본 연구에서는 수직증축 구조물의 기존말뚝의 축강성(Kve)을 이론적인 접근과 현장 계측 결과를 바탕으로 추정하였다. 이론적인 접근에는 Randolph와 Wroth(1978)가 제안한 축강성 공식을 적용하여, 지중에 설치된 강성 및 연성말뚝의 세장비(L/D)에 따른 축강성의 범위를 도출하였다. 여기에, 1995 - 1997년 사이에 설치된 38본 말뚝의 계측된 시공 당시 축강성을 이론적으로 도출한 축강성 범위에 중첩해서 고려하였다. 이를 통하여, 노후화와 열화에 의하여 감소한 기존말뚝의 축강성의 최대값을 세장비에 따라 제안하였고, 도출된 값을 통계적인 기법을 통하여 상위 95% 값을 제안하여 신설 보강말뚝 설계 시 필요한 최소 축강성(Kvr)을 산정하는 데에 활용할 수 있도록 하였다.
국내외 건설규모가 축소됨에 따라 건설기술인력의 신규 인력채용기피 및 수급상의 불균형 등으로 인해 대학졸업자의 취업이 극히 어려운 현상을 보이고 있다. 이러한 상황에서, 최근 대학졸업자의 취업률이 $35\%$미만으로 나타나는 등 건설기술인력의 실업대책이 중요한 사안으로 부상하였으나, 건설기술인력의 과잉문제를 해결하기 위한 범정부 차원의 종합적인 대책이 미흡하였다. 또한 대학졸업자의 교육성과에 있어서도 다양화, 첨단화되고 있는 건설산업 현장에서의 수요에도 부합되지 못하고 있다. 이에 본고에서는 $2003{\~}2008$년간의 건설기술인력의 수급예측을 하였고, 과잉공급된 건설기술인력의 수급효율화 방안을 마련하기 위해 SOC 투자확대, 미취업 건설기술인력의 IT분야 유도, 해외진출 확대 등 건설기술인력의 고용창출방안과 더불어, 건설관련 학과의 탄력적 운영, 기업수요에 대응한 대학교육 등 양적 질적인 측면을 동시에 고려한 건설기술 과잉인력의 수급대책을 마련하였다.
본 논문은 인간과 VR환경과의 상호작용을 지원하는 중요한 요소 중 하나인 이동의 문제점 및 해 결 방법에 대하여 연구하였다. 이 논문에서 제시된 Intelligent Cruise-Control Navigation (ICCN)은 다중 사용자 환경의 가상공간을 이동할 때, 실세계와 유사한 이동방법을 제공하여 사용자로 하여금 가상공간에 대한 현장감 및 현실감의 제고에 초점을 두었다. ICCN은 사용자들이 가상공간에서 이동시 부가적인 입력이 없이도 일정한 속도로 이동을 지원하는 Constant Velocity Navigation, 이동 중 장애물 및 다른 사용자(아바타)와의 충돌현상을 감지 및 회피하는 Collision Detection and Avoidance, 그리고 충돌회피후 기존 방향으로의 계속된 이동을 지원하는 Path Adjustment등의 기능을 제공한다. ICCN은 사용자의 부가적인 노력의 감소 및 병행작업을 보장, 현실과 유사한 사용자 중심의 navigation 기 법 을 제공, 가상공간과 현실과의 괴리를 줄임으로써 가상현실이 추구하는 현실감 및 현장감을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 ICCN이 사용자중심의 매우 자연스럽고, 쉽고 편리한 가상공간 navigation 인터페이스라는 평가를 얻었다.
본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다.
신호처리와 analysis를 위한 여러 기초적인 기술이 소개되었다. 이들은 먼저 불확정성순리의 개입에 의하여 특히 교환불가능한 operator 들이 작용한 결과의 등호는 tolerance가 있을 수 있음과 random process 처리방법과 manmum entropy estimate적인 ,사고방식을 통하여 재래식 확정론적 사고방식으로부터의 이탈을 길잡았다. 마지막으로 검출, 추정 및 함수추정의 여러 기법과 covariance functron의 posltive semi-definite-ness 그리고 Karhunen-Loeve 전개, 한 화상의 SVD 등이 설명됐다.
사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.
음성신호의 분석으로부터 유도되는 직교인자는 화자의 개인성을 많이 포함하고 있으므로, 최근 많은 연구자들이 이것을 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하여 좋은 화자인식율을 얻고 있다. 그러나 이러한 방법들은 아직 음성의 발성속도나 시간적 동특성으로 인해서 발생하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성분석의 한 방법인 Karhunen-Loeve 직교 변환에 의해서 추출한 직교인자를 화자인식에 이용하는 방법에 DTW법을 결합하는 두가지 기법을 제안하였다. 첫째는 직교인자를 특징벡터로 하여 DTW법을 적용하고, 둘째는 직교인자를 최적경로에 이용하는 기법이다. 이들 두 기법에 의한 화자인식 결과와 직교인자의 통계적 처리에 의한 종래의 화자인식방법의 결과를 비교하였다. 사용된 직교인자는 음성신호에서 선형예측계수와 부분자기상관계수를 각각 추출하여 위의 화자인식방법에 각각 적용하였다. 이를 실험한 결과, 선형예측계수로 부터 얻은 직교인자를 최적경로를 이용한 기법에 적용하는 경우 88.6%의 가장 높은 인식율을 얻었다.
본 논문에서는 반 깜박임 선택 기법을 이용한 응시 상호작용(Gaze interaction) 방법과 이를 이용한 착용형 증강현실 시스템(Wearable Augmented Reality system)이 제안 된다. 응시 상호작용은 가장 쉽고 자연스러우며 빠른 방법이며, 광투과 HMD 기반의 착용형 AR 시스템에 매우 적합한 기법이다. 이 시스템은 사용자의 응시 좌표와 반 깜박임(Half blink)을 이식하여 사용자가 바라보고 있는 객체의 정보를 HMD에 출력한다. 이를 통해 마이더스 터치 문제(Midas touch problem)를 해결하여 사용자의 의도를 정확히 전달할 수 있게 된다. 제안된 상호작용법을 AR 주석(Annotation) 시스템에 적용, 구현하여 사용성을 평가하였고, 실험 결과를 통해 제안한 기법의 유용성을 검증하였다.
응답면기법(RSM, Response surface method)은 복잡한 구조물의 매우 작은 발생확률이나 신뢰성해 석에서 폭넓게 사용된다. MCS(Monte-Carlo Simulation)방법은 어떤 시스템의 평가에서도 사용될 수 있으나 해석시간이 파괴확률의 역수에 비례하게 되어 발생확률이 매우 희박한 시스템의 평가에 불리하다. 확률유한요소해석법은 이러한 MCS의 한계점을 해결해 줄 수 있는 대안이 될 수 있다. 그러나 이 방법은 평균과 표준편차 등이 모델링 (내부 프로그래밍)된 특별한 프로그램에서만 적용 가능하며 임의의 범용소프트웨어의 응답을 모델링하거나 임의의 프로그램의 특성을 이용할 수가 없다. RSM방법은 복잡한 구조시스템에서 응답에 대한 회귀모델을 구성하여 효율적인 해석단계를 통해 시간과 노력을 획기적으로 절감시킬 수 있다. 그러나 RSM의 정확도는 한계상태방정식의 선형성과 축점간의 거리에 영향을 받게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 한계상태방정식의 선형성과 무관하게 정확한 수렴해를 구하기 위한 개선된 적응적 응답면기법을 개발하고 선형과 2차형식의 응답면방정식에 대한 2가지 예를 들어 검증하였다. 검증결과 가장 효율적인 RSM기법을 결정하였다. 개발된 선형적응적가중응답 면기법 (linear adaptive weighted response surface method, LAW-RSM)은 비적응적이거나 비가중형식의 2차 RSM기법에 비해서 정해의 신뢰성지수에 가장 근접한 정확성과 수렴성을 나타낸다.
본 연구에서는 가공삭도의 선로설계에 최적화기법을 도입하여 시행착오법보다 신속.정확하면서도 경제성이나 승차감등이 항상된 설계를 위한 절차를 개발하고자 한 다. 이를 위하여 먼저 본 논문에서는 설계에 적용될 선로의 기본이론들을 정리, 혹 은 유도 하였다. 특히 기존의 포물곡선이론의 정확성을 규명하기 위하여 엄밀해인 현수곡선이론을 여러경우에 대하여 유도하고 그 오차를 계산하였다. 계산된 오차는 오차해석을 통하여 추측 될 수 있었으며 본 연구에서는 정의된 무차원군들과의 연관 성도 검토되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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