본 연구에서는 대정해상풍력단지 설치 해역과 인근수역을 이용하는 선박교통량과 해상교통흐름의 패턴을 분석하고 단지 조성 후 합리적인 대체통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 또한 예측된 교통량을 근거하여 통항로별 통항안전성을 평가하고 검토함으로써 선박의 안전운항에 필요한 제반조건 및 대책을 제시하였다. 풍력단지 설치 해역과 인근수역의 해상교통흐름 패턴을 분석한 결과 총 8가지의 교통흐름으로 분류되었고, 연간 교통량은 8,975 척으로 예측되었다. 이를 근거로 단지 조성 후 4가지의 대체 통항로 지정에 따른 교통량을 예측하였다. 예측된 교통량과 SSPA의 동력선충돌모델을 이용하여 통항안전성을 평가한 결과 충돌 및 침로이탈확률에 관한 국내 안전기준 $10^{-4}$ 이하를 만족하므로 계획된 대체통항로가 유용함을 확인하였다.
In characteristics of fatigue crack propagation, it is important that fatigue life is affected by crack closure phenomenon in thin sheet Al alloy. The purpose of this paper is to analyze the characteristics of fatigue crack propagation in constant loading condition for sheet Al 2024-T3 alloy of two sort of thickness and identify the difference of fatigue life in thin sheet specimen comparing experimental results of thin sheet specimen and relatively thick sheet specimen under same fatigue loading condition. In applying fatigue related material constants from fatigue crack propagation analysis, we attempt to operate the fatigue life estimating process of thin sheet specimen by modified Paris‘ law considering crack closure phenomenon and analyze the experimental and prediction results of fatigue life in thin sheet Al alloy.
발파진동을 계측하여 예측방법의 타당성을 검토하였고, 환경규제 기준으로의 변환방식을 규명하였다. 진동레벨과 진동속도의 환산거리 설계 적용성은 진동속도가 더 좋았다. 따라서 설계나 시공은 진동속도로 관리하고 이를 법적 기준인 진동레벨로 변환할 필요성이 있었다. 기존의 변환식 중에서 충격진동 데이터로만 구성하여 변환식을 구하였고, 동시에 측정된 진동속도와 진동레벨의 상관식에 의한 변환식을 구하였으며, 퓨리에 변환을 하여 각 주파수 별로 감각보정하여 진동레벨을 구하였다. 세 가지 방법을 이용하여 변환한 결과 모두 오차가 있으므로 변환에 의한 피해 보상의 판정에는 무리가 있었으나, 그 중에서 발파시 동시에 측정된 수직방향 성분 PPV와 진동레벨의 변환식이 가장 실용적으로 판단되었다.
본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 다양한 불연속면과 지하수 조건 하에 있는 연약 암반사면의 안정성을 예측하였다 입력 자료는 사면의 높이, 경사, 절리면 경사, 지하수위를 달리한 108가지 조건에 대한 UDEC 해석결과를 이용하였고, 이를 인공신경망에 학습시킨 후, 임의의 암반사면을 대상으로 검증을 실시하였다. 검증 결과 높은 상관성$(r^2-=0.97)$을 보여주는 정확한 안전율이 예측되었으며 학습되지 않은 자료에 대해서도 같은 정도의 정확도로 안전율을 산정 할 수 있었다.
터널의 초기 변형결과를 역해석에 적용하기 위하여 초기 값들과 최종변위의 상관관계를 연구하였다. Panet의 지수함수와 분수함수는 경암 터널의 내공변위 예측에 잘 맞았다. ID 지점의 초기 계측변위는 선형적으로 적합시 킬 수 있으나 계측 전 변형의 추정식으로는 부적합하였다. 초기 계측 결과들과 최종 변형결과는 선형적인 비례관계를 보였으며 이로써 초기 계측결과로부터 추정한 최종변형치를 이용한 역해석이 가능함을 보였다.
광산의 채광장 활용을 위해 갱도 내에서 폭발압접이 계획되었다. 폭발압접의 입사압력에 의해 영향을 받을 것으로 예상되는 갱도의 천단부와 주변 광주의 안정성 분석 실시하였다. 폭풍압의 예측은 일반식, CONWEP 및 DDESB의 식을 이용하였다. 분석결과 폭발압접이 지속적으로 이뤄진다면 광산 채굴적에 상당한 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되었다.
파쇄 암석의 파쇄도는 발파효율을 나타내는 중요 척도로서 적재와 분쇄 작업에 큰 영향을 미친다. 그러나 현장에 쌓여 있는 발파암 더미로부터 파쇄도를 조사한다는 것은 용이한 작업이 아니다. 본 연구에서는 석산 발파에서 가장 중요한 요소인 천공방식과 암질의 변화가 파쇄도와 발파진동에 미치는 영향을 조사하였다. 파쇄 입도에 영향을 미치는 중요한 변수인 천공방식, 암질등급(RMR), 현지 암반의 블록 크기, 발파진동 등의 영향을 파쇄암의 평균입도(MFS)와 상위 5개의 대괴 평균치$(L_5)$로 나타내었다. 연구결과, 파쇄암의 평균입도는 상위 5개의 대괴 평균치와 선형적인 관계를 보였다. 발파방법과 파쇄도 평가 결과 재래식 발파에서는 파쇄도를 예측할 수 없었고 커다란 옥석이 생성되었으나, 벤치발파에서는 평균파쇄암의 크기가 비교적 양호한 파쇄 상태를 유지하였다. 현지 암반 블록 크기는 평균 파쇄암의 크기와 선형적 관계를 나타내었다. RMR값이 커짐에 따라 발파진동 추정식의 진동상수 K와 감쇠지수 n의 절대값과 평균 파쇄암의 크기, 그리고 상위 대괴의 크기는 대체적으로 증가하는 경향을 나타내었고, 진동상수 K와 감쇠지수 n도 증가하는 경향을 보였다.
Speech inversion (acoustic-to-articulatory mapping) is not a trivial problem, despite the importance, due to the highly non-linear and non-unique nature. This study aimed to investigate the performance of Deep Neural Network (DNN) compared to that of traditional Artificial Neural Network (ANN) to address the problem. The Wisconsin X-ray Microbeam Database was employed and the acoustic signal and articulatory pellet information were the input and output in the models. Results showed that the performance of ANN deteriorated as the number of hidden layers increased. In contrast, DNN showed lower and more stable RMS even up to 10 deep hidden layers, suggesting that DNN is capable of learning acoustic-articulatory inversion mapping more efficiently than ANN.
해기사의 행동오류는 해양사고를 야기하는 최종 결과물이다. 해기사의 행동오류는 SRK(Skill, Rule, Knowledge) 행동이론을 통해서 규명할 수 있고, 이러한 행동오류는 해양사고 기록을 통해서 식별할 수 있다. 본 발표의 목적은 과거 해양사고 기록을 토대로 해기사들의 다양한 행동오류와 이들 행동오류로 인하여 발생한 해양사고를 연계하여 해기사들의 행도오류를 평가하기 위한 방법과 현재까지의 결과를 소개하는데 있다. 라스무센이 제한한 행동이론에 해양사고 기록을 적용하여 해양사고 발생 당시의 해기사들의 행동오류를 식별할 수 있었다. 식별한 변수를 이용하여 해기사들의 행동오류를 추정한 결과, 사고원인과 결과 및 행동오류 사이에 강한 상관관계를 나타냈다. 추후, HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 예측 기법을 적용하여 행동오류에 따른 해양사고 예방 방안을 제안할 예정이다.
최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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