한 실제 오차에 따른 종료 조건을 도입함으로써 게임 등의 실시간 응용에서 최단 근접 거리를 더욱 빠르게 구할 수 있게 한다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.
실 환경에서 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 수많은 반복 학습이 필요하므로 가상 환경에서의 시뮬레이션을 사용할 수밖에 없다. 또한 실제 사용하는 로봇이 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 경우 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 모바일 로봇의 장애물 충돌 회피 문제에 강화학습을 적용하기 위하여 가상의 시뮬레이션 환경으로서 Unity에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agent를 활용하였다. 강화학습 알고리즘으로서 ML-Agent에서 제공하는 DQN을 사용하였으며, 이를 활용하여 학습한 결과를 실제 로봇에 적용해 본 결과 1분간 충돌 횟수가 2회 이하로 발생하는 결과를 얻을 수 있었다.
2018 년 평창 동계올림픽부터 우리나라 사람들이 컬링이라는 종목에 큰 관심을 갖기 시작하였다. 하지만 이 종목을 직접 체험하거나 경기를 보기 위해서는 빙판이 있어야 하는 특수성과 비싼 장비, 찾아보기 힘든 경기장 등 여러 열악한 조건들 때문에 결국 올림픽 시즌에만 반짝 관심을 가졌다가 시들어버렸다. 이를 해결하기 위해서 우리는 Unity 라는 게임 엔진을 사용하여 사람들이 쉽게 접할 수 있는 컬링 게임을 제작하였다. 실제 컬링을 게임으로 만들기 위해 컬링에 필요한 도구들을 이미지로 제작하여 Unity 내부에서 저장 후 오브젝트에 입력하였고 물리 법칙을 구현하기 위해 Unity 상에서 방향, 세기, 속도, 충돌들을 프로그래밍하였으며 대한컬링연맹에 나와있는 컬링 경기 규칙서를 활용하여 게임에 적용하였다. 또한 컬링의 진행이 현실적인 운동과 비슷하게 하기 위하여 스크립트 안의 충돌 및 마찰 관련 계수를 조절하였고 이를 이용하여 반복한 결과값들을 수치화 하여 그래프로 작성해보았다. 추가적으로 컬링 게임의 점수판과 카메라 시점 등을 통해서 게임 사용자가 게임 진행에 있어서 도움이 되는 부분을 구현하였고 현실성을 위하여 Arduino 를 이용한 게임 패드를 제작하여 직접 게임하는 듯한 느낌을 들도록 하였다. 최종적으로 게임을 이용하여 컬링에 대한 이해도가 증가하고 사람들이 컬링이라는 비인기 종목에 한 걸음 더 접근할 수 있게 되고, 스포츠발전에 조금이나마 기여할 수 있게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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