유한요소모델 개선은 구조물의 설계검증, 손상추적, 내하력 평가 등 다양하게 활용되고 있는 기법이다. 일반적인 유한요소모델 개선은 구조물에서 계측된 가속도응답으로부터 구조물의 고유진동수와 모드형상을 구하고, 이를 바탕으로 모델을 개선하게 된다. 이와 같은 가속도응답기반 유한요소모델 개선은 구조물의 병진 자유도를 고려하기 때문에 물리적인 체계를 추정하는데 있어서 매우 적합하지만, 회전 자유도 상에서 변화하는 구조물의 경계조건을 판별하기에는 어려움이 있다. 최근 센서 기술의 개발로 인하여 저렴한 가격, 높은 정확성의 자이로센서들이 개발되고 있으며, 그에 따라 구조물의 회전 자유도에 관한 정보 획득이 용이해지고 있다. 본 연구에서는 이를 바탕으로 가속도와 각속도 응답을 함께 이용하는 데이터 융합 기반 유한요소모델 개선 기법을 제안하였다. 가속도와 각속도를 모두 활용한 데이터융합기법은, 가속도만 사용한 기존의 유한요소 모델 기법보다 구조물의 경계조건 판별에 정확한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 단순보 모델을 이용한 수치 시뮬레이션을 통해서, 제안한 가속도와 각속도 데이터 융합기반의 유한요소모델 개선 기법의 성능을 검증하였다.
핵분열(核分裂) 및 방사화생성물(放射化生成)物)에서 방출(放出)하는 여러가지 감마선들은 핵연료(核燃料)를 파괴(破壞)하지 않고도 추출(抽出)할 수 있는 많은 정보(情報)를 포함(包含)한다. 그러나 반도체(半導體) 검출기(檢出器)에서 얻은 복잡한 스펙트럼에서 이러한 정보를 추출(抽出)하기가 용역(容易)하지 않기 때문에 전산(電算)코드의 사용(使用)이 필요(必要)하게 된다. 본(本) 연구(硏究)에서는 그동안 국제적(國際的)으로 널리 보급(普及)되어 사용(使用)되는 감마선 분석(分析) 프로그램들의 장점(長點)을 취하여, 감마선은 물론 X-선(線)의 스펙트럼도 피팅 (fitting)하여 피이크의 중심과 면적을 정확(正確)히 계산(計算)할 수 있는 전산코드 CAERI를 개발(開發)하였다. CAERI는 FORTRAN으로 쓰여있고, 특히 고유복사선폭(固有輻射線幅)(natural line width) 을 무시할 수 없는 X-선(線)의 피이크 표현함수(表現函數)인 Voigt 함수(函數)에 대해서는, 다른 X-선(線) 분석(分析) 프로그램들이 사용(使用)한 간단한 근사식(近似式) 대신에, 더욱 정확(正確)한 무한급수근사식(無限級數近似式)을 사용하였다. 특히 CAERI 는 U이나 Pu과 같은 중원소(重元素)의 핵종분석시(核種分析時)에 직면(直面)하는 감마선과 U이나 Pu의 X-선(線)이 임의(任意)로 간섭(干涉)하며 공존(共存)하는 복잡한 스펙트럼까지도 취급(取扱)할 수 있다. $^{177m}Lu$감마선과 $^{235}U\;U_{\alpha}$X-선(線)의 시험(試驗)스펙트럼을 피팅하여, 다른 프로그램들의 피팅결과와 비교했을 때 좋은 일치(一致)를 보았다.
3차원 인체 형상에 적합한 의복 패턴을 제작하기 위하여 인체 형상을 평면전개하여 체표패턴을 얻기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 Grid method를 이용한 여성 상반신 앞면의 평면전개를 위하여 최적 그리드 기준을 결정하는 것을 목적으로 하였다. Grid method는 인체 형상의 표면에 커브를 생성하고 각 커브의 길이를 플로팅하는 원리에 의하여 3차원 형상을 평면전개 방법이다. 첫째, Young 모델과 Adult 모델에 해당하는 두 개의 3차원 바디들을 사이즈코리아데이타에 기초하여 모델링하였다. 둘째, 각각의 모델을 3차원 특징점에 의하여 shell과 block으로 세분화하였다. 셋째, 각각의 block은 다양한 그리드수의 조합에 의하여 평면전개되었다. 마지막으로, 가장 효율적인 조합을 선정하여 평면전개의 기준으로 제시하였다.
기상 자료와 토양 수리 특성을 입력하여 토양수분의 수직 이동 및 분포를 예측할 수 있는 수치모형을 개발하고, 이 모형을 검정하기 위해 중동사양토를 대상으로 추정한 결과와 중성자 산란법에 의해 측정한 수분단면을 비교하였다. 이 모형에서 토양수분 포텐셜을 기준으로 한 Richards 방정식의 해를 predictor-corrector 격자에 투영한 음함수 유한차분법에 의해 구하였다. 이 모형에서는 토양단면의 수리특성은 균질하고, 토양수분은 등온적으로 흐르고, 수분이력현상은 고려하지 않고, 수증기 및 열 이동은 일어나지 않고, 빗물은 토양 단면에 부분 치환원리에 의해 분배된다고 가정하였다. 이 모형의 입력 자료는 크게 강우량, 최고 및 최저 기온, 상대습도 및 일사량의 일일 기상자료와 불포화 수리전도도 및 수분보유 특성 함수를 추정하기 위한 토양 수리 자료로 구분하였다. Chebyshev 다항식과 최소 자승차를 이용하여 추정한 토양 수리 다항식은 입력 자료와 매우 잘 일치하였다. 다양한 지표 및 하부 경계조건에서 53일 동안 상대적으로 시간증가분을 크게 하여 추정한 Richards 방정식의 해인 토양수분 수직 단면은 지표 10 cm를 제외하고는 중성자 산란법에 의해 측정한 결과와 잘 일치하였다.
본 연구에서는 이방성을 포함하는 3차원 전기비저항 토모그래피 프로그램을 개발하였다. 이론 모델링에는 유한요소법을 이용하였고 역산에 ACB 법을 채용하여 평활화 제한 최소자승 역산의 분해능 향상을 기하였다. 수치모형 실험을 통하여 지하구조가 강한 전기적 이방성을 보이는 경우 이방성을 고려한 역산이 필수적임과 이방성이 지하구조의 해석에서 추가적인 정보로 활용 가능함을 보였다. 또한 과거 채굴 터널 상부에 고층 아파트가 건설된 폐광현장에서 획득한 3차원 토모그래피 탐사자료에 개발된 알고리듬을 적용하여 과거 채광활동과 관련된 건축물의 안전성을 평가하고자 하였다. 탐사자료에서 강한 전기적 이방성이 관찰되었고 이는 조사지역의 지질적 특성에 기인하는 것으로 확인되었다. 조사지역의 이방성을 고려하기 위하여 3차원 이방성 전기비저항 토모그래피 영상화를 수행하였으며 이로부터 지질구조에 부합하는 지하 3차원 전기비저항 영상을 획득할 수 있었다. 획득한 전기비저항 영상은 암반공학에서의 지반안정성 분석을 위한 지질구조 모형을 도출하는데 사용되었으며, 이로부터 조사대상인 아파트가 안전성에 문제가 없음을 밝힐 수 있었다.
기존의 'Orthotropic' 근사모델의 개선된 형태인 ORW를 새로운 유동 자료를 이용하여 수치적으로 구하였다. 기존의 'Orthotropic' 근사모델인 ORF나 ORL은 특히 전단유동 하에서 상호작용상수 $C_1$<0.001인 경우 비물리적 진동특성을 나타낸다. 물론 center-gated disk와 같은 비균일 유동하에서도 비물리적 진동특성을 나타내고 'Distribution Function Calculation'과 비교하여 배향 상태를 낮게 예측한다. 이런 현상들은 바로 least-square 최적화 시 사용된 유동 자료에 기인한 것을 알 수 있었다. 작은 상호작용계수의 균일 유동 자료를 이용하여 최적화를 한 ORW의 경우 비물리적 진동특성도 나타나지 않았고 균일 및 비균일 유동하에서 모두 정성적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 최적화 시 사용된 함수의 선택은 근사모델을 발전시키는데 그다지 영향을 미치지 못하였다. 하지만, 모든 배향 텐서의 eigenvalue들을 고려하면 보다 정량적으로 발전시킬 수 있지만 이들의 함수모양 선택은 중요하고 어려운 문제다. 비교를 위하여 ORW와 다른 여러 가지 근사모델을 이용하여 Film-gated strip과 Center-gated disk에 대한 연계효과 및 평면속도구배를 포함한 사출성형 충전공정의 수치모사를 수행하였다. ORW가 'Distribution Function Calculation' 과 비교하여 정량적으로도 거의 비슷한 결과를 예측함을 보여주지만 실제 실험자료와 비교하였을 때 약간의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 좀 더 정확히 섬유의 배향도를 예측하기 위해서는 섬유들의 상호작용을 나타내는 항의 모델링의 변화가 요구된다.
신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.
본 논문에서는, 차수에 따라 체계적으로 변화하는 고차원펄스의 스펙트럼 특성을 이용하여 극초단 레이저펄스의 전송특성을 분석하였다. 부분응답시스템의 수정된 모델로부터 얻어지는 고차원펄스는 그 차수의 증가에 따라 FWHM폭이 현저히 감소하여 분석하고자 하는 극초단펄스의 형태에 근접하며, 그 스펙트럼과 전송대역폭도 차수에 따라 일률적으로 유도되므로 기존의 Gaussian 펄스나 Sech 펄스에 의한 근사화에 비하여 광범위하고 정확한 전송특성을 분석하는데 매우 유용함을 밝혔다. 우리는 부분응답시스템의 일반적 모델을 순환형으로 수정함으로써 정형화된 임의의 고차원펄스 형태를 얻어낼 수 있는 새로운 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 다양한 형태와 FWHM폭을 갖는 극초단 레이저펄스의 전송특성을 분석하는 새로운 방법을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 사용하여, 설정 펄스폭을 $\tau$=1(ps)으로 설정, 고차원펄스의 차수 n=1-100에서 얻어지는 FWHM 1(ps)-150(fs)의 극초단펄스의 스펙트럼을 제시하였고, 그 null-to-null 대역폭을 유도하였다. 전송특성은 레이저펄스의 보편적인 신호방식인 Unipolar 체계로 설정하여, 가능한 펄스간격에 따른 전력밀도스펙트럼을 유도하여 제시하였다. 이러한 결과는 기존의 실험결과와 일치함은 물론 레이저펄스 발생기술의 발달에 의하여 새로이 등장할 어떠한 형태와 폭을 갖는 극초단펄스에 대해서도 적용될 수 있다.
영상복원법 중에는 복원하고자 하는 원 영상의 화소밝기분포가 부분적으로 평탄하다는 가정을 한 부가적인 Gibbs 사전정보를 포함하는 방법이 있다. 이 경우 Gibbs 사전정보를 표현하기 위해 원 영상의 화소밝기를 나타내는 실변수 뿐 아니라 경계를 정의하는 이진변수를 포함하는 에너지 함수를 정의하게 된다. 그러나, 이러한 실변수와 이진변수의 복합형태가 존재할 경우 이들을 동시에 추정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 deterministic annealing 방법의 응용을 고찰하기로 한다. Deterministic annealing 방법은 다른 방법과 달리 실수 값을 취하는 변수 및 이진변수가 복합형태로 존재하는 문제를 다루는데 있어서 매우 원리적이고 효율적인 방법을 제공한다. 이 방법에서는 복합형태를 취하는 원 함수에 근접하도록 하는 일련의 함수들을 정의하게 되는데, 이때 새로운 일련의 함수들은 실변수만을 취하도록 변환된다. 일련의 함수 중 개개의 함수는 조종파라미터(냉각시 온도에 해당)에 의해 지정된다. 고온에서의 에너지 함수는 저온에서의 에너지와 유사하나 좀더 완만한 형태를 취하게 된다. 따라서, 온도를 서서히 낮추면서 고온에서의 에너지 함수를 저온에서의 에너지 함수로 변환시켜 감으로써 에너지 함수를 최소화하는 작업이 용이해 진다. 이것이 연속방법의 핵심이다. 본 논문에서는 이러한 연속방법을 Bayesian 영상복원 모델에 적용하여 그 성능을 실험을 통해 검증한다.
움직이는 자기장을 이용한 팬텀 속 선량 변조에 관한 몬테칼로 계산을 수행하였다. 본 연구의 목적은 빔 축을 따라 이동하는 횡 자기장을 이용하여 특정감이 영역에 균일한 선량을 얻는 것이다. 이를 위해 두 가지 구성 즉, 깊이 방향으로 일정한 속도 그리고 점차 감소하는 속도를 가지는 자기장에 대해 깊이 선량율을 구하였다. 연속적 움직임에 대한 근사로서 단계별 이동과 시간인자를 도입하였다. 위치별 정지한 자기장 대한 김이 선량율 자료에 최소제곱법을 적용하여 자기장 위치에 따른 최적의 시간인자를 구하였다. 몬테칼로 계산결과를 통하여 자기장의 속도를 변화시킴으로써 평탄한 선량 분포를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이 때 3 T 자기장 세기에 대한 계산결과 평탄 영역의 선량은 자기장이 없을 때에 비해 약 10.1% 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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