수학적 모델은 수량과 수질의 예측을 위해 현장 조사의 대안으로 사용되어지며 이러한 모델의 사용과 실측에 불확실성이 존재하게 된다. 불확실성에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔으나 시나리오에 의한 모델링 과정에서 발생하는 불확실성에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 산림이 농경지와 목초지로의 변화에 따른 시나리오를 설계한 후 시나리오 적용에 따른 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 매개변수의 불확실성을 분석하고자 하였다. 몬테카를로 기법 (Monte Carlo simulation)을 이용하여 각 매개변수별 1,000개의 난수를 발생하였으며 앙상블 유량모의 기법을 이용하여 미국 Alabama주 카하바강 상류 (50,967ha)를 대상으로 각 난수별 100개의 유량을 통해 불확실성을 분석하였다. 분석 결과 산림지역이 농경지와 목초지로 변화 되었을 때 유출량이 증가하는 것으로 분석되었으며, 임야가 목초지 보다 농경지로 변화되었을 때 유출량은 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 각 시나리오별 SWAT 매개변수의 불확실성은 AWC (Available water capacity), CN (Curve number), GWREVAP (groundwater re-evaporation coeffeicient), REVAPMN (minimum depth of water in shallow aquifer for re-evaporation to occur)순으로 크게 나타났으며, Ksat (Saturated hydraulic conductivity)와 ESCO(Soil evaporation compensation factor)는 유출량의 변화에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 토지피복별 산림 면적이 클 경우 불확실성이 크게 나타나 산림이 목초지와 농경지로 변함에 따라 불확실성은 감소하는 것으로 나타났다.
최근에 들어서 운전자에게 이동의 기능 뿐 아니라 주행의 즐거움을 줄 수 있는 차량이 요구되는 추세이다. 기존의 차량은 증가되는 차량대수에 교통시설과 주차시설 확충에 어려움이 있어 사회적 문제가 되기도 한다. 현재의 사륜차량은 80%의 차량이 단지 혼자이거나 두 사람만을 운송하고 있다. 차량의 경량화는 에너지 자원의 경제적 이용과 환경 보존이라는 측면에서 더욱 중요하게 부각되고 있는 과제이다. 이러한 문제의 해결에 대한 한 방법으로, 한 명 내지 두 명이 타는 새로운 개념의 차량을 개발하기로 하였다. 이를 위하여 첫째, 기존의 해외에서 제작된 삼륜차에 대한 정보가 수집되고 분석된 후, 신 개념의 샤시 시스템에 대한 수학적인 모델링과 시뮬레이션과 시험모델 테스트가 병행되고, 이를 바탕으로 차체 디자인의 제작을 의도하고자 하였다. 특히, 주요 관점사항으로는 선회 시 차량이 능동적으로 바퀴와 차체를 회전중심 축으로 기울어지는 경사선회(Tilt) 요소 장착 삼륜 자동차를 제시하고자 하였다.
다중경로발생기는 일반적으로 시간지연발생부, 위상발생부, 감쇠발생부로 구성되며 주로 애널로그 방식으로 구현되어왔다. 따라서 경년변화가 발생할 수 있으며 여러 번의 A/D 변환, D/A변환과정으로 인한 신호의 충실도 저하, 미세지연을 위해 높은 주파수를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문은 다중경로 현상을 수학적으로 모델링하여 완전히 디지털 방식으로 구현하는 방법을 제안한다. 특히 시간지연부는 두 개의 블록으로 나누어 한 블록에서는 샘플단위의 시간지연을 만들고 나머지 한 블록에서는 섭샘플(subsample) 시간지연을 만들 수 있도록 하여 정밀한 시간지연값을 효율적으로 얻을 수 있도록 했다. 또한 시스템의 마스터 주파수도 특정한 값으로 고정할 필요도 없도록 하였다. 제안한 방법을 완전히 디지털 하드웨어로 구현해 본 논문에서 제안한 다중경로 발생 알고리듬의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 궤적데이터마이닝의 2차 회귀분석 기법을 이용하여 나로우주센터 내 원격자료수신장비에서 우주발사체의 실시간 비행궤적을 보다 정확하게 추정하기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격자료수신장비는 추적손실 없이 실시간으로 우주발사체의 비행위치와 상태정보를 수신하기 위한 정확한 위치추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 나로호 1차 발사 시, 기존 보간법에 의한 원격자료수신장비 안테나의 거친 구동특성을 보완하고 안정적인 발사체의 위치추정을 위한 2차 회귀기법을 고려하였다. 성능분석을 위해 나로호 1차 비행시험데이터를 사용하였고, 수학적 모델링을 통해 실시간 발사체의 비행위치정보를 추정한 결과가 분석되었다. 분석결과, 궤적데이터마이닝의 2차 회귀기법을 적용한 위치추정알고리즘이 기존의 보간법에 의한 위치추정알고리즘보다 향상된 안테나 구동특성 및 추정정확도를 보였다.
기존의 DDAM에서 충격응답해석을 위해 널리 채용되는 수학적 모델은 단순화된 다자유도의 질량 스프링계 모델이었다. 그러나 근래에는 탑재장비가 점점 복잡하고 다양해지기 때문에 이들을 전체 유한요소 모델로 모델링해서 충격해석을 실시하고 있다. 본 논문에서는 범용 구조유한요소 해석프로그램인 MSC/NASTRAN에서 제공하는 DMAP 기능을 활용하여 선박, 함정용 탑재장비의 내충격 안전성평가에 활용할 수 있는 DDAM 프로그램을 개발하였다. 고유진동해석후 DMAP으로 추출한 데이터를 입력치로 하여 본 연구에서 개발된 DDAM에 의해 도출된 장비의 유효질량, 중량, 충격응답등은 ANSYS에서 제공하는 DDAM 결과와 비교되었다. 대체적으로 두 결과는 잘 일치하여 프로그램의 유용성 및 정확성이 확인되었다.
마찰교반용접(FSW) 및 마찰교반처리(FSP) 기술 관련 국제 심포지움인 'Friction Stir Welding & Processing VII'에서 발표된 연구논문의 내용을 토대로 아래와 같이 최신 연구개발 동향을 정리하였다. ${\cdot}$ 알루미늄합금과 마그네슘합금의 경량금속에 대한 마찰교반용접이 주류를 이루었던 과거와 달리 최근에는 구조용 연강, 고강도강, 초내열합금 및 타이타늄 합금 등의 고융점 금속재료에 대한 마찰교반용접 공정기술 및 툴의 개발이 수행되고 있다. ${\cdot}$ 주조재 표면 조직의 균질화 및 나노 사이즈의 초미세 결정립 조직을 얻기 위한 개질(改質)을 비롯하여 CNTs 및 Graphene 등의 첨단 탄소소재를 판재의 표면에 코팅 또는 판재 내부에 분산시켜 금속기 나노탄소복합재(MMNCC: Metal Matrix Nano Carbon Composites)의 제조 및 기계적 특성 향상을 목적으로 하는 FSP 관련 연구가 다각적으로 수행되고 있다. ${\cdot}$ 마찰교반용접 공정 중의 접합부의 형성 및 금속유동(Metal flow)에 대한 모델링(Modeling) 관련 연구가 다수 진행되고 있으며, 수학적 해석 및 실시간 모니터링을 통한 연구가 의욕적으로 진행되고 있다.
이산화탄소 포집 및 저장 / 격리 (CCS) 기술은 많은 이산화탄소 저감 방법 중 이상적인 방법으로 주목 받고 있다. 이산화탄소를 포집해서 파이프라인을 통해 저장소까지 수송할 때, 저장소가 가까운 경우 직접 수송할 수도 있지만, 중간 저장의 역할을 하는 허브를 거쳐 수송할 수도 있다. 허브의 수와 위치를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 다목적 의사 결정을 위한 수학 모델은 많은 제약식과 목적식을 수반하는데, 문제의 계산 복잡도가 증가하지만 항상 최적을 보장하지 않는다. 본 연구에서는, 이산화탄소 수송망에서 중간 저장 허브의 위치와 수를 결정하는 알고리즘을 제안하고, 이를 활용하여 이산화탄소 발생지의 연결 네트워크 시뮬레이터를 개발한다. 시뮬레이터에서는 또한 이산화탄소의 수송 경로를 제공한다. 사례 연구로 한국에 모델을 적용한다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
4족 보행로봇의 빠른 걸음새를 자동으로 생성하는 문제에 대해서 GP(Genetic Programming)와 CPG(Central Pattern Generator) 기반의 두 가지 방식을 비교한다. GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 생성 기법은 발끝의 자취와 수 많은 자세 파라미터를 사용하는 대신에 적은수의 관절 궤적을 생성하므로 효율적이다. CPG는 뇌로부터의 입력을 받아서 진동적인 출력을 생성하는 신경회로로 고등생물의 걸음 원리를 수학적으로 모델링한 것이다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고, 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반의 걸음새 방식의 실제적인 성능 및 특성을 고찰한다.
본 연구는 인공신경망을 이용하여 대대급 방어 작전에서 임의시점에서의 작전지속능력을 예측하는 데 있다. 전투결과에 대한 수학적 모델링은 이를 위한 많은 요인들이 가지는 시?공간적 가변성으로 인해 전투력을 평가하는데 많은 문제점이 있었다. 따라서 이번 연구에서는 대대 전투지휘훈련간 각 부대의 생존률을 전방향 다층 신경망(Feed-Forward Multilayer Perceptrons, MLP)과 일반 회귀신경망(General Regression Neural Network, GRNN)모형에 적용하여 임무달성 여부를 예측하였다. 실험 결과 매개변수들의 비선형적인 관계에도 불구하고 각각 82.62%, 85.48%의 적중률을 보여 일반회귀신경망 모형이 지휘관이 상황을 인식하고 예비대 투입 우선순위 선정 등 실시간 지휘결심을 하는데 도움을 줄 수 있는 방법임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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