본 논문에서는 플라이애시 콘크리트의 재령에 따른 변화를 예측하기 위한 모델식을 제시하고 그 모델식의 유효성을 검토하였다. 기존에 행해졌던 실험결과를 모델식을 이용하여 회귀분석한 후에 그 결과를 플라이애시 대체량과 물-시멘트비에 따라 분석하였다. 해석결과에 의하면 예측 모델식은 실험결과를 일정오차내에서 잘 모델링하였다. 그러나 물-시멘트비가 매우 작은 경우에는 플라이애시 대체량이 증가하면 실험값과 예측값의 오차가 조금 증가하는 경향을 나타내었다. 플라이애시 대체량이 증가할수록 한계상대압축강도의 크기가 증가하였고 초기 겉보기 활성에너지도 한계상대압축강도와 같이 플라이애시 대체량이 증가할수록 증가하였다. 0.40이하의 물-시멘트비에서는 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지의 크기가 일정하고 물-시멘트비가 0.40을 초과하면 물-시멘트비의 증가에 따라 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지가 조금씩 증가하였다.
지하수 인공함양은 수자원확보 및 비상시 용수를 목적으로 세계적으로 연구 및 프로젝트가 진행되고 있다. 인공함양의 방법에는 여러 가지의 방식이 있지만 본 연구는 관정을 통해 주입하는 ASTR(Aquifer Storage Transfer and Recovery)방법을 이용하여 연구하였다. ASTR이란 지표수를 인공적인 방법으로 대수층에 주입시키고, 일정기간 저장시키거나 유하시킨 후 양수하는 방법이다. 염수로 포화된 피압대수층에 담수를 주입하여 염수를 치환할 수 있는 주입-양수 시스템을 연구하였다. 염수로 포화된 대수층에서 인공함양기술을 성공시키기 위해서는 양수정으로 유입되는 염수비율이 0%을 만족하며, 주입으로 인한 수위상승량은 지반변형을 일으키지 않는 최소한의 값을 가지는 것이다. 본 연구는 앞서 언급한 인공함양기술을 성공시키기 위해 지하수 흐름모델과 최적화 모델을 결합한 최적전산모델을 이용하여 모의하였다. 지하수 흐름모델은 경계면모델을, 최적화 기법은 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였다. 구축된 목적함수로는 양수정의 담수비율 최대화, 주입정에서의 수위상승량 최소화 그리고 양수개시시간 최소화로 구성하였다. 제약조건으로는 총 주입량 및 양수량 그리고 주입 및 양수정 개수이다. 서술한 목적함수와 제약조건을 만족하는 주입/양수정의 위치 및 유량을 최적전산모델로부터 얻을 수 있다. 기존 지하수 인공함양 및 개발은 사례별 연구 또는 전문가의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있었다. 본 연구는 최적화 기법을 통해 복수의 관정에서 정량적인 산정이 가능하다. 현재 모델링에 의존한 연구로써 한계가 있지만, 추후 실제현장에 적용하여 모델 검정을 통해 신뢰도를 높이며 지하수 인공함양 개발에 많은 공헌을 할 수 있을 것으로 예상한다.
본 연구는 매립지 최종 복토층의 체적함수비 측정을 위한 저주파수 WCR(Water Content Reflectometer)의 Calibration 에 관한 것이고, Calibration의 검증은 흙의 전기전도도와 물성치를 이용하여 평가하였다. WCR 주기에 대한 체적함수비의 선형 Calibration은 높은 상관성을 보였다. 흙의 전기전도도가 증가할수록 Calibration의 기울기가 감소하는 것으로 나타났다. Calibration의 기울기는 점토의 함유량, 유기질의 함유량, 액성한계, 소성한계가 높은 흙, 즉, 전기전도도가 전형적으로 높은 흙에서 낮은 값을 보였다. 낮은 주파수영역을 갖는 WCR을 활용하여 좋은 계측결과를 얻을 수 있다는 것이 본 연구를 통해 보여지고 있다.
영상 융합은 센서의 자료 저장 능력과 센서에 들어오는 방사에너지 감지의 한계를 해결하고 고해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 특히, 성분대입(component-substitution) 기반의 영상융합 기법은 대용량의 자료를 빠르게 처리할 수 있고, 융합된 영상의 분광왜곡이 적다는 장점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최적화기법 중의 하나인 담금질 모사기법(Simulated Annealing, SA)을 이용하여 다양한 성분대입 기반 영상융합 알고리즘들을 분석 및 평가하였다. 담금질 모사기법은 원하는 목적함수가 지역적 최소값이 아닌 광역적 최소값에 수렴이 가능하도록 하는 기법으로 다양한 분야에서의 광역 최적화 기법에 사용된다. 융합 기법의 최적화된 변수를 추출하기 위하여 인위적으로 공간해상도를 낮춘 위성영상을 입력자료로, 원 멀티스펙트럴영상을 참조자료로 사용하였으며, 두 영상간의 분광유사 척도를 담금질 모사 기법의 목적 함수로 구성하였다. 이를 통해 해당 목적함수의 광역적 최소값을 추출하고, 최종적으로 해당 영상에 융합 기법 별 최적화된 변수를 결정하였다. 제안된 최적화 변수의 평가를 위하여 IKONOS 위성영상에 융합을 적용하고, 알고리즘별 분광왜곡량을 비교하였으며 이를 통하여 고해상도 위성영상에 가장 적합한 성분대입 기반 영상융합 기법 및 그에 따른 최적화 변수를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 다단계다목적함수 최적화(MLMO)를 통해 철근콘크리트 뼈대구조의 최적해를 일단계단일 목적함수 최적화(SLSO)에 의한 결과와 비교하였다. MLMO방법에 의해서 간단히 가중치(Weighting factor)를 도모함으로써 경비와 처짐의 두가지 목적함수를 만족시키는 것이 가능했으며, 단계별로 제약조건식의 수를 감소시키고, 문제형성의 비선형성을 감소시킴으로써 최적화의 과정을 효율적으로 수행할 수 있었다. 또한 각 부구조물간의 설계변수의 변화에 의한 부재력의 변화를 제약조건에 반영하기 위하여 부재력변화량 추정을 하였고 부구조물의 최적화시 부재감 결합(coupling)이 가능하도록 하였다. 부구조물의 최적화시 선형화된 구조시스템의 선형화된 목적함수와 제약조건식을 사용하여 재해석 과정을 효율적으로 감소시킬 수 있었다. 최적화 과정중 초기에는 설계변수에 대한 비교적 큰 이동한계의 사용이 가능하였으며 반복회수 4호 정도에 최적해로의 효율적인 수렴이 이루어졌다.
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
2차원 흐름이 원주주위를 지날 때 발생하는 흐름의 변화가 기본방정식인 연속방정식과 운동량방정식에 의하여 수치적으로 해석된다. 수치해석 과정은 기본방정식에 유함수, 와도 및 흐름의 특성을 나타내는 무차원 매개변수를 도입하여 무차원 유함수-와소수송식을 유도한 후, successive over relaxation scheme과 alternating direct implicit scheme으로 수행된다. 수치실험은 레이놀즈수 125-275를 기존의 수치해석에서는 주로 수치실험 결과와 비교한다. 원주표면의 압력을 구하는 방법에 있어서 기존의 수치해석에서는 주로 방사 운동량방정식만을 사용하였으나, 본 논문에서는 기존의 방법외에 방사 운동량방정식 및 접선 운동량방정식에 의해 압력을 계한하고, 두 값을 비교하여 레이놀즈수에 따른 압력을 구하는 방법을 제시한다. 또한 와도의 분포를 도시하여 원주에 의한 후류의 영향을 받지 않는 외부경계의 한계를 새로이 설정한다.
수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.
광전송 초고속화되면서 광전송시스팀의 성능에 영향을 미치는 여러 가지 물리적 현상 중에서 광섬유의 편광모드분산에 관하여 고찰하였다. 단일모드 광섬유의 편광특성 해석은 Principal States of Polarization의 변화에 대한 확률모델로서 Maxwellqnsvh를 갖는 확률분포함수를 적용하였다. 이 가정하에서 IM/DD 광통신시스팀에서 편광모델로부터 시스템의 페이딩 특성을 예측하고 이를 기준으로 전송용량의 한계 및 미래의 대용량 광전송시스팀의 전송방식에 대해서도 검토하였다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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