본 연구(II)는 연구(I)에서 제안한 상수관로의 노후도 예측에 근거한 최적 개량 모형을 A시를 대상으로 이를 적용하였다. 노후도 예측 모형은 굴착 및 실험이 필요한 14개 항목과 굴착 및 실험이 필요하지 않은 9개 항목을 구분하여 각각 관의 노후도 등급을 산정하였다. 노후도 예측 모형 적용 결과 항목개수에 따른 등급의 차는 l~2% 이내로 굴착 및 실험을 하지 않고도 노후도 예측이 가능한 것으로 나타났다. 최적 개량 모형은 노후도 항목별 최대 잔존수명과 제약조건 유무로 구분하여 적용하였다. 적용결과 항목별 최대 잔존수명의 증가에 따라 개량 시기 및 비용이 증가하였다. 또한 예산제약을 제외한 모형과 비교해서 예산제약을 고려한 모형이 모든 항목에서 비용이 증가되었다. 이는 예산제약을 고려할 경우 실제 주어진 최대 잔존수명 기간이내 매년 발생하는 예산의 최대 금액을 넘지 않은 대신에 매년 비슷한 비용으로 개량을 실시하기 때문인 것으로 판단되었다.
콘크리트의 수축현상은 체적 변화를 발생시키며 균열의 원인이 되어 구조물 내구성 및 안정성에 영향을 미친다. 콘크리트의 수축에 영향을 미치는 요인은 매우 다양하며, 특히 골재는 시멘트 페이스트의 변형을 구속하여 수축 발생을 억제하기 때문에 골재의 특성은 수축 현상에서 중요하게 고려하여야 하는 부분이다. 한편, 골재 부족 현상으로 인해 천연 골재 대체재 개발 및 적용에 대한 연구가 다방면으로 진행되고 있으며 콘크리트용 골재로 사용 되는 재료도 점차 다양해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전기로 산화 슬래그를 굵은 골재로 사용한 콘크리트의 수축 특성을 평가하기 위해 수축 실험을 진행하였으며, 실험 결과와 수축 예측 모델을 비교하여 기존 예측 모델 의 적용성을 검토하였다. 실험 결과, 전기로 산화 슬래그를 굵은 골재로 사용함에 따라 수축량이 감소하는 결과가 나타났으며, 특히 자기수축 저감 효과가 크게 나타났다. 예측 모델과의 비교 시 건조수축과 자기수축 각각 GL2000 모델과 Tazawa 모델이 가장 유사한 예측값을 나타냈으나, 보다 정확한 예측을 위해서는 골재 및 혼화재의 물성을 고려할 수 있도록 보완이 필요한 것으로 판단된다.
오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
최근 딥러닝(Deep-learning)을 활용한 기상 예측, 심리 예측, 교통상황 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 여러 모델의 인공신경망이 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 분야 중 스포츠라는 분야에 접근했으며, 딥러닝 모델을 통해 승부를 예측하는 실험을 진행하였다. 야구의 승부는 선수의 능력치, 기상의 변화, 험/어웨이 여부, 교체 여부 등 가늠할 수 없이 수많은 데이터들에 의존하고 있다. 그러나 본 논문에서는 이러한 수많은 데이터 중 경기 외적인 데이터를 제외한 데이터를 활용하여 그 다음 경기의 승부를 예측할 수 있을 지를 연구한다. 날짜 별 경기들이 훈련데이터가 되고 목표는 이전 경기들의 영향으로 예측된 다음 경기의 승/패를 예측한다. 즉 순차적인 데이터의 활용에 적합한 모델, Recurrent Neural-Network을 이용하였다. 이를 위하여 KBreport에서 데이터를 수집하였고, 수집된 데이터를 훈련 데이터 세트로 만들어 Recurrent Neural Network를 통해 훈련시켜 다음 경기의 승패를 예측하였다.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.
열전달 연구의 목적은 온도와 열유속 분포를 보다 정확하게 예측하는 것이다. 이를 위해 상용 CFD 코드인 FLUENT를 사용하여 2종류의 노즐에 대해 질량유속비와 압력비를 계산하였으며, 실험결과와 잘 일치하였다. 또한 1종류의 노즐에 대해 FLUENT를 사용한 노즐 벽면에서의 열전달계수 계산결과는 노즐 축소부에서 실험결과 보다 약간 크게 예측되었으나 확대부에서는 잘 일치하고 있다. Bartz식을 이용한 열전달계수 계산결과는 전체적으로 실험결과 보다 크게 예측되었다. 계산결과가 실험결과와 차이를 보이는 원인은 노즐 내 급가속 유동에 의한 층류화, 난류모델 및 격자구성 등을 고려해 볼 수 있다.
지속적인 충/방전에 의하여 표준 수명 보다 더 빠른 노화 현상을 일으키는 배터리의 효율적인 관리를 위하여, 배터리의 내부 상태를 모니터링 하였다. 정확한 배터리 모니터링을 위해서 해당하는 배터리의 잔존 용량 및 잔존 수명을 정확히 예측할 수 있어야 하며, 이를 위해 Open Voltage를 사용한 실험, 에너지 보존 법칙에 의한 충전 전류 측정법, 시동 시 최대 전류와 내부 저항의 변화량을 알아내는 실험을 하였다. Open Voltage 실험 결과, SOC수치에 따른 특정 전압의 범위를 알 수 있었고, 이 전압은 온도에 의해 변동된다는 것을 확인할 수 있었다. 충전 그래프를 그려본 결과 충전횟수와 완충에 걸리는 시간은 반비례하며, 배터리 내부에 충전되는 총 전류의 양과도 관계가 있었다. 시동 실험에서는 최저 전압 드롭 값과 최대 공급 전류의 범위를 알 수 있었으며, 특정 SOC 구간 내 내부 저항의 값을 차이를 알 수 있었다. 이 값들은 각 SOC의 수치에 비례한 결과를 보였다. 이 결과들을 정리하여, 배터리 내부 상태를 예측하는 방법을 제안하고자 한다.
철근콘크리트 보의 전단거동을 예측하기 위하여 휨모멘트가 고려된 변환각 트러스 모델(TATM)을 제안하였다. 제안된 TATM으로 구한 전단응력-전단변형률 관계는 본 연구에서 수행된 실험결과와 잘 일치하였다. 또한, TATM으로 구한 전단강도는 다양한 전단스팬비와 지점형태 및 단면형태를 가지는 총 170개 실험결과와 비교되었다. TATM에 의한 해석결과는 평균 0.96, 변동계수 11.9 %로서 기존의 트러스 모델에 의한 해석결과보다 실험결과를 더 잘 예측하였으며, 해석결과에 대한 실험결과의 비는 a/d와 η에 관계없이 거의 일정하였다.
최근 Lee et al.$^{l-2)}$ 은 화강암질 편마암내 균열면의 방해석이 Eu의 변화에 큰 영향을 주며, 아울러 Eu 은 Am의 유사체로서 매우 적합한 원소라고 제안하였다. 이 논문에서는 1)희토류원소와 액티나이드 원소의 이온반경, 배위수 등의 상호비교와 2) 응집력(cohesive energy)의 유사성과 물리적/화학적 특성 그리고 3) 희토류원소 지구화학의 최근 연구결과를 토대로 하여, 고준위 방사성 핵종원소인 Am의 지질매체내 거동을 예측하기 위한 유사체(analog)로서 Eu이 매우 유용한 역할을 해준다는 가설2)을 검증한 결과를 보고하고자 한다. 연구방법으로서, 핵종원소의 지질매체별 흡착특성을 밝혀내기 위해 금번 실험에서는 희토류원소 암상별 분포의 특성을 고려하여 4종류(화강암질 편마암류 2종, meta-basalts, 응회암)의 시료를 선별하였다. 방사화학적 흡탈착 실험의 핵종동위원소로서는 152Eu와 241Am을 선택하였다. 이는 본 연구팀의 연구결과, Eu과 Am의 밀접한 물리적/화학적 상관관계 그리고 지질환경내에서의 거동특성을 고려한 것이다. 실험결과 양 동위원소의 지질매체와의 흡착 반응 특성을 비교해 볼 때, 시간의 경과에 따라 서로간에 매우 유사한 양상의 증감을 보여주면서 변화함을 알 수가 있었다. 이 결과는 희토류원소가 액티나이드 원소의 지질환경내 거동예측을 위한 유사체로서 매우 훌륭한 도구라는 것을 입증해 주는 것이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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