GPS 기준점 측량은 관측과 데이터 처리를 통해 측지계에 대한 물리적인 표지의 위치를 목표 정확도 범위 이내로 결정하기 위해 실시하며, 이러한 이유로 측량 정확도를 실제와 유사하게 표현하는 것이 매우 중요한 문제이다. 망조정을 통해 산정되는 기준점 성과의 정확도는 사용되는 수학적 모형에 민감한 영향을 받는 추정좌표의 분산-공분산 행렬에 의해 정량적으로 표현된다. 본 연구는 GPS 망조정에 사용되는 함수모형과 통계모형이 기준점 위치 추정과 정확도 표현에 미치는 영향을 연구하여 향후 정확도 표현의 표준화를 위한 기초자료 확보를 위해 실시하였다. 이를 위하여 단일기선해석 다중세션 망조정 이론과 절차와 방법을 실제 관측데이터 처리를 통한 수치적 분석을 병행한 연구를 수행 하였다. 그 결과 절대정확도와 상대정확도를 보다 현실적으로 반영하여 표현하기 위해서는 잔존하는 관측오차의 모형화가 가능한 경험적 통계모형을 사용하는 다점가중제약조정이 GPS 기준점 성과산정을 위한 수학적 모형으로 보다 타당한 것으로 분석되었다.
최적제어이론은 -6유에서 무한대까지의 게인여유와 60$^{\circ}$의 위상여유, 그리고 원조건(Circle Condition)에 의해 보증되는 감도감소 등과 같은 로바스트성에 대한 긍정적인 면들을 가지고 있다. 이러한 결과는 전상태 피드백 경우일 때는 타당하지만, 실현문제에 있어, 관측기나 칼만필터가 사용되어질 경우에는 위의 조건이 완전히 만족하지 않는다. 본 논문에서는 관측기를 이용하여 다변수 제어계를 설계할 경우, 입\ulcorner출력부분에서 안정여유가 회복될 수 있도록 하는 하나의 방법을 제안했다. 플랜트 입력과 출력에서 LQ가 보증하는 최소안정여유는 K=1의 경우에서도 회복될 수 있음을 보였다. 로바스트성 회복을 위해 본 논문에서는 종래의 방법(K=$\infty$의 조건)과는 달리 유한값으로 하중행렬이 주어질 수 있으므로 본 방법은 하나의 명료한 로바스트성 회복법이라 할 수 있다. F=MC(or K=BM)를 만족하는 행렬 M이 존재하지 않을 경우, 그 해는 얻어질 수 없다. 그러나 K를 유한값으로 취했을 경우, 이 방법 이외의 또 다른 방법으로서는 입력과 출력에서 로바스트성 회복을 가지게 할 수 없을 것으로 생각된다.
같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.
이 논문은 대규모인 약 2,000점(미지수 약 4,000개)의 평면 측지망을 조정할 수 있는 프로그램을 개발하는데 목적이 있다. 데이터의 저장 및 관리에는 희박행렬(sparse matrix)의 기법이 사용되었으며, 관측방정식에는 RR(C)U (Row-Wise Representation Complete Unodered)방식, 정규방정식에는 RR(U)U(Row-Wise Representation Upper Unodered) 방식을 도입하고 해법에는 수정 Cholesky법을 적용하였다. PC 386에서 개발된 이 프로그램은 정밀 2차 기준점망인 테스트망에 적용되었으며, 2차원 배열을 사용한 Cholesky 분해법 및 직교분해법을 채용한 프로그램과의 상대적인 비교분석이 이루어졌다. 연구의 결과에서는 희박행렬의 기법이 기억용량의 면에서 뿐만 아니라 처리시간에 있어서도 극히 효과적인 기법임을 보여주고 있다.
본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.
과거의 대기행렬에 대한 추론은 여러 가지 제약 조건이 포함되어 수행되었다. 본 논문의 기반이 되는 Larson의 추론엔진 또한 포아송 도착과정을 기본 가정으로 추론을 수행하였다. 그러나, 이러한 가정 없이 실측 데이터만을 가지고 추론을 수행할 수 있다. 이는 보다 정확한 시스템의 성능척도 계산은 물론 보이지 않는 시스템 내부를 규명하는데 유용한 도구가 될 것이다. 본 논문은 이러한 추론 방법을 제안하고 타당성을 검토하여 보다 나은 시스템 분석에 적용하고자 한다. 먼저 서버의 수를 알고 있는 경우에 대한 추론 방법을 소개하고, 이를 바탕으로 서버의 수를 모르는 경우의 추론에 대해 확장한다. 우리가 제안한 추론모델을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하고 실제 시스템 성능척도 값과 추론에 의한 값을 비교 검토하였다.
원자와 빛과의 상호작용으로 인해 원자에 결맞음이 유도될 수 있는데, 이 결맞음은 새로운 현상을 보여 줄 수 있다. 그 중 전자기 유도 흡수는 결합광의 영향으로 조사광의 흡수가 증가하는 현상인데, 다중-V 타입 원자계에서 관측될 수 있다. 본 논문에서는 주파수가 다른 조사광이 결합광과 같은 천이선에 인가되는 경우 전자기 유도 흡수현상을 이론적으로 연구하기 위한 방법을 제시하였다. 조사광과 원자의 상호작용을 시간의존 해밀토니안으로 표시하였으며, 밀도 행렬요소의 변화는 밀도행렬방정식을 풀어서 조사하였고, 행렬 요소 변화의 진폭으로부터 전자기 유도 흡수를 계산하였다.
기존 도로시설을 최대로 이용하고 교통의 흐름을 질적으로 향상시키기 위해서는 과포화 상태를 고려한 교통시설운영방법을 개선할 필요가 있다. 속도-교통량관계는 교통시설운영의 평가와 서비스수준 산정을 위한 주요 판단기준이 된다. 본 논문에서는 경부고속도로 종점부 구간의 현장조사를 통해 과포화상태의 속도-교통량 관계를 조사 분석하였고 그 결과 다음 몇 가지 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 한국도로용량편람을 비롯한 우리 나라 연구결과는 일반적으로 50km/hr 일 때 용량상태가 나타난다고 알려져 있으나 본 조사결과에 의하면 약 85km/hr 정도에서 용량상태가 발생함을 관측할 수 있었다. 둘째, 과포화구간에서 속도에 따른 통과교통량 증감추이는 대기행렬 증가시 급격한 속도-교통량의 감소가 있는 반면에 대기행렬해소시 속도-교통량의 증가는 완만하게 회복됨을 보였다. 셋째, Ontario 고속도로의 경우와 본 조사연구결과는 비교해본 결과 과포화시 한국의 경우 미국과 동일한 통행속도에서 더 많은 교통량이 통행하는 것으로 확인되었다.
본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
기존의 링크교통량으로부터 OD추정모형은 기존 OD에 대한 추정의 종속성이 커, 기존 OD나 관측링크교통량의 오차에 따라 추정결과가 일관적이지 않은 문제점을 가지고 있다. 또한 관측링크교통량의 정확도가 중요함에도 불구하고 차종구분 없이 링크교통량을 이용하여 정보의 손실을 초래하였고 결과적으로 OD 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크교통량으로부터 다차종 OD를 구하는 연구는 거의 없었으며, 그 추정결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구의 목적은 기존의 OD 추정모형이 기존 OD에 대해 종속성을 가지며 차종구분 없이 모형을 구성함으로써 추정력의 저하를 초래하였음을 밝히고, 이에 대한 대안으로 종속성 문제를 완화하고 차종구분을 통해 OD 추정모형의 추정력을 증진시키자 하는 것이다. 이를 위해 유전알고리즘을 이용한 다차종 OD행렬 추정모형(GAMUC)을 구축하고, 이를 기존의 바이레벨 모형의 IEA 알고리즘 및 다차종으로 확장한 모형(IEAMUC)과 게임이론측면에서 검토하였으며, 사례네트워크에 대해 각 기법을 비교하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정기법을 축도로에 적용한 임용택 등(2000)과 이를 네트워크로 확장한 백승걸 등(2000)의 연구를 다차종으로 확장한 것이다. 사례분석 결과 기존 OD의 오차변화나 관측링크교통량의 오차변화 등에 있어 GAMUC가 IEA나 IEAMUC보다 추정력이 양호하여, 실제 OD를 알 수 없는 도시부 네트워크에서 GAMUC 모형의 적용력이 우수하였다. 또한 차종을 구분하지 않은 기존 모형은 실제 OD와는 전혀 다른 OD 구조를 도출할 수 있음을 보였으며, 단일 차종을 여러 차종으로 구분하여 OD를 추정하는 것이 더 양호한 추정력을 확보하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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