이륙중량은 항공기의 탄소 배출량과 연료 소모량을 추정할 때 정확도를 향상시킬수 있는 중요한 열쇠이다. 하지만 이륙중량은 항공사의 경영전략을 유추할 수 있는 민감한 유상하중 정보가 포함되어 있어 외부 유출이 불가능하다. 선행연구에서 이륙중량을 추정할 수 있는 몇 가지 모델이 제시되었지만, 연구자는 알 수 없는 조종사가 설정하는 변수들에 의해 연구의 한계가 존재한다고 지적한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 통제할수 있는 방법을 제시하기 위해 이륙중량과 연관된 여러 변수를 확인하였다. 그중 이륙중량의 정확도를 향상시킬수 있는 변수를 선별하였고 이를 상용화된 ADS-B 정보에 적용하여 추정 방법을 제시한다. 제시하는 추정 식은 평균적인 이륙중량을 추정하는 것이 아니라 이륙중량 범위 내의 모든 구간에서 추정을 할 수 있다.
본 논문에서는 개념설계 단계에서 주로 사용되는 통계적 중량 예측식 도출 방법에 관한 연구를 수행하였으며 Microsoft Excel을 이용해 이를 프로그램화하고 제트 여객기에 적용하여 검증하였다. 기존 중량 예측식들의 변수들을 참고하여 데이터베이스를 구축하였고 이를 사용하여 제트 여객기 날개 중량 예측식을 모델링하였다. 모델의 과적합 문제를 해결하기 위해 K-fold cross validation 방법을 사용하여 모델을 평가하였다.
항공기 중량은 성능 및 연료효율성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 항공기의 개념 설계 단계에서는 요소 중량을 추정함에 중량 당 연료소모 비용과 같은 경험식을 이용하여 비용과 중량 간의 균형을 맞추는 과정을 수행한다. 또한, 항공사에서 항공기를 운용할 때 중량관리 활동을 통해 연료 효율성 향상 및 연료절감과 탄소저감을 추진한다. 항공기 중량 변화와 연료 소모 변화 사이의 연관성을 중량비용(Cost of Weight)이라고 하며, 중량비용은 항공기에 중량 추가 혹은 감소가 연료소모에 미치는 영향을 평가함에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 중량비용 산정 방법의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법의 중량비용 산정 방법을 소개한다. Breguet의 Range Formula와 A350-900 항공기의 실제 비행 데이터를 이용하여 이륙중량과 착륙중량 기반의 두 가지 중량비용을 산정한다. 결론에서는 이륙중량과 착륙중량 기반의 중량비용을 다른 용도로 사용함이 합리적임을 제시하였다. 특히, 착륙중량 기반의 중량비용은 유사 항공기 개념설계 단계에서 요소중량 추정 및 비용과 중량 최적화에 하나의 경험식으로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 BWIM(Bridge Weigh-in-Motion) 시스템을 기반으로 주행차량의 총중량 및 축중량 추정을 수행하였다. BWIM 시스템의 개발을 위해 차량 주행시험은 필수적이지만 그 비용과 시간이 많이 소요되고, 다양한 차량 주행 조건의 적용이 어렵다. 따라서 차량 주행시험의 비용 및 시간적 문제점을 보완하고, 주행 조건에 따른 다양한 교량응답의 확보할 수 있는 수치 시뮬레이션이 현장실험과 병행되어야한다. 본 연구에서는 교량의 동적특성을 반영하는 수치 시뮬레이션을 수행하여 교량의 응답을 획득하고, 통행 차량의 중량을 산출하는 BWIM 시스템에 적용하여 총중량 및 축중량 추정을 수행하고 정밀해석모델기반 과적단속기술에 대하여 제안하였다.
플라스틱 압출제품의 품질특성은 제품의 강도인데 제품의 강도는 일반중소기업체에서 별도의 측정기구를 갖추고 관리하기가 어려우므로 대용특성으로 제품이 중량을 사용하고 있다. 제품의 중량은 실린더의 온도와 금형의 온도 및 압출속도에 영향을 받는데 일반적으로 현장작업자의 경험과 감에 의존하여 상황에 따라 작업조건을 변화시켜 관리하고 있다. 그런데 작업조건을 관리하는 곳이 실린더에 5군데, 금형에 3군데 및 압출속도 등 아홉가지로 어느 인자가 전체 작업에 영향을 미치는 지 알수 없다. 이때 중회귀(Multiple Linear Regression)모델을 이용하여 실린더와 금형의 온도를 독립변수(Independent Variable)라 두고 제품의 중량을 종속변수(Dependent Variable)로 하여 최근 3개월간의 작업데이타를 수집하여 품질관리 전용 프로그램인 JUSE-QCAS를 사용하면 회귀선의 모수를 쉽게 추정할 수 있으며 제품의 중량에 영향을 미치는 실린더 및 금형의 온도를 관리 할 수 있어 품질을 안정적을 유지.관리할 수 있다.
가막만 양식 참굴의 정장양상을 모델화 하기 위해 1997년 3월부터 1998년 5월가지 양식장에서 무작위 채집된 총 9,208개체의 각장 및 습중량을 조사하였으며, 참굴 양식장의 환경용량을 추정하기 위하여 1985년부터 2000년까지의 단위면적 당 생산량과 시설대수를 조사하였다. 참굴의 성장모델 추정에는 Bertalanlffy 성장식, 계절변동을 고려한 Bertalanffy 성장식과 일반화된 Schnute and Richards 성장식이 사용되었고, 환경용량의 추정을 위해서는 Schaefer와 Fox의 잉여 생산량 모델들이 사용되었다. 추정된 길이 성장모델은 Bertalanffy모델을 적용하였을 때 보다 일반화된 Schnute and Richards 성장식을 적용했을 때 적합도가 높았다. 추정된 환경용량은 Schaefer모델에서 $21.1\;7ton\;ha^{-1}$, Fox모델에서는 1$17.7\;ton\;ha^{-1}$, 로 2000년 현재의 단위면적 당 생산량 $26.1\;ton\;ha^{-1}$, 보다 낮았으나 환경용량을 생산하는 시설 대수는 8대$(ha^{-1})$로 2000년 현재의 7.8대$(ha^{-1})$와 유사한 값을 보였다.
The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of important measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model was suggested for FPSO. The weight estimation model using non-linear regression analysis was established by fixing independent variables based on this data and the multiple regression analysis was introduced into the weight estimation model. Its reliability was within 4% of error rate.
The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of direct measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model with the genetic programming was suggested for FPSO. The weight estimation model using genetic programming was established by fixing the independent variables based on this data. In addition, the correlation analysis was performed to make up for the weak points of genetic programming; it is apt to induce over-fitting when the number of data is relatively smaller than that of independent variables. That is, by reducing the number of variables through the analysis of the correlation between the independent variables, the increasing effect in the number of weight data can be expected. The reliability of the developed weight estimation model was within 2% of error rate.
본 연구에서는 기존의 헬리콥터 초기 설계 도구를 분석하여 단점을 확인하였으며, 추정식을 유도하고 최신화하여 설계 모델을 정립해 초기 설계도구의 우세성과 용이성을 제고하고자 하였다. 이를 위해 Tishchenko 방법론을 기반으로 최신 추정식을 유도하여 정립하였으며, 사이징에서는 순차분해법을 이용하여 충실도를 높이고 해석에 소요되는 시간을 줄이고자 하였다. 또한, 정립된 최신화된 경험식에 적용 가능한 경험적 파라미터를 헬기 데이터베이스를 이용한 회귀분석과 수치해석을 통해서 추출하여 설계 시 발생되는 오차를 줄이고 사용자가 어렵지 않게 적용할 수 있도록 하였다. 이를 통해 도출한 연구 결과는 기존의 설계 도구인 RISPECT 개념 설계 도구와 비교하여 설계 모델이 타당함을 확인하였으며, 기존의 운용되고 있는 다양한 중량군의 헬리콥터를 재설계한 중량 및 형상 계산 결과가 평균 5%이하의 오차를 보임으로 초기 설계 도구로 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
한 나라의 정밀수준망을 구성, 완성하는데는 다양한 장비 및 기술, 오랜 시간이 요구되므로 각각의 측정값에는 각종 오차가 내포되어있다. 따라서 정확한 수준망을 구성하기 위하여는 각각의 수준측량값에 대하여 그 정확도에 상응하는 중량값을 주어야 한다. 본 연구는 수준측대의 오차전파모델로부터 중량값을 추정하고 이를 우리나라 1등수준측량 데이타에 적용시켜봄으로써 적합한 중량함수를 구하고자 하는데 그 목적을 두었으며 아울러 우리나라 1등수준측량에 대한 오차분석을 실시하여 좀더 정확한 수준망을 구성하고자 하였다. 연구결과 우리나라와 같이 비교적 큰 정오차가 내포된 수준망에서는 중량함수 W=1/L보다 W=1/$L^2$의 경우가 더 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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