본 연구에서는 KFLOW에서 사용하고 있는 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 천이 모델을 사용하여 KARI-11-180 익형의 공력특성을 수치적으로 예측하고 그 결과를 실험 결과 및 XFOIL과 MSES의 결과와 비교하였다. 완전 난류모델은 천이모델에 비해 마찰항력을 크게 예측하기 때문에 전체적으로 높은 항력을 예측하는 등 천이모델과 완전 난류모델간의 차이를 확인하였다. KFLOW의 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 모델을 사용한 결과는 실험을 통해 확인된 천이 유동 실험 결과의 특성을 잘 예측하고 있었으며 XFoil이나 MSES의 결과와도 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 drag-bucket현상이 익형 표면의 천이점의 급격한 변화로 인해 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 Nakagami-m 페이딩 채널을 Finite-State Markov Channel (FSMC)로 모델링하고, 채널 상태 변화에 따른 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 고려한 FSMC 모델에서는 수신 신호의 신호 대 잡음 전력비를 유한개의 구간으로 나눠 각각의 구간을 Markov 체인의 상태로 대응한다. 각 상태는 무기억 이진 대칭 통신로로 가정하고, 한 상태에서 다른 상태로의 천이는 Markov 천이를 따른다고 가정한다. 수치 해석을 통해 각 상태에 있어서의 평균 심볼 오율, 정상 상태 확률 그리고 상태 천이 확률을 구하여 FSMC 모델을 구성하였고, 상태 천이 지수를 변경함으로써 여러 페이딩 환경을 FSMC 모델로 나타낼 수 있음을 확인하였다. 상태 천이 지수가 클 경우인 빠른 페이딩 채널에서는 채널이 i.i.d. 특성을 나타내게 되며, 상태 천이 지수가 작을 경우인 느린 페이딩 채널은 인접한 상태로의 천이만 발생하는 간단한 FSMC 모델로 표현될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 제안한 FSMC 모델의 응용 예로써, 여러 채널 환경에서 랜덤 에러 정정 부호의 부호화 이득의 차이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 아음속 저 레이놀즈 수에서 NACA0012에 나타난 층류 박리 거품과 천이유동에 대해 연구하였다. 천이유동조건과 완전난류유동 조건에 따른 EDISON 계산 결과 값과 실험값의 공력계수를 비교하였다. 또한, EDISON 계산 결과 값과 Xfoil을 이용하여 나온 결과 값의 천이점 비교를 통해 Xfoil의 천이 모델과 EDISON 천이 모델간의 차이를 비교하였다.
본 논문은 DI(delay insensitive) 지연 모델을 적용한 비동기 회로의 데이터 전송시 발생되는 신호 천이의 수를 감소시키기 위한 새로운 데이터 인코딩 기법과 신호 천이 방법을 제시한다. DI 지연 모델을 적용한 비동기 시스템은 배선 지연에 관계없이 동작이 필요한 모듈에만 데이터와 핸드쉐이크를 위한 이벤트 신호를 전송하는 장점을 갖는다. 그러나 신호의 유효성과 동작 완료 검출을 위해 듀얼레일 데이터 인코딩이 필요하며 이는 비동기 회로의 크기를 증가시키고 이로 인해 전력 소비가 증가한다. 전력 소비를 감소시키기 위해 신호 천이의 수를 줄여야 하며, 본 논문에서는 제안한 신호 천이 기법을 적용하여 실험적으로 약 21%의 전력 소비 감소 결과를 얻었다.
콘크리트는 일반적으로 수회시멘트풀과 골재로 이루어진 이상의 복합체이지만 미시적으로는 수화시멘트풀과 골재, 그리고 천이영역으로 이루어진 삼상의 복합체이다. 수화시멘트풀과 골재 사이에서 형성되는 천이영역은 국부적으로 공극률이 높으므로 콘크리트의 강성과 강도에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이러한 천이영역의 특성을 고려하여 콘크리트의 탄성계수를 추정하기 위해 이원 삼중 내포물 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 의한 탄성계수의 추정결과는 실험결과와 비교하여 잘 일치하였으며 제안된 모델은 실험적으로 구하기 힘든 천이영역의 특성을 구하는데 사용될 수 있다.
일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.
센서 어레이로부터 감지된 신호 패턴을 분류함으로써 감지 대상체를 구별하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하는 방법을 제안하였다. 센서 어레이의 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 감지 대상체의 구별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 초점을 두면서, 모델링 요소인 '상태'는 각도 $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$을 n개의 일정한 크기의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 상태로 정의하고, '천이' 관계는 일정한 시간 간격으로 샘플링된 신호 데이터 간의 각도 변화로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였으며 모델의 유효성을 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구에서는, 가우시안 잡음에 의해 교란된 평면 오실레이터의 위상 천이의 시변 분산을, 기존 3개 위상천이 모델이 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지를 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 비교한다. 비교 결과, Kaertner 모델이 ISF 모델이나 PP 모델 보다 약 1000배 높은 정확도를 가지고 위상 천이의 시변 분산을 추정한다는 것을 알 수 있다. 또한, PP 모델의 추정 정확도는 ISF 모델 보다 다소 높다는 것을 알 수 있다.
비세장형, 둥근 앞전을 가지고 스팬이 1.0m로 축소된 BWB형 UCAV에 대해 완전난류, 천이 모델을 사용하여 전산해석을 수행하였다. 자유류는 받음각 -4도부터 26도까지 50m/s이며, 평균 시위 기준 레이놀즈수는 $1.25{\times}10^6$이다. 멀티블록 6면체 격자와 함께 완전난류 모델과 천이 모델의 결과를 비교하여 천이효과가 공력 특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 풍동 실험과 비교한 결과 양/항력 계수는 해석범위 내에서 잘 일치하였으며, 피칭 모멘트는 높은 받음각에서 작게 예측됨과 동시에 난류모델에 따라 결과가 크게 달라졌다. 압력분포와 skin friction line, 축 방향 속도장을 이용하여 와류구조의 거동과 천이현상이 미치는 영향을 살펴본 결과, 천이효과를 고려하는 것이 UCAV의 정확한 와류 구조와 공력특성 예측에 필요한 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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