현장타설말뚝의 주변마찰력을 산정하기 위하여 Hoek-Brown 모델의 일반공식이 수정되었다. 원지반 상태를 고려하는 Hoek-Brown의 일반공식에 근거하여 본 연구에서 제안된 단위주변면마찰력의 산정기법은 이전 원지반 무결암의 일축 압축강도만을 고려하여 단위주면마찰력을 산정하는 방법에 비해 상당한 뛰어난 적용성을 보인다. 본 연구에서 제안된 방법을 이용하여 암반에 근입된 현장타설말뚝의 단위주면마찰력에 대한 상한계와 하한계를 구성하는 것이 가능하며, 기존 문헌에 보고된 단위주면마찰력에 대한 시험결과의 대부분이 이 두 범위에 존재하는 것으로 확인되었다. 또한 제안된 방법을 통해 단위주면마찰력을 산정할 때 입력 변수에 대한 기본적인 가정만으로도 예측치와 측정치간에는 훌륭한 상관관계를 보였다. 여기서 도출된 상관관계식을 기존의 공식들과 비교한 결과 무결암의 강도가 작은 경우에는 Horvath와 Kenney의 제안식이, 그리고 암의 강도가 큰 경우에는 Rosenberg와 Journeaux의 제안식이 상관식과 근사한 결과를 보였다. 한편 GSI 및 구속압에 대한 영향분석을 수행한 결과 두 인자들과 정규화된 단위주면마찰력은 동반 상승하는 관계를 보였으며, 단위주면마찰력의 산정식이 멱함수의 형태일 경우에는 단위주면마찰력과 일축압축 강도 사이에 적용되는 계수는 GSI 및 구속응력에 따라 변하는 것으로 관측되었다.
본 논문은 전력소모와 면적을 줄인 지연된 피드-포워드 경로를 갖는 3차 SDM 구조를 제안하였다. 제안한 SDM은 기존의 적분기 2개로 구현된 3차 SDM(Sigma-Delta Modulator) 구조를 개선하였다. 제안된 구조에서는 기존 구조의 둘째 단에 지연된 피드-포워드 경로를 삽입함으로써 첫째 단의 계수 값을 2배로 증가시킬 수 있어 기존구조에 비하여 첫째 단 적분기 커패시터($C_I$)를 1/2로 감소시킬 수 있다. 그러므로 첫째 단 적분기의 부하 커패시턴스가 1/2로 작아지기 때문에 첫째 단 연산증폭기의 출력전류는 51%, 첫째 단의 커패시터 면적은 48% 감소되어 제안한 구조는 전력과 면적을 최적화 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 구조를 이용하여 설계된 3차 SC SDM은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 공급전압 1.8V, 입력신호 1Vpp/1KHz, 신호대역폭 24KHz, 샘플링 주파수 2.8224MHz 조건으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 SNR(Signal to Noise Ratio) 88.9dB, ENOB(Effective Number of Bits) 14비트이고 SDM의 전체 전력소모는 $180{\mu}W$이다.
현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.
Face-bow is used to transfer models to the articulator in diagnosing the patient or treating problems associated with occlusion. However, there have been few reports on the reliability of the face-bow procedure and the relationship between the experience of the operator and the reliability of the face-bow procedure. The purposes of this study are to examine the reliability of the face-bow procedure and to evaluate whether the face-bow transferring has any training effect. Nine dentists working at M hospital conducted a face-bow transfer in one patient having a normal dentition and interdental relationship. The procedure was done two times a week for four weeks. The maxillary model was mounted to the articulator every time, then the landmarks on the maxillary right first molar, the maxillary left central incisor, and the maxillary left first molar were measured with a special three-dimensional instrument. These data were input into a computer, and evaluated statistically. The results were as follows ; 1. When examined with ANOVA test, the results were p=0.2040 in maxillary right first molar, p=0.0578 in maxillary left incisor, and p=0.1433 in maxillary left first molar. There was no significant(0< $p{\leq}0.05$). 2. Training 1) The correlation coefficient between trial and rejection was -0.578 when analyzed with T-distribution. The more we tried, the less errors we found. 2) When the S.D. of the first three trials was compared to the S.D. of the last three trials in face-bow transfer, the results showed that the former was larger than the latter in thirty-nine times, and the latter was larger than the former in fifteen times. The more we tried face-bow transfer, the less errors we found. 3. When the S.D. of x, y, z coordinates were examined, the S.D. of x coordinates had the largest measurement in five times, the S.D. of y coordinates had the largest measurement in four times, and the S.D. of z coordinates had the largest measurement in nine times. The possibility which the error can occur in z coordinate was the highest.
본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.
To predict changes in the marine environment of the Beolgyo Stream Estuary in Jeonnam Province, South Korea, where cohesive tidal flats cover a broad area and a large bridge is under construction, this study conducted numerical simulations involving tidal flow and cohesive sediment transport. A wetting and drying (WAD) technique for tidal flats from the Princeton Ocean Model (POM) was applied to a large-scale-grid hydrodynamic module capable of evaluating the flow resistance of structures. Derivation of the eddy viscosity coefficient for wakes created by structures was accomplished through the explicit use of shear velocity and Chezy's average velocity. Furthermore, various field observations, including of tide, tidal flow, suspended sediment concentrations, bottom sediments, and water depth, were performed to verify the model and obtain input data for it. In particular, geologic parameters related to the evaluation of settling velocity and critical shear stresses for erosion and deposition were observed, and numerical tests for the representation of suspended sediment concentrations were performed to determine proper values for the empirical coefficients in the sediment transport module. According to the simulation results, the velocity variation was particularly prominent around the piers in the tidal channel. Erosion occurred mainly along the tidal channels near the piers, where bridge structures reduced the flow cross section, creating strong flow. In contrast, in the rear area of the structure, where the flow was relatively weak due to the formation of eddies, deposition and moderated erosion were predicted. In estuaries and coastal waters, changes in the flow environment caused by artificial structures can produce changes in the sedimentary environment, which in turn can affect the local marine ecosystem. The numerical model proposed in this study will enable systematic prediction of changes to flow and sedimentary environments caused by the construction of artificial structures.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
이 연구는 교반볼밀을 이용한 금속기반 복합재 제조공정에 있어서 분쇄매체의 차이에 의한 입자형상의 변화를 관찰하고, 볼 거동의 DEM시뮬레이션을 행하였다. 교반볼밀에서 볼 거동의 3차원 시뮬레이션을 통해 분쇄메커니즘을 규명하기 위하여 분쇄매체의 힘, 운동에너지, 매체 운동속도 등을 계산하였다. 또한 복합재 제조를 위한 실험조건을 이전의 다른 볼밀에서에 같이 교반볼밀 회전속도를 변화시켰고, 볼 재질, 운동속도, 마찰계수 등도 동일한 조건으로 변화시키면서 투입되는 에너지의 변화량도 계산하였다. 교반볼밀의 회전속도가 증가함에 따라, 분쇄매체와 매체, 매체와 벽면, 그리고 매체와 교반기 사이의 충격에너지가 증가하는 것을 정량적으로 계산 할 수 있었다. 또한 같은 실험 조건에서 입자형상 변화를 명확하게 분석 할 수 있었으며, 볼 거동이 입자형상 변화에 매우 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
경찰청 발표 자료에 따르면 2010년 우리나라에서 발생한 교통사고 건수는 226,878건으로 전체 교통사고 중 교차로가 차지하는 비중이 44.8%로 교차로 사고는 교통사고 중 많은 부분을 차지하고 있다. 이 중 신호교차로 교통사고에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있는 반면에 비신호교차로에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 환경적 요인으로 퍼지적 성격을 가진 교통량, 차로폭, 시거를 입력변수로 비신호교차로에서의 사고건수예측을 위한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 본 모형의 예측력은 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE), 평균제곱근오차(MSE)를 통하여 적합성을 평가하였으며, 이들은 각각 평가 결과 0.9817, 0.4773, 0.3037로 나타나 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가된다. 본 연구의 비신호 교차로 사고예측분석 연구결과는 비신호교차로의 안전 대책 수립 및 교통사고 개선사업을 위한 기초자료를 제공할 것으로 사료된다.
물 발자국(Water footprint)은 단위 제품 및 단위 서비스 생산 전과정(life cycle) 동안 직접 및 간접적으로 이용되는 물의 총량지표를 나타내는 것을 의미한다. 본 연구에서는 물 발자국 산정 방법을 이용하여 국내 산업에서의 직접 및 간접적인 용수량을 산정하여 효과적인 수자원 관리를 위한 하나의 방법을 제시하고자 하였다. 연구 결과로는 원단위 용수계수가 가장 큰 산업은 농림수산품으로 약 637 $m^3/won$으로 전체 산업의 93%를 차지했다. 농림수산품 다음으로 간접적인 원단위 용수계수가 큰 산업은 석유 및 석탄 제품으로 약 13 $m^3/won$을 나타냈다. 산업연관용수량의 경우 간접적인 용수량이 가장 많은 산업 역시 농림수산품으로 직접적인 용수량이 약 25억 $m^3$인데 비해 간접적인 용수량은 약 130억 $m^3$ 정도로 나타났으며, 조사한 전체 16개 산업 중 91%를 차지했다. 화학제품의 경우 직접적인 용수량이 약 2억 $m^3$, 간접적인 용수량은 약 4억5천만 $m^3$으로 나타났다. 연구결과 직접적인 용수량보다 간접적인 용수량이 전체적으로 큰 것으로 나타났으며, 이와 같이 국가적으로 전체 산업별 물 발자국 및 용수량의 흐름을 파악함으로써, 국가의 수자원 관리 정책 수립 시 기초자료로 활용 되어질 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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