본 논문에서는 공간 색인 구조의 예측할 수 있는 비용 모델을 제안한다. 연구의 주된 내용은 정제 단계의 분석이다. 즉, 이 분야에서 기존의 연구들과는 달리 여과 단계 뿐만 아니라 정제 단계의 성능을 예측할 수 있는 해석적인 모델을 제안한다. 제안된 비용 모델은 이단계 색인 구조에 대하여 중점적으로 연구하였는데, 이 비용 모델은 기존의 다른 공간 색인 구조에도 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 비용 모델은 실험 분석을 통해 정확하다는 것을 보인다. 상대적인 오차는 이론적인 예측치를 실제적인 실험 결과와 비교할 때 15% 이내이다. 이 비용 모델은 복잡한 공간 질의의 비용을 평가하는 공간 질의 최적화기에서 유용한 도구로써 사용될 수 있다.
본 글에서는 도로교통소음을 예측할 경우; 소음영향평가시 계획한 도로변에 방음시설물의 설치여부를 결정할 경우, 그리고 방음시설을 설치할 경우에 그 방음 시설의 구조와 설치기준을 결정하기 위하여 적용할 수 있는 방음시설물에 의한 차음 효과예측법의 문제점과 해결방안을 언급하였다. 방음시설물의 종류와 구조 그리고 그 설치범위 등을 정확하고 공평하게 그리고 경제적으로 결정하기 위해서, 특히 환경영향 평가가 공정하게 실시되기 위해서는 국가에서 방음시설물 설치기준과 정밀 한 차음효과 예측법을 하나의 통일된 규정으로 확정하여야 한다. 이를 위해서는 본문 에 언급한 요소들을 참조하여 기존의 방음벽설치 지침을 대폭적으로 수정.보완하여야 한다. 그러나 보다 정확한 예측과 실세계에 근접한 소음값을 계산하기 위해서는 소음 원과 소음전파 공간환경의 특성을 고려한 연구가 계속적으로 이루어져야 한다. 그리고 도로교통소음을 공정하게 예방하기 위해서는 조속한 시일내에 이에 적합한 대상지역별 도로교통소음예방 규제기준값을 법규에 명시하여야 하고, 현재 교통로 주변에 주택을 건설하는 경우에는 사업자가 택지로 확보한 부지안에 설치하고 있는 방음벽은 최대한 소음원에 근접하여 교통로변에 설치할 수 있도록 관련규정을 개정 하여야 한다.
이 연구는 정보통신기기 수출량에 관해 하향식(Top-down) 방법에 기초한 예측 모형을 제시한다. 하향식방법은 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목간에 계층적 관계를 바탕으로 순차적으로 예측을 수행하는 방법이다. 전체와 개별 항목간에 관계는 데이터의 시계열 특성과 데이터에 영향을 주는 요인들에 의해서 만들어진다. 이러한 관계를 바탕으로 하는 하향식 예측은 전체 수출량을 먼저 예측한 후 이 예측치를 바탕으로 하여 개별 항목에 대한 예측을 수행한다. 하지만 하향식 방법은 가장 아래 계층의 예측치를 산출하기 위해 필요한 것이며 최종 예측치는 가장 마지막 계층에서부터 예측 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 결국 하향식 예측 방법은 전체와 개별 항목 사이에 상관관계가 높고 계층화되어 있는 구조에 적합하다. 이 예측 대상이 되는 정보통신기기 수출량에 대한 적용 사례를 살펴보자. 계층 구조를 보면 정보통신기기 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목으로 정보통신기기 분류별(유선기기, 무선기기, 방송기기, 정보기기, 기타부품기기)과 국가별(미국, 일본, 중국 등 7 개국)로 나뉘어진다. 다시 이 아래 계층으로는 국가와 정보통신기기의 행렬 구조(예: 미국-유선, 일본-부품 등)에 의해 35 개로 나뉘어진다. 각 단계별 예측 방법을 보면 전체 수출량은 시계열 특성과 거시적 변수를 반영한 시계열 모형, 그 아래 계층인 국가별과 분류별 모형에는 전체 수출량 시계열 특성과 국가별과 분류별에 영향을 주는 관련 변수를 반영한 회귀모형 그리고 행렬 구조에 대한 예측은 상위 계층의 시계열 특성과 행렬구조 데이터의 계절성이 반영된 다중 회귀모형을 이용하였다.ndex, mobile user′s will first be classified by their traffic volume, and then calculate the average tariffs per minute of each group of users, and lastly weight-average those tariffs per minute. And finally, this paper shows the mobile tariff index by considering those averaged tariffs and the carriers′ market shares to reflect the contribution of individual carriers and the users′ traffic volume.완화될 수 있다. 즉, 봉지를 씌웅으로서 봉지 내의 대기 환경이 외기보다 안정적으로 유지되고 직사광선이나 농약 및 마찰로부터 과실을 보호해 주기에 동녹이 어느 정도 방지될 수 있는 것이다. 그러나 기존의 황금배봉지는 동녹의 정도를 완화시킬 뿐 완전히 방지할 수 없었으며, 봉지를 적 용한 재배조건에서의 동녹발생 기구를 정확히 이해하지 못했었기에 효과적으로 봉지의 기능 을 개선하는 것이 불가능하였다. 과설의 미려도는 과실의 맛과 함께 그 가치를 결정짓는 중요한 물성으로서 우리나라 황 금배 재배환경과 특성에 알맞은 배봉지의 제작이 선결될 때, 배 품질의 향상, 안정된 공급이 가능하게 될 것이며 아울러 농가의 수업증대와 수출 경쟁력 강화가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 측면에서 황금배 재배농가가 당면한 동녹발생의 문제점을 신속한 해결 을
본 연구는 재료 특성에 있어 미세구조의 연속성을 예측한 것이다. 예측은 미세구조에서 사용되는 제작 재료의 동적 응답 분포를 측정해서 만들어졌다. 분포되는 재료 특성들이 미세구조의 기계적 성능을 평가하는데 사용될 때, 미세구조에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험결과의 차이를 줄일 수 있고 신뢰성 설계가 이루어질 수 있다.
지진하중에 대한 구조물의 동적 거동과 성능을 예측 평가하기 위하여 실험적 방법들이 흔히 사용되고 있으나, 실험장비의 제약과 구조물의 규모 등으로 대부분 축소모형실험에 의존하고 있다. 그러나 일반적인 상사법칙(similitude law)은 탄성범위에서 유도된 것으로 지진거동과 같은 비탄성 거동을 예측하는 경우에는 한계가 있다. 또한 탄성범위 내에서도 크기효과(size offset)가 발생하므로 축소모형의 실험결과를 원형 구조물에 직접 적용하는 것은 많은주의가 필요하다. 본 연구에서는 원형 구조물(prototype)과 축소모형(scaled model)을 모두 실험 대상으로 하여 실제 축소모형만을 실험하여 원형 구조물의 거동을 예측하는 경우의 문제점을 확인하고 그 해결방법을 모색하고자 한다. 실제로 축소모형실험에서는 원형 구조물의 경계조건을 정확히 재현하기 어려우며, 실험모형의 제작과정과 실험과정에서의 모든오차가강성의 변화로 반영되어 나타난다. 따라서 본 연구에서는 기하학적 상사율과 변화된 강성비(stiffness ratio)를 함께 고려하여 고유진동수의 오차를 보정하고 비탄성 거동중에도 직접적인 실험결과의 비교가 가능한 상사법칙을 제안하였다. 더불어 제안된 상사법칙을 적용한 유사동적실험 (pseudodynamic test)을 수행하여 실험오차보정(experimental error compensation)효과를 검증하였다.
본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 회전익 블레이드의 단면 구조 정보를 통해 블레이드의 단면 강성을 예측하고, 재료 정보를 이용하여 단면 강성을 예측할 수 있는 심층 신경망 기반 네트워크 예측 모델의 설계 및 적절성 검토를 수행하였다. 재료 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드 단면 부재 재료의 탄성 계수를 네트워크의 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 또한, 단면 구조 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드의 단면을 구성하는 단면 부재의 위치와 두께 정보를 네트워크 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 각 예측 모델은 심층신경망 구조를 기반으로 설계하였으며, 단면 해석 프로그램인 KSAC2D를 통한 단면 해석 결과를 네트워크의 훈련 및 검증 데이터로 사용하였다.
한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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