겨울철 발생하는 아스팔트 혼합물의 저온균열의 정량적 분석 및 평가를 위해서는 해당 아스팔트 혼합물의 저온응력이 반드시 계산되어야 하며, 이는 현재 대한민국, 미국 북부 및 캐나다 지역에서 포장 유지관리, 설계에 있어서 매우 중요한 사항 중 하나이다. 일반적으로 아스팔트 혼합물의 저온응력은 크리프 시험과 시간중첩이론을 바탕으로 계산되며 전통적으로 두 수학적 단계를 통해 계산된다. 우선 수학적, 수치적 변환과정(홉킨스-해밍 알고리즘)을 통해 크리프-강성응력에서 이완응력이 계산된다. 다음으로 이완응력 지배곡선을 구현한 후 회선적분의 수치해석적 접근을 통해 아스팔트 혼합물의 저온응력이 최종적으로 계산된다. 상기의 과정은 복잡하며, 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이번 논문에서는 보다 간편한 라플라스 변환을 통해 해당 아스팔트 혼합물의 저온응력을 계산하였으며, 이의 결과를 전통적 계산 기법과 비교, 분석하였다. 결론적으로 새로이 제안된 라플라스 변환 기법은 보다 아스팔트 혼합물의 저온응력을 효과적, 효율적으로 계산할 수 있음이 발견되었다.
카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.
본 연구에서는 볼트 접합부 건전성 모니터링을 위하여 이중(dual) 압전재료 기법인 전달 임피던스 기법(transfer impedance technique)을 이용하여 볼트 이완을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 전달 임피던스 기법에서는 하나의 압전재료가 탄성파를 가진하고 다른 압전재료가 이를 센싱함으로서 결함 등에 의한 탄성파 전파의 변화를 감지한다. 한편, 단일 압전재료 기법을 이용하기 위해서는 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)를 이용해야 하지만, 전달 임피던스 기법은 임피던스 분석기를 대체하여 일반적인 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)를 이용한 결함탐지가 가능하기 때문에 저비용의 결함탐지를 수행할 수 있다. 고력볼트 접합부로 구성된 강판 프레임 실험체를 제작하고, 볼트의 조임력을 단계적으로 감소시키며 실험을 수행하였다. 전달 임피던스 기법을 이용하여 손상지수를 구하였고 이를 이용하여 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었으며, 볼트 이완의 정도가 커질수록 손상지수가 증가함을 알 수 있었다. 동일한 실험체에 대하여 임피던스 분석기를 이용한 단일 압전재료 기법에 대한 실험을 수행하여 결과를 비교하였는데, 결함정도가 커질수록 손상지수가 모두 증가하는 유사한 경향을 보였다. 즉, 고가의 임피던스 분석기를 배제하고 저비용으로 볼트 접합부의 결함상태 추정이 가능한 것으로 판단된다. 향후 결함위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 추가된다면 볼트 접합부 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 대화형 GEO 위성 네트워크의 데이터 손실량과 데이터 지연량을 최소화하기 위한 리턴 링크 용량 할당 체계를 제시한다. 데이터의 지연 특성에 따라 구분되는 각 데이터 유형별로 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값을 분석하고, 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값의 가중합을 최소화하는 리턴 링크 용량 할당 모형을 제시한다. 또한, 제시한 모형을 빠른 시간 내에 해결할 수 있는 라그랑지안 이완 기법을 이용한 동적 용량 할당 체계를 제시한다.
DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
현재 구미에서 터널의 설계에는 RMR, Q와 같은 암반분류 기법과 경계요소 해석법과 같은 간략한 탄성 프로그램에 경험적 파괴조건식을 적용하여 이완대를 계산하고 터널의 지보량을 추정하는 방식이 널리 적용되고 있다. RMR이나 Q와 같은 암반분류법은 지하공동의 안정성에 영향을 미치는 중요한 지질 요인들에 근거하여 암반을 몇가지 등급으로 분류하고 지보방법을 결정하는 분류 방식으로 가장 많이 사용되고 있으나 각 항목의 평가방식이 경험적인 판단을 요하게 되어 주관적인 오류에 빠질 가능성이 많고, 또 여러 가지 대체 수단이 있어 종합적인 판단을 얻기가 용이하지가 않다. (중략)
최신기술제품에 대한 혁신가들은 비록 규모는 작지만 후기시장에 대한 영향력 측면에서 신제품출시 성패를 좌우하는 중요한 요인이다. 따라서 이들이 신제품을 수용하는데 영향을 미치는 개성의 파악은 주요관심사로 대두되어왔다. 본 연구에서는 이러한 개성적 요인 이외에 신제품 선택에 영향을 미칠 수 있는 중요한 개인적 변수로서 독특성욕구와 특이구매성향, 그리고 대인영향력에 대한 민감성, 역할이완소비성향, 사회비교정보주목성 등이 혁신성과 어떤 관계가 있는지 분석해보았다. 자료의 수집은 국내 319명의 대학생을 대상으로 이루어졌으며 상기변수들 간의 관계를 경로분석(path analysis)등의 기법을 통하여 통계분석하였다. 분석결과 소비자독특성, 역할이완소비 성향, 특이구매성향, 사회비교정보주목성향 및 대인영향민감성은 모두 혁신성에 직접 혹은 간접효과를 나타내었다. 분석결과를 토대로 하여 혁신의 시장성과를 제고하기 위한 현실적인 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 DVFS 기능을 제공하는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 비디오 태스크의 에너지 소모량을 최소화하는 최적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 스케쥴링 기법은 멀티코어의 병렬처리 기법을 활용하도록 적절한 수의 멀티코어들을 태스크의 수행에 할당하고, 사용되지 않는 코어들의 전원을 끄며, 실시간 태스크의 데드라인을 만족하는 최저 클락 주파수를 배정한다. 단일 코어에서 태스크를 실행하는 기존 방법과 그리고 모든 코어들에서 태스크를 실행하는 기존 방법을 제안된 스케쥴링 기법과 비교하는 실험 결과에서, 제안된 스케쥴링 기법이 기존 방법들의 에너지 소모량을 각각 최대 67%, 89% 감소시킴을 확인하였다.
원자력발전소의 금속파편감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원자로냉각재계통 내부에 존재할 수 있는 금속 이물질과 구조물 이완부에 의한 충격신호를 조기에 검출하여 원자로 구조물 및 핵연료 손상, 제어봉 구동장애 등을 미연에 방지하여 발전소 안전운전을 담당하는 중요 감시설비이다. LPMS는 금속 이물질이나 구조물 이완부에 의한 충격신호를 검출하기 위해 충격파에 민감한 가속도계를 원자로냉각재계통 중 금속파편이 자연적으로 모일 수 있는 각 구역의 표면에 최소 2개 이상 설치되어 있다. 원전은 규제요건에 따라 설비의 건전성 확인을 위해 24시간, 7일, 31일, 91일 마다 각 1회의 설비 건전성 시험을 수행하며, 계획예방정비기간 중에는 가속도계 주변에서 강구나 스프링 타격기를 이용한 충격시험을 통해 설비 전체의 건전성을 확인하고 있다. 설비 건전성 확인을 위해 경상운전 중에 수행하는 설비 건전성 시험에는 설비 특성상 가속도계 및 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 경상운전 중 가속도계와 전치증폭기의 건전성을 확인할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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