Construction companies can easily understand present noise condition of their construction site via C-Noise. C-Noise is noise simulation software that simple to use. Construction companies spend time and cost for public complaints about construction noise. Construction site noise management using noise simulation software like C-Noise can reduce public complaint. achieve cost reduction to treat it.
낙동강 하구 기수생태 복원이 본격으로 논의가 진행 전인 2016년까지는 하류 수위의 예측을 위해 하구에서 수km 떨어진 기존 조위관측소(부산 및 가덕도)의 측정 자료를 활용하여 분석을 수행하였지만, 조위와 위상 차이로 인해 예측이 용이하지 않았다. 따라서, 낙동강 하굿둑 인접 외해역에서 조석 영향을 받는 수위관측치를 이용하여 조석조화분해를 통한 정밀한 조위 예측 산정의 필요성이 대두되어 본 연구를 수행하였다. 연구의 방법으로는 낙동강하굿둑 인근 외해역에서 10분 간격으로 기간별 관측자료의 저장상태 및 이상자료 유무를 확인하고, 조석조화분해 프로그램인 TASK2000(Tidal Analysis Software Kit) Package를 이용하여 관측조위와 예측조위를 1대 1 비교하여 회귀상관분석을 수행하였다. 분석 결과, 관측조위와 예측조위간의 상관도는 0.9334로 높게 나타났으며, 당해 연도의 조위예측 분석시 직전연도의 1년 조석관측 자료를 조화분해하여 산출된 조화상수를 이용하여 조위예측을 실시하면 보다 정확한 결과를 산출할 수 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 2022년 예측조위를 생성하여 낙동강 하구 기수생태 복원의 해수유입량의 산정에 활용 중이다.
지열 시스템을 대상으로 데이터 마이닝 기반 성능 예측 모델을 구축하였다. 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 예측에 필요한 데이터의 기본 조건을 검토한 후, 데이터베이스의 구조를 설계하였다. 먼저 시스템 성능계수(COP)와 전력 소비량을 분석 대상으로 설정한 후, 이들 물리량의 추출 주기(1분 5분 10분 30분 60분 간격)가 예측 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이어서 범주형과 수치형 의사결정나무 모델을 적용하여 시스템의 성능을 예측하였다. 범주형 의사결정나무 모델을 적용했을 때, 10분 주기의 예측 결과의 정확도는 97.7%로 가장 높았다. 또한 수치형 의사결정나무 분석 결과를 통해 COP가 변하는 순간의 임계값을 찾을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 운전 상태 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
가스 엔진 히트 펌프는 가스 엔진의 축동력으로 압축기를 구동하는 시스템으로 전력을 거의 사용하지 않고, 엔진 폐열을 활용하기 때문에 하절기와 동절기에 전력 Peak 를 억제하는 공조기로 주목을 받고 있는 제품이다. 제품 개발 시 시스템 성능 예측이 중요하므로 이를 위해 초기 설정한 운전점에서 열교환기 및 압축기의 특성을 반영하여 반복 계산을 수행하면 최종적인 운전점을 도출할 수 있고, 가스 엔진의 성능 데이터를 활용하면 가스 엔진 히트 펌프의 정확한 효율을 예측할 수 있다. 난방 성능을 예측할 때에는 엔진 폐열이 시스템에 공급되기 때문에 외부 열을 흡입하는 구간과 엔진 폐열을 흡입하는 구간을 동시에 고려해야 예측의 정확도를 높일 수 있다. 25 마력 가스 엔진 히트 펌프의 성능을 예측한 값은 실제 측정한 값과 비교하였을 경우 5% 정도의 오차가 발생하며 향후 성능 예측 모델을 구성되는 부품 특성을 반영하면 오차의 폭이 감소될 것으로 예상된다.
기후변화가 우리나라의 논 관개요구량에 미치는 영향을 분석하였다. 기상연구소의 SRES A2 시나리오에 대한 고해상도 ($27{\times}27\;km$) 기후 자료와 기준년도 (1971~2000)의 관측 기상자료를 이용하였다. 기상연구소가 전지구모형 ECHO-G 예측자료를 MM5 모형으로 역학적으로 상세화한 결과를 이용하였다. 논 관개요구량의 공간적인 변화를 분석하기 위하여 GIS 기법을 이용하였다. 연구결과는 벼 생육기간의 평균기온은 기준년도에 비해 $1.5^{\circ}C$ (2020s), $3.3^{\circ}C$ (2050s) 및 $5.3^{\circ}C$ (2080s) 상승할 것으로 예측되었다. 벼 생육기간의 강우량은 0.1% (2020s), 4.9% (2050s) 및 19.3% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 영농 형태와 논 면적이 변하지 않는다고 가정하면 우리나라 논의 총 관개용수량은 2.8% (2020s), 4.9% (2050s) 및 4.5% (2080s) 증가할 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 총 관개용수량이 다소 감소할 것으로 예측한 다른 연구결과와는 상반된 결과를 나타내었으며, 그 주원인은 사용된 GCM에 따른 기후 예측치의 차이에서 온 것으로 판단된다. 관개용수량의 시공간적 변동성이 큰 것으로 나타났으며 이는 앞으로 관개계획과 물 관리에서 고려되어야 할 것이다.
본 연구에서는 화강암, 편마암 등 결정질암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자료를 토대로 의사결정나무모형을 이용한 급경사지재해 예측모델을 개발하였다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 투수계수 및 간극비로 선정되었다. 그리고 이를 토대로 GIS기법을 이용한 국가 주요시설물 주변 급경사지 재해 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 개발하였다. 개발된 예측모델 및 예측프로그램을 검증하기 위하여 강릉시 주문진읍 일대의 현장조사결과와 대상현장에 대한 예측결과를 비교 검토하였다. 검토결과 실제 급경사지 재해가 발생된 구간과 급경사지재해 예측구간이 유사하게 일치하고 있는 것으로 나타났다. 추후 지속적인 연구를 통하여 급경사지재해 예측 결과에 대한 정확도를 높이고, 이를 실용화하여 범용적으로 사용이 가능하도록 할 예정이다.
본 연구는 남부 지방에서 널리 사용되고 있는 상록활엽수인 돈나무의 내한성 예측을 위한 편리하고 신뢰성 있는 평가 모델 개발을 목적으로 전해질 용출법을 통한 내한성 평가에서 나타나는 실험방법 상의 오차를 최소화하는 내한성 평가 모델을 도출하고자 수행되었다. 평가 모델링은 저온 처리된 식물체에 대한 재생검사와 전해질 용출 평가로 구성되었고, 전해질 용출법에서 표본조직 선택, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리법, 치사 온도 예측을 위한 통계 분석법에 의한 방법적 조합들로부터 예측된 치사 온도들이 재생검사 결과와 비교되었다. 재생 검사 결과 돈나무의 저온 치사 온도는 50% 미만의 생존율을 보이는 최고온도인 $^-10{\circ}C{\sim}-5^{\circ}C$로 분석되었고, 이 결과를 바탕으로 전해질 용출법에 의해 예측된 저온 치사 온도를 분석한 결과, 잎을 표본 조직으로 하여 냉각치사법으로 최대 전해질 용출을 측정한 방법적 조합에서 재생 검사 결과와 가장 근접한 예측 저온 치사 온도가 나타났다. 저온 치사온도 예측을 위한 통계 모델 평가에서는 선형보간법이 비선형회귀에 비하여 내한성을 과대평가하는 경향이 상대적으로 높았다. 결론적으로 돈나무 내한성 예측을 위한 내한성 평가 모델은 잎을 표본 조직으로 사용하고, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리 방법으로 냉각치사법을 적용하며, 치사온도 예측을 위한 통계 분석 기법으로 비선형회귀를 활용하는 방법적 구성이 가장 적합한 것으로 나타났다.
정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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