지하 공간시설로부터 나오는 오염물질의 유출량이나 유출경로를 예측하려는 일은 인간이 건설한 각종 시설로부터 환경을 보호하려는 노력의 일환이다. 특히 방사성폐기물의 핵종이 심부처분장으로부터 생태계로 도달하기까지의 이동경로 및 소요시간을 예측하는 것은 처분장의 안전성을 평가하는데 기본적인 요소가 된다. 오염물질은 암반 불연속면 내의 지하수를 통하여 이동하게 되므로 지하 암반에서의 불연속면을 통한 지하수의 흐름을 파악하는 것은 처분장의 부지선정이나 안전성을 평가하는데 중요한 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 유류비축기지가 건설될 부지를 연구대상으로 선정하고 풍부한 현장 조사자료를 근거로 기하학적 및 수리학적으로 일치하는 3차원 균열망 모델을 구축하고 이를 근거로 계산된 이방성 수리전도도를 복잡한 산악지형을 반영한 3타원 다공성 연속체모델에 입력하여 지하수의 유동경로 및 유동시간을 계산하였다. 본 연구를 통한 여러 가지 결과로부터 여기서 제시한 지하시설물로부터 유출된 지하수의 유동경로 및 생태계 도달 소요시간을 예측하는 방법이 보다 합리적이면서 타당하다는 결론을 내릴 수 있었으며, 방사성폐기물 처분장의 안전성을 평가하는데 본 연구에서 제시한 방법과 절차를 적용할 필요가 있다고 판단된다.
쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.
운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Three-Car-Following Model의 파라메터를 추정하고, 차량의 틴팅정도가 달라질 때, 파라메터값이 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. RTK GPS를 통해 수집된 자료를 이용하여 3대 차량간의 가시광선 투과율별 민감도 및 ${\gamma}$ 분석을 시행하였으며, 통계적 검증을 통해 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것을 확 인하였다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다. 차량의 틴팅정도에 따라 교통류의 용량에 미치는 영향분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.
해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.
일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 GSI 값을 이용하여 현장 암반조건이 반영된 강도정수 값을 효과적으로 결정할 수 있기 때문에 암반공학 분야에서 표준 파괴기준식의 하나로 인식되고 있다. 그러나 GHB 파괴기준식의 비선형적 형태는 이 식의 수학적 취급을 어렵게 하고 이 식의 적용 범위를 제약하는 요인이 되고 있다. GHB 파괴기준식의 이러한 단점을 극복하기 위한 노력의 하나로 Taylor 다항함수 근사원리를 적용하여 파괴 최대주응력에 대응하는 최소주응력을 근사적으로 계산할 수 있는 명시적, 해석적 수식을 유도하였다. 근사식으로 구한 최소주응력과 수치해석적으로 계산한 정해를 비교하여 이 연구에서 유도한 최소주응력 근사식의 정확성을 검증하였다. 연구결과의 응용사례를 제시하기 위해 근사 최소주응력 계산식을 활용하여 GHB 암반에 굴착된 원형터널 주변에 예상되는 소성영역의 등가 마찰각과 등가 점착력을 계산하였다. 소성영역의 등가 Mohr-Coulomb 강도정수를 정밀하기 산정하기 위해서는 mi, GSI, 초기지압의 크기를 동시에 고려하는 것이 중요한 것으로 나타났다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
디젤 자동차의 점점 강화되는 $NO_X$ 배기가스 규제를 만족하기 위해서는 화학공학 기반의 SCR 반응모델을 사용한 모델기반 제어 알고리즘 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소형 경유차량을 대상으로 $NO_X$ 를 저감하기 위한 배기 후처리 시스템 모델을 설계하기 위하여 SCR 시스템 모델링과 Rig 실험 및 Matlab 을 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. SCR Rig 실험은 디젤엔진에서 배출되는 배기가스와 같은 성분의 모사가스를 생성하여 공간속도와 온도의 변화에 의한 SCR 의 $NO_X$ 저감효율에 대한 실험 조건 및 데이터를 획득하였다. 또한, 제안된 모델은 Rig 실험에서 사용한 실험조건과 결과데이터를 이용하여 Matlab 을 통해 검증하였으며 시뮬레이션 시 필요한 모델의 파라미터 값들은 실험데이터를 기반으로 최적화하였다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.
KSR-III 축소(I) 기본형 엔진에 대한 연소 시험을 실시한 결과 분사면의 내열 특성이 불량한 것으로 판명되었으며, 이에 기본형 엔진의 설계를 다각도로 수정한 축소(I) 수정형 엔진을 제작하게 되었다. 주요 설계 파라미터는 주분사기의 배열, 주분사기의 충돌각, 열차폐코팅이었으며 이들에 대한 시험적 연구를 수행하고 각 디자인에 대한 엔진 성능 및 내열 성능을 비교하였다. 내열 성능은 직교배열의 경우, 주분사기 충돌각이 작은 경우, 열차폐 코팅이 있는 경우 향상되는 경향을 보였으며, 일부는 30초 시험을 통해서 적절한 내열 성능을 보여주었다. 그에 따른 엔진 성능의 변화를 살펴보면 5% 범위 이내에서 성능 차이를 보이는데, 방사배열의 경우가 직교배열의 경우보다 성능이 높고, 주분사기 충돌각 $15^{\circ}$의 경우가 $20^{\circ}$의 경우보다 오히려 높게 나타났다. 또한, 저주파 연소불안정성의 측면에서는 충돌각이 작을수록, 방사형 배열보다는 직교형 배열의 경우 불안정 특성이 큰 것으로 판명되었다. 이러한 내열 성능 및 엔진 성능의 변화는 분무 특성의 변화 및 이에 의한 화염 구조의 변화에 기인하는 것으로 보이며, 보다 심도 있는 분석을 위해 추가적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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