홍수위험지도를 작성하기 위하여 수치모형을 이용한 잠재적 피해 대상 지역 파악이 선행되어야 한다. 댐 붕괴로 인하여 빚어지는 홍수위험지도 작성에서도 시나리오 별로 댐 붕괴를 모의하기 위한 댐 붕괴 수치 모의가 필요하다. 댐 붕괴 시 첨두 유량은 결정 인자인 댐 붕괴(breach)나 저수지의 수량과 댐 붕괴 형성 및 진행에 민감하므로 이런 요소를 포함하는 물리적 모형이 필요하다. 댐 붕괴 메커니즘과 수리학적 현상이 모든 댐 붕괴에 같다고 가정하고 하나의 물리적 댐 붕괴 수치 모형을 구축하였다. 댐 붕괴지점에서 수문곡선을 추정하는데 초점을 두어 댐 하류의 하도 추적 시 상류부의 경계조건 역할을 하도록 하는 것이며, 연구에서 하류부의 하도 추적은 다루지 않았다. 물리적 모형은 댐 붕괴 형성과정에 필요한 역할과 댐 붕괴를 통한 흐름의 수리학적 설명을 담고 있다. 2008년 중국의 장지산(Tangjishan) 댐 붕괴 시 관측된 현장 자료를 이용하여 모형의 수행능력을 검정하였다. 모의 결과는 만족할만한 수준의 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 결정계수는 0.974, NSC는 0.94, RMSE는 $610m^3/sec$ 정도로 나타났다. 이로 미루어보아 연구에서 구축된 댐 붕괴 모형은 실제 댐 붕괴 관측 자료를 현실적으로 잘 재현해내는 것으로 확인되었으며, 댐 붕괴로 인한 홍수위험지도 구축 시 상류부 경계조건으로서 활용성이 높은 것으로 나타났다.
미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.
물에 잠긴 얇은 벽은 잠제 사각형 블록의 극단적인 경우라고 할 수 있으며, 하천이나 해안지역에서 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 잠제구조물의 얇은 벽 주위 흐름과 압력을 계산하기 위하여 동수압이 포함된 ${\sigma}$-격자체계의 3차원 수치모델을 수행하였고, 그 주변의 유속 흐름을 파악하였다. ${\sigma}$-격자체계는 완경사 하상에 유동 시뮬레이션을 적용할 수 있는 강력한 장점을 가지고 있다. 반면에 ${\sigma}$-격자체계는 하상에 날카로운 구조물등에 대한 해석에는 한계를 갖고 있다. 동압력 계산은 직교격자 시스템에서만 유효하다. CST3D시스템 내에 SOLA 기법을 ${\sigma}$-격자체계에 맞게 수정하여 채택하였다. 모델은 2차원 수조에서의 1차원 전자자기식유속계를 통한 관측자료를 통하여 검증하였고, 정수압 가정의 ${\sigma}$-격자체계 수치모형과의 비교를 통하여 정량적인 비교 검토를 수행하였다. 전체적으로 계산된 수평유속과 측정된 수평유속이 유사한 것으로 나타났다. 수리모형실험을 통한 관측자료의 결과를 수치모형이 10% 이내로 정확하게 모의하였고, 관측자료와 대조하였을시 와도의 분포를 유사하게 재현하였다. 수정 SOLA 방식을 채택하여 동수압이 고려되었고, ${\sigma}$-격자체계에 적용한 본 연구는 실제 관측자료를 잘 재현하였으며, 하구, 하천등의 구조물 주변에서의 유속분포를 검증할 시 매우 유용한 것으로 판단된다.
스마트키는 다양한 임베디드 환경에서 활용하고 있지만 사용자의 위치에서 신호의 증폭을 통한 원격지 공격이 발생하고 있음을 알 수 있다. 방어 기법에 대한 기존 연구는 다수의 센서를 사용하거나 인증 속도의 개선을 위한 해시 함수를 사용한 경우가 있는데 이는 전력 소모를 증가시키거나 1종 오류가 발생할 가능성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 컨트롤러와 호스트 장치간의 인증 방식을 개선하여 사용자의 이동 정보와 클라이언트 인증 기반의 임베디드 보안 컨트롤러 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에 대하여 아두이노 보드와 GPS 및 블루투스를 이용한 통신을 위하여 암호화 알고리즘을 적용하였으며 인증을 위하여 사용자의 이동 정보를 사용하여 경로 분석을 통해 인증을 수행하였다. 그리고 제안하는 모델을 사용하여 동작 수행을 하더라도 작동 편이성에 큰 영향을 미치지 않았음을 암호화 및 복호화 시간 측정을 통하여 확인하였다. 제안하는 모델의 임베디드 보안 컨트롤러는 이륜차와 같은 리모트 컨트롤러와 이동 또는 고정형 호스트 장치를 가지고 있는 시스템 구조에서 적용할 수 있으며 연구 과정에 암호화 및 복호화 시간이 각각 100ms 이내에 처리를 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 경로 데이터 관리 방법에 대한 추가연구 및 암호화 및 복호화 소요 시간과 데이터 통신 시간을 줄일수 있는 프로토콜에 대한 연구가 더 필요할 것으로 판단된다.
건축 프로젝트에서 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 성공적인 프로젝트의 중요한 요소이다. 기존의 연구에서 공사비를 예측하기 위한 방법으로 통계학적인 방법이 활용되었다. 통계학적 방법 중 서포트 벡터 회기분석은 비용예측 분야에서 뛰어난 일반화 능력으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 서포트 회귀분석은 조정해야 할 파라미터가 단순함에도 불구하고 최적의 파라미터를 결정하는 방법은 시행착오적인 방법을 적용해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 최적의 파라미터를 보다 효율적으로 결정하기 위해 본 연구에서는 유전 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 서포트 벡터 회귀를 효율적으로 활용한 공사비 예측이 가능 할 것이다. 본 연구의 목적은 유전 알고리즘과 서포트 벡터 회귀를 활용하여 공동주택의 프로젝트 초기 기획단계의 공사비 예측모델을 구축하는 것이다. 유전 알고리즘을 통해 최적의 파라미터를 찾아내고, 이를 서포트 벡터 회귀모델에 적용시켜 공사비를 예측하였다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(Cv)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R2를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R2기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R2: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.
내장형 소프트웨어 기술이 항공 및 방위산업과 같은 안전-필수 시스템에 적용됨에 따라 보다 높은 소프트웨어의 신뢰성이 요구되고 있다. 그 중에서 소프트웨어의 무결성은 주로 정적 분석 도구를 이용해 검증이 이뤄지고 있으며 최근에 개발된 정적 분석 도구는 수학적인 분석 방법을 통해 코드의 무결성을 평가하고 있다. 본 연구에서는 정형 검증 도구인 Polyspace를 이용해 자동코드의 결함을 검출하고, 코딩규칙의 준수 여부를 검증하였다. 검증된 결과를 바탕으로 결함을 가진 제어법칙 모델을 수정하여 코드 생성 이전의 원천적인 결함을 제거 가능함을 확인하였고 FBW 헬리콥터 제어법칙 자동생성코드의 무결성을 확보 할 수 있었다.
본 논문은 무역개방의 확대와 해외직접투자로 인한 세계화의 확대가 한국의 소득분배에 미친 영향을 분석하였다. 따라서 본 연구는 소득분배의 불평등과 관련하여 중요한 결정요인이 무엇인가를 밝혀내기 위해 기존의 연구에서 중요한 결정요인으로 간주한 무역개방, 1인당 개인소득은 물론 FDI에 중점을 두었으며, 이를 국내 유입된 FDI와 해외로 유출된 FDI로 구분하여 모형을 분석하였다. 본 연구는 이를 위해 1992년부터 2011년까지의 매년의 시계열 자료를 가지고 단위근과 공적분 검정, 그리고 오차수정모형도 실행하여 분석하였다. 분석결과에 따르면, 무역개방과 1인당 GDP의 증가는 한국의 소득분배에 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다. 이는 수출의 증가로 인한 무역개방의 확대가 소득의 증가를 가져오는 동시에 소득분배의 형평성을 제고시켰다고 할 수 있다. 반면에 FDI의 경우를 보면, 국내로 유입된 해외직접투자와 해외로 유출된 FDI 모두 소득분배의 불평등을 야기한 것으로 나타났다. 결국 FDI 유입과 유출이 확대되는 경우 소득분배의 불평등이 더욱 증가하였음을 의미한다고 하겠다. 또한 분석결과, 국내로 유입된 FDI가 해외로 유출된 FDI보다 소득분배의 불평등에 더 부정적인 결과를 초래한 것으로 나타났다. 이 결과는 Freenstra and Hanson (2007)의 가설과 일맥상통하는 점이 있다. 따라서 정책입안자는 FDI 유입정책과 관련하여 좀 더 실용적인 정책을 마련하는 것이 필요하다고 할 수 있다.
Shape design optimization for linear elasticity problem is performed using isogeometric analysis method. In many design optimization problems for real engineering models, initial raw data usually comes from CAD modeler. Then designer should convert this CAD data into finite element mesh data because conventional design optimization tools are generally based on finite element analysis. During this conversion there is some numerical error due to a geometry approximation, which causes accuracy problems in not only response analysis but also design sensitivity analysis. As a remedy of this phenomenon, the isogeometric analysis method is one of the promising approaches of shape design optimization. The main idea of isogeometric analysis is that the basis functions used in analysis is exactly same as ones which represent the geometry, and this geometrically exact model can be used shape sensitivity analysis and design optimization as well. In shape design sensitivity point of view, precise shape sensitivity is very essential for gradient-based optimization. In conventional finite element based optimization, higher order information such as normal vector and curvature term is inaccurate or even missing due to the use of linear interpolation functions. On the other hands, B-spline basis functions have sufficient continuity and their derivatives are smooth enough. Therefore normal vector and curvature terms can be exactly evaluated, which eventually yields precise optimal shapes. In this article, isogeometric analysis method is utilized for the shape design optimization. By virtue of B-spline basis function, an exact geometry can be handled without finite element meshes. Moreover, initial CAD data are used throughout the optimization process, including response analysis, shape sensitivity analysis, design parameterization and shape optimization, without subsequent communication with CAD description.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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