새로운 기술의 도입과 정교함이 더해진 최근의 지상무기가 지능형 포탄의 발달로 이어졌으며 주요 선진국의 관심을 이끌었다. 본 연구에서는 회전운동을 하는 비행체에 대한 공력 데이터를 확보하기 위해 BLU-103 모델을 통한 전산유체역학해석을 수행하였다. 먼저 회전하는 비행체의 정상해석 기법을 모사하기 위해 동체는 고정시키고 주변의 공기를 회전시켜 동체가 회전 하는 것과 같은 원리를 이용하였다. 회전운동 하는 비행체의 공력 타당성을 검토하기 위해 단순형상에 대해 받음각 0도에서 90도, 옆 미끄럼각 0도에서 90도까지 각각 30도 간격으로 고려하여 해석을 수행하였다. Drag book에 제시되어 있는 항력 값을 통해 단순모델에 대한 항력계수가 1.0 ~ 1.2의 정량적 결과를 만족한다는 사실을 확인하였다. 단순형상에서의 해석조건을 통해 검증 된 유효한 입력 값을 동일하게 실제형상에 적용하여 회전 유무에 따른 공력데이터베이스를 구축하였고 경향성을 분석하였다. 분석 결과 단순모델 뿐 아니라 실제 모델의 회전 시 축력계수, 수직력 계수, 측력 계수가 증가한다는 사실을 확인 하였고 특히 수직력 계수의 영향이 크게 작용되어 비행에 유리할 것이라 판단하였다.
본 논문에서는, 휴대폰 플래시용 전원을 위한 PWM 전류모드 DC-DC 부스트 컨버터를 제안 하였다. 제안하는 DC-DC 부스터 컨버터는 5 Mhz의 스위칭 주파수로 구동되며, 인덕터와 커패시터의 실장면적을 줄여 휴대전화 소형화에 적합하도록 하였다. 전류모드 DC-DC 부스트 컨버터는 인덕터, 출력 커패시터, MOS 트랜지스터, 귀환저항 등으로 이루어지는 파워단 부분과 펄스폭 변조기, 오실레이터, 에러증폭기 등으로 이루어지는 제어부 블록으로 구성된다. 제안하는 회로는 $0.5\;{\mu}m$ 1-poly 2-metal CMOS 공정으로 설계 및 검증 하였다. 설계된 회로는 모의실험결과 듀티비가 0.15일 때 3.7 V 입력 전압 조건에서 출력 전압이 4.26 V가 나타났고, 출력 전류는 100 mA로 기존의 25 ~ 50 mA 보다 큰 출력을 얻었다. 본 논문의 DC-DC 컨버터는 휴대폰의 카메라 플래시를 고효율로 구동시키며 휴대전화의 소형화에도 기여 할 수 있을 것으로 사료된다.
TBM의 사양을 설계하고 굴진성능을 예측할 때 실대형 선형절삭시험을 통하여 설계변수를 획득하는 것이 매우 효과적인 방법인 것으로 알려져 있다. 하지만 선형절삭시험을 위해서는 대형 시편을 획득하고 큰 하중용량의 시험을 수행하는 과정에서 상당한 비용과 노력이 소모된다는 단점이 있다. 따라서 선형절삭시험을 대체하는 경험적 예측 모델, 즉 CSM모델과 NTNU모델을 사용하여 몇 가지 지수를 산정하고 이로부터 설계변수를 추정하는 경우가 많다. 본 연구에서는 압입시험 및 세르샤 마모시험을 이용하여 TBM의 사양(추력, 토크)과 굴착에 따라 소요되는 디스크 커터의 개수를 추정하는 방법에 대하여 고찰하였다. 압입시험과 세르샤 마모시험은 TBM의 설계 변수를 추정하기 위한 유용한 시험법이나 그 활용법이 연구 되고 있지 못한 실정이다. 이 연구에서는 압입시험과 세르샤 마모시험결과를 간단한 형태의 지수형태로 도출하고 이를 선형절삭시험 및 실제 굴진자료와 비교하여 상관관계를 도출하고 이로 부터 디스크 커터의 작용력 및 수명을 예측하였다. 또한 이 일련의 계산 과정을 프로그램화 하였으며, 터널의 연장 정보, TBM의 기계정보, 구간별 암석의 물성을 입력변수로 하여 구간별 굴진율과 TBM 사양 및 운영조건, 디스크 커터의 소모개수를 예측할 수 있었다.
국내 폐광산은 다양한 형태의 침하를 발생시키고 있으며 이러한 침하의 예측 및 위험도의 평가는 대단히 어려운 실정이다. 기존 수치해석을 활용한 침하 예측 및 위험도 평가 연구에서는 지질구조와 지반조건에 대해 통합 물성을 적용하고 채굴적 주변 소성영역을 해석하는데 그치고 있다. 또한 입력정보를 확보하는데 있어 제한된 자료밖에 파악할 수 없는 현실적인 한계점이 존재하며 이는 곧 수치해석 결과의 신뢰성 저하로 연결된다. 본 연구에서는 실제 침하가 발생한 폐광산을 대상으로 현장 지질구조 및 지반정보를 적용하여 2차원 모델링을 수행하였다. 또한 지반물성을 수정하여 해석결과와 실제 침하지 정보(규모, 위치)의 차이가 최소가 되도록 수치해석을 반복하여 해석모델을 보정하였다. 이러한 보정에 있어 최적화 기법을 적용하여 자동화하였으며 다수의 지반물성을 나누어 고려하는 단계적 최적설계 기법을 개발하였다.
산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.
가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.
목 적: 방사선치료를 목적으로 촬영된 CT영상을 이용하여 조직내 불균질 물질 및 체위고정 기구에 대한 보정이 선량계산 결과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 대상 빛 방법: 체내불균질 물질의 다양한 사례를 알아보기 위하여 본원에서 제작한 물팬텀($250{\times}250{\times}250mm^3$) 내부에 (1) 뼈 (2) 금속 (3) 조영제 (4) 고정기구(Head holder/Vac-lok) 등 CT Number를 변화시킬 수 있는 물질을 삽입하여 CT촬영을 시행 하였다. 각기 다른 형태의 불균질 CT영상을 전산화치료계획장치(RTP)에 입력하여 동일한 조건(SAD=100 cm 조사야=$10{\times}10cm^2$, 깊이=10cm, 1문조사)으로 에너지별(4, 6, 10 MV X-선) 처방선량 100 cGy를 얻기 위한 선량계산(MU)을 시행하여 비교, 분석하였다. 결 과: 물로만 구성된 팬텀을 기준값으로, 불균질 보정계수 차이는 뼈조직 상태인 경우는 $2.7{\sim}5.3%$, 금속물질인 경우 $2.7{\sim}3.8%$, 조영제인 경우 $0.9{\sim}2.3%$, Head holder $0.9{\sim}2.3%$, Head holder와 Pillow인 경우 $3.5{\sim}6.9%$, 그리고 Vac-lok인 경우 $0.9{\sim}1.5%$의 차이로 나타났다. 결 론: 체내의 불균질 보정계수 차이는 임상적으로 그 적용 형태가 다양하고, 일관성을 보이지 않으며, 조사문수가 증가함에 따라 그 차이가 1%미만으로 허용 가능할 것이나, 고정 기구등에 의한 불균질 보정은 충분히 고려하여 선량계산의 부정확도를 최소화 시켜야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 건물의 유무에 따른 도시지역의 침수특성을 이중배수체계기반의 2차원 침수 해석모형을 이용하여 각각 해석하고 해석 결과의 차이를 비교하는데 있다. 이를 위해 LiDAR 측량 기반 $1m{\times}1m$ 해상도의 표고모델과 표고모델 위에 건물의 외벽을 따라 지표수 유입을 억제하는 격자를 생성한 표고모델의 2가지 지형자료를 구축하였고, 2가지 지형조건을 2차원 침수해석모형의 입력 자료로 활용하기 위해 $10m{\times}10m$ 해상도로 re-sampling 하였다. 분석 결과, CCTV 영상에 의한 실측 침수심 자료와 모의값을 비교한 결과, 건물을 고려하지 않은 지형자료를 사용한 경우 침수심이 과소 산출되었으나, 건물을 고려한 경우에는 실측값과 근사하게 모의되었다. 침수심의 차이는 침수 가능 면적의 변화에 따라 침수체적이 변하게 되므로, 지표면으로 유출되는 수문량이 절대량으로 고정된다면 침수 가능영역이 큰 지형자료를 사용한 경우 침수심이 낮아지기 때문인 것으로 판단된다. 한편 침수흔적도와 비교한 침수면적은 두 지형자료 모두 큰 차이를 보이지 않았으나 근사하게 건물을 고려한 경우의 일치도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 침수면적과 침수심의 두 가지를 종합적으로 고려한다면, 이중배수체계기반의 2차원 침수해석모형을 활용하여 도시유역의 침수해석을 수행하는 경우, 건물을 고려한 지형자료를 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
본 논문에서는 휴대용 기기를 위한 고효율 삼중 모드 부스트 변환기를 나타낸다. 제안하는 부스트 변환기는 펄스폭변조 방식를 사용하며 부하 전류에 따라 펄스 스키핑 모드 (Pulse Skipping Mode, PSM), 불연속 전류 모드(Discontinuous Conduction Mode, DCM) 및 연속 전류 모드 (Continuous Conduction Mode, CCM)의 세 가지 동작 모드를 갖는 것을 특징으로 한다. 또한, 전류 불연속 모드에서 역 전류 흐름 및 인덕터의 공진에 의한 발진 현상을 효과적으로 방지하기 위해 발진 억제기 (Ringing suppressor)를 적용하여 효율을 극대화 시켰다. 제안하는 부스트 변환기는 동부 $0.18{\mu}m$ BCD 공정을 사용하여 구현되었다. 단일 셀 리튬-이온 배터리로부터 2.5V-4.2V의 가변 입력전압을 받아서 4.8V의 고정 전압을 출력하며 최대 300mA의 부하전류를 공급할 수 있다. 이 때 최대 리플 전압은 3.1mV이며, 연속 전류 모드에서 92%, 불연속 전류 모드에서 87% 이상의 높은 효율을 나타낸다. 또한, 펄스 스키핑 모드를 통해 적은 부하전류 조건하에서도 60% 이상의 효율을 가지며 모드 변경 구간에서의 효율 감소가 최소화되는 것을 특징으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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