Engine turbulences obtained by LDV measurement near the compression TDC was analyzed by the classic turbulence theory. Turbulences were quantified by a cycle resolved analysis and processed to reveal integral time scale and length scale. Three different definitions were applied to obtain the turbulence time scales and then compared each others. The classic turbulence theory with the several assumptions for engine application proven to be very efficient for understanding engine turbulence in this study. It was found that the integral length scale is strongly affected and increased by tumble flow.
태핑 검사법을 이용한 복합재료 구조물의 손상검사 과정을 수치해석을 이용하여 모사하였다. 타격체에 의한 태핑을 모사하기 위해 동적접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법을 이용하였다. 손상의 유무를 판별하는데 사용되는 척도로서 타격체와 구조물의 접촉하중의 시간이력을 계산하였다. 손상이 없는 복합재료 평판과 층간 분리 손상이 있는 복합재료 평판에 대한 해석을 통하여 접촉특성의 변화를 고찰하였다. 또한 태핑 검사법의 민감도에 대한 해석도 수행하였다.
지금까지 교통류의 전파현상은 밀도와 교통량의 변화에 따른 충격파 이론을 사용하여 설명되어져 왔으나 서로 다른 차로간 교통류 전파와 같은 이질적인 교통류를 해석하기위해 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구는 고속 도로의 항공사진자료를 분석함으로써 합류부 구간과 엇갈림 구간, 기본구간의 교통류 전파특성을 시공간적으로 분석하고 차로간 교통류 전파해석을 위한 충격량 전파모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 충격파 속도라는 척도를 이용하여 교통류 전파특성을 분석하고자 하였으나 전파특성에 대한 분명한 특징을 찾기가 어려웠고, 이러한 이유로 충격량이라는 새로운 척도를 개발하여 개발된 척도로 교통류 상태를 해석하고 적용하여 각 분석구간의 충격량 특성을 분석할 수 있었다. 분석된 3개 구간은 충격량의 특성이 공통적으로 발생하여 교통류 전파시 의미있는 임계치를 도출하였고, 차로간의 상호관계를 설명할 수 있는 요인을 파악하고 분석구간과 차로에 따라 다중회귀분석을 수행하여 충격량을 결정하는 차로간 충격량 전파모형을 개발하였다.
지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.
일반적으로 연구자들은 관찰할 수 없는 심리적인 특성들을 연구할 때 주로 척도를 이용하여 수량화한다. 과학교육 연구에서도 척도를 활용하는 사례가 자주 나타난다. 특히, 정의적 영역의 평가에서는 학생들의 태도나 인식 등의 특성을 파악하고 평가하기 위하여 척도를 많이 사용한다. 그 중에서 사용이 간편한 리커트 척도를 많이 활용한다. 하지만 리커트 척도의 경우 활용 과정에서 여러 오류들이 발생하여 이를 절대시하는 것은 유의해야 한다. 이에 본 연구에서는 흥미와 태도관련 과학교육 연구에서 리커트 척도의 활용에 따른 중심화 경향을 살펴보고 연구 대상 및 연구 내용에 따라 그 경향성이 어떠한지 분석하였다. 연구결과 연구 대상에 따라서는 대상 학교급 즉, 연령이 높아질수록 중심화 경향이 더 크게 나타났으며, 영재학생보다 일반학생의 경우 중심화 경향이 더 크게 나타났다. 연구 내용에서는 자기노출이 비교적 큰 영역에서 중심화 경향 더 나타났다. 그러므로 과학교육 연구에서도 리커트 척도를 활용할 때 중심화 경향의 오류가 발생하는 것을 알 수 있었다. 따라서 과학교육 연구에 리커트 척도를 활용할 때는 사회문화적 환경과 연구 대상 및 연구 내용의 특성을 고려할 필요가 있다. 또한 리커트 척도를 개선하여 적용해야 하며 나아가 조사 결과의 수치에만 의존하여 해석하는 것을 피해야 할 것이다.
본 논문은 지금까지의 지점빈도해석의 약점을 보완하기 위하여 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석의 방법에 관한 연구이다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 한다. 반면 지역빈도해석의 경우 우리나라와 같이 자료의 수가 부족한 경우에도 효율적이고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축한 훈, L-모멘트기법과 Netmax법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 기존의 방법으로 산정한 수문량과 비교${\cdot}$분석하였다. 지역빈도해석의 결과 남한강 유역은 이질성 척도가 큰 것으로 판명되어 남한강 유역의 경우 지역적인 세분화가 필요한 것으로 나타났다. Netmax를 이용하여 산정된 수문량은 L-모멘트법과 지점빈도해석 그리고 확률강우량도에 의해 산정된 값에 비하여 과소추정 되었다 지역적 특수성을 고려하지 않고 형성된 네트워크는 지역적으로 세분화가 필요한 지역에 대하여서 좋지 않은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 두 개 이상의 모드를 가질 때, 대부분 응답의 분포 또한 두 개 이상의 모드를 갖는다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖는 특정 연속확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 두 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 개 이상의 모드를 갖는 분포를 추정할 수 있는 기법인 아카이케정보척도와 최대엔트로피법칙을 이용하여 신뢰성해석을 수행한다. 수학예제를 통해 두 기법의 특징을 파악하고 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 정확도를 검증한다.
연구목적 본 연구는 정신건강의학과 환자의 절망감이 자살사고에 미치는 영향에서 수면의 질과 모호함에 대한 해석 편향의 매개효과를 확인하고자 하였다. 방 법 한양대학교 구리병원 정신건강의학과의 외래 환자와 입원 환자를 대상으로 축적된 자료를 사용하였으며, 측정 도구로는 벡 절망 척도(Beck Hopelessness Scale), 피츠버그 수면의 질 척도(Pittsburgh Sleep Quality Index), 모호한 상황에서의 시나리오 척도(Ambiguous/Unambiguous Situations Diary-Extended Version, AUSD-EX), Ultra-Short Suicidal Ideation Scale이 사용되었다. 231명의 자료를 기초로 SPSS 25.0과 SPSS Macro를 사용하여 상관분석과 Bootstrapping 기법을 이용한 회귀분석을 실시하였다. 결 과 연구 결과, 절망감과 자살사고의 관계에서 수면의 질과 모호함에 대한 해석 편향의 이중 매개효과가 유의하게 나타났다. 결 론 본 연구는 절망감이 낮은 수면의 질과 모호함에 대한 해석 편향을 거쳐 자살사고에 순차적으로 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 이러한 결과는 정신건강의학과 환자에서 절망감이 자살사고로 이어지는 것을 예방함에 있어 낮은 수면의 질과 모호함에 대한 해석 편향을 개선하는 것이 필요함을 시사한다.
본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
원전에서 운전절차서는 운전수행시 해당 운전원에게 요구되는 세부적인 작업내용이 명시되어 있다 특히, 비상운전절차서는 비상상황에서 운전원의 주관적 판단을 최대한 배제하고 안전해석에 의해 안전성이 검증된 작업만이 수행되도록 더욱 철저하게 안전성 중심으로 준비되어 있다. 이러한 운전절차서에 있어서 가장 중요한 요소는 발전소의 안전성을 유지할 수 있는 안전해석 결과를 정확히 준수하는 것이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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