고대 천문기록을 연구하는 과정에서 기록의 사실 여부와 함께 천문기록에 영향을 미치는 요소를 확인하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 고대의 천문기록 중에서 관측 빈도수가 높은 유성과 유성우 기록을 통해 이들의 분포와 역사적 환경 요소와의 관련성을 알아보았다. 유성과 유성우 기록을 분석한 선행연구에 의하면 한국과 중국 일본의 고대 유성과 유성우 기록은 잘 알려진 주기 유성우의 특성을 잘 보여준다. 그러나 인접한 세 나라의 관측 기록은 시대별로 일부 다른 분포를 보이는데 이러한 이유를 알아보기 위해 세 나라의 역사적 환경과 천문기록 분포와의 상관관계를 조사하였다. 본 연구에서는 1200년부터 1700년까지 500년 동안의 왕조-왕위교체, 외부침략, 내란과 같은 역사 사건을 조사하여 중요도에 따라 세 등급으로 나누고 이들을 유성과 유성우 기록 분포와 비교하였다. 연구 결과, 한국과 중국 일본의 고대 유성과 유성우의 기록 분포와 역사적 사건과는 서로 관련성이 없는 것으로 나타났다. 이것은 세 나라의 고대 천문관측 기록이 정치적 사건의 영향을 받지 않았음을 의미한다. 고대 천문기록을 분석할 경우 역사적 사건이나 왕위교체 등의 사회적 영향보다는 시대별 천문기록의 분포개수를 고려한 가중치가 중요하게 고려되어야 할 것이다.
안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.
2001년 사자자리 유성우는 수십년 이래 최대 빈도로 많은 유성이 발생하여 전세계적으로 관측되며 많은 관심을 불러 일으켰다. 특히 유성우 극대기 시간이 동아시아의 11월 19일 새벽으로, 달의 위상과 보현산의 날씨가 관측하기에 최적인 조건을 보였다. 본 논문은 보현산 천문대에 고층대기 관측용으로 설치된 전천 카메라를 이용해서 유성우 극대기가 예측된 2001년 11월 19일 01:00∼05:40(KST)동안 관측한68장의 전천 화상을 분석하였다. 이 기간 동안 전천 화상에 모두 172개의 유성이 기록되었다. 이 관측 개수에 International Meteor Organization에 육안 관측으로 보고된 천정 시간율(Zenith Hourly Rate, ZHR), 3000과 등급 분포 지수, 2를 적용하면, 전천 화상에 나타난 유성의 한계 등급이 약 3등급으로 추정된다. 이 중 화상 밝기가 분명한 83개의 유성에 대해 근처 표준성의 자기와 비교하여 등급을 결정하였다. 이 때 유성 통과 시간의 계산에 필요한 유성의 각속도는 유성 진입의 기하학적 성질을 이용하여 유성과 사자자리 방사점과의 사이각을 변수로 하는 간단한 식으로 유도하였다. 이렇게 결정된 83개의 유성이 -1∼-6등급 사이에 분포하며, -3등급 근처에서 최대를 보인다. 그러나 이 등급 분포는 육안 관측과 비교하여 추정한 전천 카메라의 한계 등급보다 상당히 작은(밝은) 범위에 있다. 이런 차이는 순간적인 육안 관측과 노출시간이 긴 CCD 관측과의 특성 차이에 기인하는 것으로 판단된다. 이 특성 차이를 분석하기 위해 육안 관측과 합치하도록 유성 지속 시간을 조절 변수로 하여 등급을 재결정하였다. 재결정된 등급의 상대적 분포는 원리적으로 결정한 등급 분포와 유사하며, 약 0등급 근처에서 최대를 가진다. 이 상대 분포는 육안 관측에 민감한, 희미한(1∼6등급)유성들이 등급이 감소함에 따라 일률적으로 개수가 감소하는 것과는 상당히 다른 분포이다. 따라서 우리의 관측 결과는 2001년 사자자리 유성우의 극대 시간 전후 2시간에 적어도 0등급 이하의 밝은 유성이 상대적으로 많이 발생하였을 것으로 해석된다. 이런 밝은 유성의 빈도는 유성우 특성 연구에 중요한 의미를 가진다. 그러나 표준성만을 이용해 결정된 유성 등급은 유성의 지속 시간에 대한 불확실성과 전천 카메라 감응도의 비선형성에 의한 불확실성을 내포하고 있음을 지적해 둔다.
본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.
저궤도지구관측 위성의 광학탑재체는 위성이 궤도에 진입한 이후 관측과 같은 주요 임무를 전담하는 중요 시스템이다. 광학탑재체가 장착된 위성이 발사체에 탑재되어 발사하는 순간부터 우주의 궤도에 진입하기까지 극심한 진동 환경에 노출된다. 이러한 상황을 예측하여 설계된 해당 시스템은 발사 이전에 진동 환경을 모사하는 시험을 통해 완벽하게 검증되어야 한다. 본 논문에서는 저궤도지구관측위성용 광학탑재체에 대하여 실시한 진동 환경 시험 방법 및 분석 내용을 소개하고자한다.
본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
평균치에 적용되는 credibility formula를 분산에도 적용하여 응용 할 수 있는 extended credibility formula를 개발한다. 간단한 베이지안 신뢰도 예측모형을 구축하고 이 모형에 extended credibility formula를 적용한다. 감마 사전분포 - 포아송 우도의 경우와 베타 사전분포 - 이항분포 우도의 경우에 대해 extended credibility formula를 적용해 관측치에 주어진 가중치에 따라 사후 분산이 어떻게 변화하는지를 분석한다. 사후분산도 사후평균과 마찬가지로 사전값과 관측값의 가중평균으로 표시될 수 있다는 것을 증명한다. 가중치와 불확실성 감소율간의 관계도 연구된다. 이와 같은 가중치에 따른 사전 및 사후분포의 변화 양식에 대한 이해는 올바른 사전분포를 설정하는데 큰 도움이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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