관로 내 빈번히 발생하는 수격압의 발생은 관망 구조물에 피로가 누적되고 관벽에 손상을 발생시켜, 관로 내 누수가 다양한 형태로 생성된다. 관 내 누수가 발생되는 경우 관 내부의 수격압의 발생 시 생성되는 부압으로 인하여 외부 물질이 관으로 흡수되거나 혼합되어 스케일과 미생물의 생성되는 등 관 내의 수질에 악영향을 끼치며 마찰을 증가시켜 통수능이 감소하고 관리에 추가적인 비용을 발생시킨다. 이러한 영향을 방지하기 위해 관 내에서 생성되는 누수를 탐지하기 위하여 수격압을 발생시켜 압력파를 분석하거나 추적을 수행하는 여러 가지 연구들이 수행되었다. 본 연구에서는 현장 관망과 연결된 100A 대구경 관로에 관로 수압 발생장치를 연결하여 기존의 수격압을 발생시켜 분석하는 방법 대신 안전하고 용이한 방법인 압력파를 주입하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 획득한 데이터를 시간상에서 분석하고 Fourier 변환을 통한 빈도상 분석과 Wavelet 분석으로 신호주기에서 누수가 미치는 영향을 파악하였다. 실험 결과에서는 누수에 의한 영향으로 반사파가 직접적으로 변형되는 형태보다 시스템 전체에서 반영되어 수두가 감쇠되는 형태로 나타났다. Fourier 변환을 통해 무누수 조건과 누수조건의 비교에서 누수의 유무에 따른 신호의 형태가 차이를 보였다. 앞선 연구들에서의 누수의 특정한 위치를 찾아내는 형태 대신 신호처리 후 분석을 통해 시스템 전체에서 일어나는 감쇠를 통해 누수 존재 유무를 판별하고자 한다.
생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 등에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간정도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특성 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다.
본 연구는 밭에서 발생하는 비점오염원의 저감 효과를 분석하기 위하여 최적관리기법(BMPs) 중 경운방법과 침투짚단을 하여 효과를 분석하고자 하였다. 시험포 1개의 면적은 $150m^2$ (폭 5 m, 경사장 30 m)이며, 모두 사질토의 특성을 가진 토양이다. 시험포는 총 8개(경사도 3% 4개, 8% 4개)로 각각 무경운 시험포 2개와 경운 시험포 1개 그리고 침투 짚단을 설치한 경운 시험포 1개로 경사도와 영농방법을 다르게 조성하였다. 실험의 오차를 줄이기 위하여 강우지속시간과 강우량 그리고 강우강도가 일정한 인공강우 실험을 수행하였으며, 실험시 바람에 의한 강우량의 오차를 줄이기 위해 날씨가 맑은 날에 실시하였다. 또한, 선행무강우일수 7일로 유지하여 토양의 함수비를 동일한 조건이 되도록 하였다. 총 3회의 인공강우실험에서 강우강도는 30 mm/hr 이였으며, 강우로 인해 발생한 유출수는 수위를 측정한 뒤, 수위-유량곡선식을 이용하여 유량으로 환산하였으며, 이때 수질시료를 채취하였다. 채취된 수질시료는 $BOD_5$, $COD_{Cr}$, $COD_{Mn}$, TN, TP, DOC 등의 6개 항목을 분석하였다. 연구결과 경사도 3%의 침투짚단 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 25.4%, $COD_{Cr}$은 20.5%, $COD_{Mn}$은 2.1%, DOC는 40.8%, 영양염류인 TN과 TP는 각각 23%와 8.7%가 저감되는 것으로 나타났다. 또한 경사도 3%의 무경운 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 57.5%, $COD_{Cr}$은 59.8%, $COD_{Mn}$은 65%, TN과 TP는 65.4%와 75%로 저감되었다. 그리고 경사도 8%에서 경운 시험포대비 침투짚단 시험포의 오염부하는 $BOD_5$ 19.6%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 7.8%와 10% 그리고 영양염류인 TN은 15.5%, TP는 11.2%가 저감되는 것으로 나타났다. 경사도 8%에서 무경운 시험포에서는 경운 시험포 대비 $BOD_5$ 70.9%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 74.9%와 81.3% 그리고 영양염류인 TN은 70.2%, TP는 70.1%가 저감된 것으로 나타났다. 본 연구결과와 같이 경운을 하는 관행방법에 비해 토양의 침투능이 유지할 수 있는 무경운 방법이나 침투짚단을 활용하는 방법이 밭에서 발생하는 비점오염원을 저감할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나, 본 연구의 결과는 3번의 인공강우 실험을 통해 분석된 결과로써 추가적인 연구를 통해 다양한 경사도와 영농방법에 따른 비점오염물질의 저감효과를 분석해야 할 것으로 보여진다.
본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.
AFD(Active Frequency Drift), SMS(Slip-Mode frequency Shift)를 비롯한 주파수 이동 단독 운전 검출 방법은 단독 운전 발생 후, 계통의 주파수를 정상 운전 범위 밖으로 이동시켜 OUF(Over/Under Frequency) 릴레이를 동작하게 만들어 단독 운전을 검출한다. 이 방법들의 불검출 영역은 알고리즘에 의한 전류 위상각 변화율과 부하 역률 각 변화율 사이의 관계, 그리고 단독 운전 후 정상 상태(steady state) 운전 주파수에 의해 결정된다. 본 논문에서는 불검출 영역에 영향을 미치는 부하 역률 각 변화율을 분석하고 그를 바탕으로, 설계한 Q(Quality)-factor보다 낮은 Q-factor를 갖는 부하 조건에서는 항상 단독 운전을 검출할 수 있는 설계 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유효성은 모의실험 및 실험으로 검증되었다.
최근 전산 유체의 발달로 이상 유동해석의 캐비테이션 모델 적용 방법이 발전되어 왔으나 다양한 수력학적 시스템에서 발생하는 캐비테이션 유동은 난류이며 물과 공기 사이에서의 복잡한 상호 작용을 가지고 있으므로 그 적용 예가 아직은 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 수중에서의 캐비테이션 해석과 이상 유동 해석을 위한 코드 개발 및 검증을 목적으로 3차원 회전체 주위의 캐비테이션 유동을 여러 가지 조건들의 변화를 적용하여 해석하였다. 또한 캐비테이션 발생과 관련한 다른 난류 모델에 적용하여 비교 분석을 수행하였다. 해석을 위한 모델의 지배방정식은 이상유동 Wavier-Stokes 방정식, 질량$\cdot$모멘텀 방정식의 혼합된 형태로 구성되어 있으며 방정식의 해를 구하기 위한 방법으로 유한차분법을 이용하였다. 해석결과의 신뢰성을 고려하여 반구형 실린더 주위의 캐비테이션 유동의 실험치와 비교 분석하였다. 그 결과, 본 연구의 수치 해석 방법과 실험적 방법의 결과가 강한 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며, 이러한 수치적 뒷받침은 본 연구의 전산수치 해석 방법이 앞으로의 여러 유동 해석으로의 적용 가능성을 보여준다.
이 연구는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 딥러닝 모델의 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망(CNN)에서 동적 가지치기 모델의 적용을 탐구한다. 첫째, 동적 가지치기 모델의 원리와 방법에 대해 기존 방법과의 비교를 소개한다. 둘째, 기존적인 방법 동적 가지치기 모델의 구현 과정 및 결과 분석을 포함한 실험 단계를 자세히 설명한다. 실험 결과는 동적 가지치기 모델이 적절한 훈련에서 모델의 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 강력한 일반화 능력을 가지고 있음을 보여준다. 마지막으로 딥러닝 방법과 기존 방법의 차이점과 장단점을 분석하고 요약하여 실제 적용에서 딥러닝 모델 배치에 유용한 탐색과 참고 자료를 제공한다. 이 연구는 딥러닝 분야에서 동적 가지치기 모델의 적용을 추가로 탐색하기 위한 중요한 이론 및 실습 기반을 제공한다.
k-medoid 클러스터링 알고리즘은 고정된 클러스터 수(k)를 가지고 실험하기 때문에 데이터에 대한 사전 지식이 없으면 올바른 분석이 어렵고, 클러스터 수를 변경하면서 여러 번 반복 실험하여 실험 결과에 대한 타당성을 조사해야 하기 때문에 데이터의 크기가 커질수록 시간 비용이 증가하는 단점이 생긴다. 본 논문에서는 k-medoid 클러스터링 알고리즘 분석에 있어서 가장 어려운 문제 중 하나인 적절한 클러스터 수 k를 사회 네트워크 분석 방법 중 매개중심 값을 이용하여 찾는 새로운 방법을 제안하고 이를 실제 마이크로 어레이 데이터에 적용하여 유전자 알고리즘에 기반한 k-medoid 클러스터링을 수행함으로써 좀 더 정확한 클러스터링 결과를 보인다.
본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 Piezocone 관입시험을 이용한 연약지반의 OCR 평가에 있어 기존의 여러 가지 해석방법들과 최근에 새롭게 제안된 방법들을 실내 모형토조에서 실측된 피에조콘 관입 실험치에 적용하여 각 해석방법들의 차이와 장단점들을 비교 분석하는데 있다. 본 연구의 연구실험방법으로는, Piezocone 관입을 위한 연약 모형지반 조성을 위하여 초대형 Slurry Consolidometer에 Free Stress 상태의 Slurry를 45일간 압밀시킨후 Automatic Computer Control Calibration Chamber (LSU/CALCHAS; Louisiana Slate University Calibration Chamber System)에 옮긴후 다시한번 압밀시키는 Two-Stage Consolidation Method를 사용하였다. 모형지반은 여러 가지 Boundary Condition들과 Stress Condition 그리고 Stress History등을 달리하여 총 5개의 지반을 조성하였다. 관입시험은 총 25개의 Piezocone 관입이 수행되어졌고, 그중 4개는 Standard 10 cm2 Piezocone이고, 나머지 21개는 Miniature Piezocone이 사용되었다. Piezocone 실험치들에 대한 여러 가지 OCR 해석방법 적용결과, Schmertmann방법은 5개 모형지반 모두에서 과다한 OCR평가를 보였으며, $B_{q}$ 방법은 일부모형지반에서 음의 OCR값으로 계산되어졌다. 그러나, Critical-Stale Soil Mechanics 와 Cavity Expansion 이론에 근거하여 Mayne(1991), Kurup(1993), Tumay et al (1995) 들이 제안한 OCR 평가방법들은 실험치와 잘맞는 경향을 보여주었다. 이와같은 이론 모델값들의 차이는 응력조건(Stress Condition)과 경계조건(Boundary Condition)들에 대한 각 해석방법들의 고려정도에 따른 결과로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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