Most sensors are affected by temperature, so they are tested in advance and used for temperature compensation. However, sensor affected by the temperature hysteresis is not compensated. This is because even if compensation is made in the form of a general n-th polynomial, the effect of hysteresis remains the same. In this paper, a method of compensating accelerometer biases with hysteresis using a new parameter C was studied. This technique goes beyond finding the appropriate variable for compensation and is a method of creating the parameter itself with a combination of new variables. As a result, most errors could be eliminated.

본 논문에서는 Coupled Eulerian-Lagrangian(CEL) 기법을 이용하여 인공섬 형식의 방호공을 구성하는 수중사면에 선박이 충돌하 는 경우 발생하는 선박의 선수와 지반의 거동에 대한 매개변수 해석을 수행하였다. 고려된 매개변수는 선수의 경우 선수각, 스템각, 충돌위치 그리고 충돌속도이며, 지반의 조건으로 사면의 기울기, 지반과 선박의 마찰계수 그리고 지반의 강도이다. 선수의 거동으로 부터 소산된 충돌력과 운동에너지를 각 매개변수에 대해 산정하고, 이를 지반의 변형과 연계하여 에너지 소산기구의 거동을 파악하였다. 충돌력을 변위의 지수함수로 가정하고 매개변수의 영향을 검토하였다. 그 결과 지수함수의 계수는 사면의 경사와 선박과의 마찰계수에만 영향을 받는 결과를 얻었다. 이 관계로부터 소산되는 충돌에너지를 타당하게 산정할 수 있었다. 충돌 시 선수에 의해 밀려난 원지반의 부피와 소산된 충돌에너지는 비례하는 관계로 나타낼 수 있다는 것을 보였고, 이 관계는 선박의 형상보다는 선박과 사면 의 마찰계수와 지반의 강도에 영향을 받는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 DVR 내부 공기유동을 직접 제어하여 CPU의 온도를 낮추기 위한 유동제어 구조물을 제안하였다. 제안된 구조물은 세 개의 얇은 판의 형태로 구성되었으며, DVR 내부의 공기 유동을 포괄적으로 제어하여 CPU의 효율적인 방열을 유도하고자 하였다. DOE와 RSM을 이용한 매개변수 연구기법을 통해 유동제어 구조물의 형상을 최적화하였으며, 해석에는 유한체적방법을 이용한 유체역학 분석 패키지인 FlowVision을 사용하였다. 실제 DVR 기기에서의 실험을 통해 해석 결과를 검증한 결과 CPU의 온도가 16.1℃ 낮아짐을 확인하였다

RC-SC 이종부재 접합부는 SC구조의 적용구간에 따라 RC-SC벽체 수평면 접합과 RC-SC벽체 연직면 접합 등 다양한 접합부 형태가 발생한다. 그러나 이종부재 접합부의 다양한 형태를 실증실험으로 모두 검증하기에는 비용과 시간 등 많은 제약사항이 존재한다. 선행연구에서 유한요소해석을 통해 다양한 이종부재 접합부 형태의 구조 건전성을 확인하고자 접합부 해석방법론을 개발 및 검증한바 있다. 본 연구에서는 RC-SC이종부재 접합부 해석 방법론을 개발하는 과정에서 선 수행한 요소별 해석결과, 제한조건 및 마찰계수별 해석결과 등 해석 시 요구되는 단계별 변수 해석결과를 분석/결정하여 RC-SC 이종부재 접합부 해석방법에 활용할 최적화된 변수를 선정하였다.

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.