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.
육상의 바람정보를 이용하여 해상 바람을 추정하는 방법은 매우 빈번하게 사용되어 왔다. 그러나 자료의 특성에 근거하여 그 방법의 한계를 검토하는 연구는 매우 미흡하다. 본 연구에서는 육상자료를 이용한 해상자료 추정의 정량적인 한계를 검토하기 위하여 포항 연안의 육상과 바다에서 관측한 바람자료의 특성을 비교 분석하였다. 특히 기존에 간과되던 방향 자료 분석에 중점을 두고 연속적인 풍향 자료 분석 기법을 제안하였다. 분석 결과, 연안해상의 바람자료는 육상과 매우 인접한 지점에 위치하고 있음에도 불구하고 바람정보의 통계적인 분포 특성이 크게 차이가 나는 것으로 파악되었다. 따라서 육상정보를 이용한 해상 바람정보 추정은 지형적인 영향으로 특성 차이가 커서 근본적인 한계가 있기 때문에 관측 자료를 이용한 정량적인 오차 한계가 반드시 검토되어야 한다.
본 모형은 미 공병단에서 개발한 Automated Coastal Engineering System(ACES)중에 포함되어 있는 것으로 바람자료로 부터 파랑을 손쉽게 추정하기 위한 것이다. 바람에 의한 파랑발달과정은 그 기구가 매우 복잡하여 아직도 그 일부만이 밝혀진 상해이다. 바람에 의한 파랑의 발생기구에 대한 연구와 이들 연구를 바탕으로 개발된 수치모형에 대해서는 Shore Protection Manual(SPM)(1984)에 잘 정리되어 있다. (중략)
수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 프로펠러를 사용한 전자관악기를 위한 취구의 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 프로펠러의 각속도에 의한 바람의 세기를 계산을 빠르게 하도록 풍속계의 방식을 이용한 것이다. 풍속계의 경우에, 바람의 세기가 프로펠러의 각속도에 비례한다는 속성을 이용하여 바람의 세기를 계산한다. 하지만, 프로펠러의 각속도로부터 기대하는 바람의 세기가 계산되기까지 과도시간이 있기 때문에, 바람의 세기와 프로펠러의 각속도는 일대일대응이 아니다. 이 문제를 개선하기 위하여, 풍속계를 선형 시스템으로 해석하여, 그 시스템의 임펄스 응답과 프로펠러의 각속도를 디컨벌루션하여 바람의 세기를 추정한다. 실험으로 제안된 시스템의 타당성을 입증하기 위하여, 모터와 프로펠러, 엔코더로 구성된 취구 모델을 디자인하였다. 이 방법으로 바람의 세기를 추정한 결과는 이 시스템이 기존의 풍속계의 방법 보다 8배 빠른 시스템을 보여주었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
냉기호 지대 안에서도 일정 수준의 바람이 부는 장소에서는 일 최저기온이 기존 공간기후모형에 의해 예측된 만큼 떨어지지 않음이 관찰되었다. 경남 하동군 악양 집수역 출구부근의 실측자료를 토대로 냉기호가 형성된 25일에 대하여 기존 방법에 의한 일 최저기온 예측 시 발생하는 추정오차를 그 때 관측된 풍속과 비교한 결과 바람이 강해질수록 추정오차가 커지는 경향이 뚜렷해서 풍속이 2m/s에 이르면 냉기호 효과가 완전히 소멸되는 것으로 나타났다. 풍속과 추정오차 간 관계는 Y=2X+0.4 ($R^2$=0.76)로 표현되며 이 식에서 Y는 추정오차($^{\circ}C$), X는 풍속(m/s)이다. 이 식을 기존 일 최저기온 추정모형의 냉기집적효과에 결합하여 악양 집수역 냉기호 수몰지역에 위치한 3곳의 일 최저기온 추정에 이용하였다. 이때 입력 풍속은 바람장 모형 구동에 의한 모의풍속이었다. 추정된 일 최저기온은 오차의 평균평방근(RMSE)이 기존 모형의 1.72에서 1.20으로 줄어들고, 평균오차(ME)로 표현한 편기성(bias)도 -1.33에서 -0.37로 개선되었다.
본 논문에서는 공중에 띄운 풍선을 카메라를 이용하여 촬영하고 이를 영상처리를 통하여 추적한 다음 그 움직임 정보를 이용해서 풍속을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 사용되는 풍선은 아무런 장치가 장착되지 않은 것을 사용하므로 소모적이지만 저렴하며, 모든 지상 장비들은 반영구적으로 사용 가능하므로 효용성이 높다. 또한 다수의 카메라를 사용함으로써 정밀한 3차원 정보 획득이 가능하며, 일정 영역의 바람 속도장 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 풍선의 공기 역학적 모델과 영상처리를 통한 추적 시스템 그리고 속도 추정 알고리즘으로 구성된다. 각각의 알고리즘을 단위 검증한 후에 설계한 검증 시스템과 가시화 프로그램을 통하여 통합 검증 및 시뮬레이션을 수행한다.
유명복숭아는 보구력이 매우 강한 독특한 불용질성 품종으로서, 수확기간이 긴 장점이 있으나 너무 늦게 수확하는 경우 수상에서 과실 바람들이 증상이나 내부갈변 현상이 나타나는 경우가 있다. 바람들이 증상은 늦게 수확할수록 큰 과실에서 많이 발생하며 당과 말산 함량은 정상과와 비교하여 차이가 없으나 구연산의 함량이 크게 낮아 산도가 떨어졌다. 바람들이 증상과의 과피에서는 질소, 인산, 칼륨의 함량이 높았으며 과육에서는 질소, 인산, 마그네슘의 함량이 높았으나 칼슘의 경우 과피와 과육 모두에서 낮게 나타났다. 바람들이 발생은 수확전 2개월 간의 강수량이 적고 최고온도가 높은 해에 많이 발생하여 과실비대기의 고온건조가 한 원인이 되는 것으로 생각되었다. 형태학적인 측면에서 바람들이 발생부위의 세포들은 정상부위의 세포들보다 작은 크기의 세포들로 이루어져 있었으며, 내부갈변과에서 액포막이 파괴되고 죽은 세포가 많은 것에 비하여 바람들이과는 액포막의 파괴없이 액포가 수축된 상태로 나타났다. 바람들이 발생조직 주변의 유관속 조직에서 틸로시스가 발견되어 이러한 틸로시스가 일부 과육조직의 발달을 방해하여 바람들이 발생에 관여하는 것으로 추정되었다. 한편, '판타지아'와 '월미' 등의 다른 복숭아에서도 틸로시스가 나타났으며 비정상적으로 작은 세포들의 모임이 과육에서 발견되어 과육 전체 세포들이 균일하게 생장하고 있지 못함을 보여주었다. 이는 복숭아 여러 품종에서 바람들이와 유사한 증상이 나타날 수 있는 가능성을 암시하나 많은 복숭아가 연화기간이 짧아 바람들이 증상이 발견되기 어려운 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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