대기중 목정성분의 농도와 침적량 자료가 실측되어진 경우 침적속도를 추정하는 방법에는 직접계산에 의한 방식(Calculation method)과 그래프 방식(Graphical method)이 있는데 전자는 측정된 침적량을 대기 농도로 나눈 값으로 침적속도를 추정하는 방법이며 후자는 침적량(y축)과 대기농도(x축)자료를 회귀분석 하여 얻어진 회귀직선의 기울기로 침적속도를 추정하는 방법이다. (중략)
본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.
일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.
본 논문에서는 대기 속도 센서가 없는 항공기에서의 강인 필터 기반의 바람 추정 기법을 제안한다. 바람 속도(wind velocity)는 항공기의 유도 및 제어를 더욱 정밀하게 수행하기 위해 사용되는 정보이다. 일반적으로 바람 속도는, 대기 속도와 지면 속도의 차이를 계산하여 얻을 수 있다. 이때 대기 속도는 피토 튜브와 같은 항공기와 대기의 상대 속도를 측정하는 대기 속도 측정 센서에서 얻을 수 있고, 지면 속도는 항법 시스템으로부터 얻을 수 있다. 그러나 항공기의 구성을 간단하게하기 위하여 대기 속도 측정 센서를 장착하지 않는 경우, 바람 속도를 직접적으로 얻을 수 없기 때문에 필터를 이용한 바람 추정 기법이 필수이다. 이때 난류에 의해 항공기의 공력 계수가 변하게 되는데, 이는 바람 추정 필터의 시스템 모델의 불확실성을 유발하게 되고, 결국 바람 추정 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 공력계수 불확실성에 강인함을 확보하기 위해 $H{\infty}$ 필터를 적용한 바람 추정 기법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 공력계수의 불확실성이 있는 상황에서 성능을 개선하는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 먼저 연강 모재에 대해서 여러 가지의 반복 속도로 대기 중과 해수 중 및 3% Nacl 용액 중에서의 피로시험을 실시하고, 피로 균열 발생수명 및 전파수명에 미치는 속도의 영향을 검사함과 동시에 피로수명의 추정법에 대해서 해설한다. 그리고 연강의 완전용입 용접 이음의 toe 부에 대하여 추정한 피로 균열 발생수명과, 파랑주기에 가까운 10cpm의 반복 속도에서 피로시험을 실시하여 구한 수명과를 비교한 결과에 대해서도 소개하고자 한다.
건식 침적은 강수가 없는 경우에 대기중의 오염물질이 식생, 토양, 수면 등의 지표면으로 직접 이동되는 과정을 일컫는 것으로서, 다음 식 (1)과 같이 대기중 오염물질의 농도와 건식 침적속도의 곱으로서 건식 침적속을 구할 수 있다. F=$V_d$.C 이때, F는 건식 침적속 (g/$\textrm{m}^2$/sec), $V_d$는 건식 침적속도 (m/sec), C는 대기중의 오염물질 농도 (g/$\textrm{m}^3$)이다. (중략)
인간의 활동에 의해 생성되고 배출되는 휘발성유기화합물질(VOCs : Volatile Organic Compounds)들의 대기화학적 역할과 그 중요성은 최근 많은 나라에서 커다란 관심의 대상이 되고 있다. 산림은 대기 중으로 유입되는 자연 VOC(NVOC)의 주요 배출원이다. 우리나라의 경우 산림과 농경지가 각각 전국토의 65%, 20%를 차지한다는 점을 감안하면 산림이 NVOC의 주요 배출원일 것으로 추정할 수 있으며 특히, 반응성이 강한 탄화수소의 배출원이란 점은 중요한 의미를 지닌다. 전 세계적으로 NVOC의 배출량이 인위적인 것의 약 7배 정도에 이를 것으로 추정되고 있다. (중략)
국내에서 사용되는 실시간 신호제어시스템은 각 차로별로 계산된 지점속도를 산술평균 모형을 적용하여 접근로의 속도로 추정하고, 이를 대기길이 추정 모형 과정에 중요 변수로 사용한다. 본 연구에서는 현재의 산술모형의 적정성을 검토하고 하나의 대안으로서 교통량 가중평균 모형을 제시하였다. 그리고 교통량 가중평균 모형과평균 개별차랑 지점속도의 이론적 관계를 해석하고, 이를 관계식으로 표현하였다. 제시된 관계식으로부터, 가중평균 모형은 각 차로의 교통량 이용비율과 평균속도 차이에 따라 산술평균과 선형적인 차이를 갖는 것을 파악하였다. 두 가지 모형에 대한 평가를 위하여 실시간 신호제어시스템으로 운영되는 한 개 교차로로부터 자료를 수집하여 각각 적용하였다. 분석 결과, 가중평균 모형이 현재의 산술평균 모형보다 현장 상황을 합리적이고 안정적으로 나타내는 대기 행렬 추정값을 제시하였다. 따라서 가중평균 모형을 실제 운영에 적용하는 것이 실시간 신호제어시스템의 기능적 안정성에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 연구는 대기행렬길이를 보다 정확하게 측정하는데 목적을 두고 있다. 현재 서울시 실시간 신호제어시스템(COSMOS)에서 적용되는 대기행렬산출 알고리즘은 평균차량길이와 점유시간을 이용하여 속도를 산출하고 이를 다시 밀도 개념의 정체도로 환산하여 대기행렬길이를 구하고 있다. 평균차량길이에 의한 속도산출로 인하여 오차가 발생되고, 운영자가 지정해 주어야하는 값이 산재되어 그 값을 최적화하기가 어려워 정확한 대기행렬길이를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 정지선으로부터의 거리와 대기검지기에서부터 수집되는 점유율 간의 관계를 밝혀, 이를 대기행렬길이 산출 알고리즘에 적용하였다. 대기행렬길이 추정 알고리즘을 사용할 경우 루프 검지기에서 많은 가공단계가 필요하지 않은 기본 데이터인 점유율을 이용하여 대기행렬길이를 예측할 수 있다고 할 수가 있다. 그리고 운영자 지정값이 없어 현장 적용에 있어서 그 값에 대한 최적화 작업이 필요가 없어 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 개발된 대기행렬길이 추정알고리즘을 COSMOS시스템이 운영중인 사이트(Site)에 적용할 결과 현재 사용 중인 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 우수한 것을 확인 할 수가 있었다. 하지만, 본 연구에서 개발된 대기행렬길이 추정 알고리즘을 일반적으로 적용하기 위해서는 다양한 현장 및 경우에 대하여 적용하여 검증을 하여야 할 것이다. 이에 관련한 연구가 향후 진행될 경우 현재 대기행렬길이 추정 알고리즘 보다 적용이 쉽고, 정확한 값을 얻는 알고리즘으로 완성될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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