일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 코리올리 효과를 가진 압전-구조 시스템의 주파수응답 해석을 효율적으로 수행하기 위한 크리로프 부공간 모델차수축소법을 제안하였다. 이 방법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석에 효과적으로 이용되고 있다. 예제로 고려된 압전형 미소 각속도계의 해석에는 압전구동 하중과 구조체의 회전에 따른 원심력이 동시에 입력하중으로 고려되는 다중입력의 경우이므로 변환행렬 V의 생성시, block Arnoldi 과정을 이용하여 두 하중의 효과를 축소모델에 함께 고려한다. 본 문제에 제안된 축소기법을 이용한 결과, 축소모델을 이용하여 원래 시스템의 관심영역의 주파수응답을 작은 차수의 모델로도 정확하게 계산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 다양한 가진조건과 각속도 입력 하에서의 주파수응답을 정확하고 더욱 효율적으로 계산할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 역섭동법을 이용한 손상탐지의 효율을 개선하는 목적으로 시스템 축소기법을 사용하였다. 이 방법은 손상탐지의 미측정 자유도를 측정된 자유도로 변환하여 역섭동법의 계산효율이 향상되는 장점이 있으나, 부정확한 자유도의 변환으로 수치적인 안정성이 저하될 수 있다. 따라서 자유도 변환식을 수치해법 과정에서 반복적으로 개선하는 방법과, 매우 정확한 accelerated improved reduced system (AIRS) 축소법의 사용으로 역섭동법의 수치적 불안정성을 해결하였다.
최근 몇 년 동안 이루어진 네트워크 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템내의 불법침입을 탐지하는 시스템으로, 침입탐지시스템의 문제점인 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 인증된 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하기 위해 각 서버의 취약성을 다수의 판단자에 의한 오탐 확률수치를 입력받아 퍼지기법을 이용하여 취합, 판단자의 불확실성을 감소시킨 필터링룰을 생성 및 적용하여 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현하므로써 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다
잘 구축된 축소시스템은 동하중을 받는 구조물의 거동을 정확하게 계산할 수 있으며, 유한요소 기반 동적해석에서 문제가 될 수 있는 계산시간과 전산자원의 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 축소모델 기반 동적해석 알고리즘을 개발하였고, 동적 축소모델의 구축을 위한 주자유도 선정방법을 제안하였다. 이 과정에서 기존 연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소기법을 사용하여 중요 자유도를 선정하고, IRS 방법에 의해 최종 축소모델을 구축하였다. 이를 임의의 동하중을 받는 수치예제에 적용하고 전체시스템의 동적해석 결과와 비교하여 제안 방법의 신뢰성을 검증하였다.
동하중의 영향을 받는 구조물의 효율적인 구조 해석 및 최적화 수행을 위해 동하중을 등가정하중으로 변환하는 방법이 요구된다. 이 때 적절한 자유도를 선정하여 등가정하중을 부여하는 것이 중요하다. 기존방법에서는 시스템 축소기법을 통해 일정 개수 이상의 주자유도를 선택하여 등가정하중을 부여하고 그 결과 변위가 동하중 하에서의 변위와 같도록 하였다. 그러나 보수적인 결과를 얻기 위한 제한 조건의 지배적인 성격으로 인하여 등가정하중 하에서의 변위가 지나치게 크게 나타나 그 효율성이 떨어지게 되었다. 본 연구에서는 등가정하중의 변환에 있어서 효율성을 높이는 방안을 제안한다. 제안기법은 보수적 결과를 얻는 범위 내에서 과도응답해석 결과와의 오차를 크게 줄일 수 있다. 수치예제를 통해 제안기법의 결과를 기존 기법의 결과와 비교해본다.
정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 시스템에 대한 불법침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 연구는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하고, 판단자의 불확실성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계하여 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 철도차량의 능동조향시스템 연구를 위한 축소 조향대차의 장애물 검지시스템 구축에 대여 연구하였다. 철도차량에서 능동조향이란 곡선부 주행 시 차륜/레일 접촉에 의한 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 휠셋의 제어기술이다. 따라서 논문에서는 조향제어전략 및 제어기법을 연구하기 위한 축소 차량모델(견인대차와 조향대차로 구성)의 개발과정으로서 자동운전을 위한 장애물 검지시스템에 대한 연구를 수행하였으며 주행실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
부분구조화 기법은 자유도가 많고 복잡한 구조물의 유한요소 해석 모델 단순화에 효율적으로 적용될 수 있는 기법이다. 대표적으로 선형 문제에 대해서는 Craig-Bampton method 등이 있다. Craig-Bampton method는 경계 요소를 제외한 나머지 요소의 불필요한 자유도를 제거함으로써 선형 구조물의 축소를 수행한다. 최근에는 부분구조화 기법과 더불어 구조물의 최적설계를 위해 멀티레벨 최적화 기법이 많이 활용되고 있다. 시스템의 목표를 달성하기 위해 각 부구조에 새로운 목표를 할당하는 기법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 시스템 목표 달성을 위한 각 부구조별 내부 자유도 개수를 새로운 목표로 할당하고 최적화를 수행하였다. 최적화 절차로부터 도출된 부구조별 내부 자유도 개수를 이용하여 시스템의 축소를 수행하였다. 다양한 수치예제들을 통해 축소 모델에 대한 결과를 확인하였으며, 90% 이상의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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