장기적인 수자원 계획의 수립이나 수공구조물을 설계함에 있어 수문학적 순환은 매우 중요하다. 그러나 수문학적 순환은 인간활동과 기후변화의 요인으로 인하여 시간 및 공간에 따라 항상 변화되기 때문에 특정지점에서의 유량도 수문학적 순환의 변동으로 인하여 변화된다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점에서 취득된 과거 유량자료를 이용하여 기후변화와 인간활동에 의해 변화되는 유량을 정량적으로 분리할 수 있는 두 가지 기법을 개발하였다. 인간활동에 의해 변화되는 유량(인간활동 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 인구 증가, 토지이용 변화 등을 들 수 있고, 기후변화에 의해 변화되는 유량(기후변화 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 온난화로 인한 강수, 기온, 습도 등의 변화를 들 수 있다. 이러한 요인으로 인한 유량의 변동을 분석하기 위해서는 먼저 관측된 자료가 가지고 있는 변동점을 분석하여 변동점 이전 구간을 비영향구간(non-impacted period), 이후 구간을 영향구간(impacted period) 로 나누어야 하는데 이를 위하여 이중누가곡선, 선형회귀분석, Mann-Kendall 검정, Pettitt 검정을 이용하였다. 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 분리함에 있어서는 두 가지 분석기법이 사용될 수 있다. 즉 인간활동 유량변동을 먼저 분석한 이후 기후변화 유량변동을 산정하는 기법을 적용할 수도 있고 반대로 기후변화 유량변동을 먼저 산정한 이후 인간활동 유량변동을 산정할 수도 있는데 본 연구에서는 두 가지 기법을 모두 적용하여 그 결과를 비교하였다. 인간활동 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서 비영향구간에 대해 SWAT-CUP을 활용하여 보정된 SWAT 모형을 구축하여 결과의 산정에 활용하였으며, 기후변화 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서는 영향구간에 대해 민감도 분석 기법 중의 하나인 Budyko 분석을 활용하였다. 본 연구에서 개발된 두 가지 기법을 이용하여 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 산정하여 비교함에 있어 한강 유역의 소양강댐 상류유역과 섬강유역을 대상으로 과거 관측자료를 취득하여 연구를 수행하였다. 소양강댐 상류유역과 섬강유역의 변화된 유량에 대해서 기후변화로 인한 영향의 비율이 높은지 인간활동으로 인한 영향의 비율이 높은지를 파악함으로써 궁극적으로 두 유역에서의 인간활동과 기후변화로 인해 발생된 유량의 변화 요인을 정량적으로 분리하여 파악할 수 있었다. 그러므로 이와 같은 연구를 활용하여 수문학적 순환 관계에 있어 앞으로 어떠한 요인이 유량변동에 많은 영향을 미치는지 예측하여 미래에 변화하는 유량에 대해 계획하고 수공구조물을 설계함에 있어 활용될 수 있는 설계지침을 제시할 수 있었다.
본 논문은 계통에 전력을 변동하여 계통 임피던스를 추정하는 기법의 문제점을 분석하고 개선된 역상분 전류 주입을 이용한 임피던스 추정 기법을 제안한다. 기존의 계통 임피던스 추정 기법에서는 유, 무효 전력의 크기를 변화시키고, 그에 따른 두동작점에서 측정된 전압의 변동량을 통해 계통 임피던스를 계산한다. 하지만 일반적인 계통 연계형 인버터에는 전원 전압의 위상을 추종하는 PLL이 동작하고 있으며, 이 PLL은 정상 상태에서 얻을 수 있는 전류 주입에 따라 발생하는 d-q축 전압의 변동량을 왜곡시켜 추정 오차를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 불평형 전원을 독립적으로 제어하는 듀얼 제어기와 정상분 PLL 기법을 사용하여 역상분 전류에 의한 역상분전압의 변동량만으로 PLL에 의한 PCC 전압의 정상 상태 측정 오차를 제거하여 계통 임피던스를 정확히 추정하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 PMSM(Permanent magnet synchronous motor)의 MTPA(Maximum Torque Per Ampere) 운전을 고려한 V/f 제어 시 안정화 기법에 대해 제안한다. PMSM은 V/f 제어 시 부하 변동에 따라 탈조할 가능성이 있다. 제안된 기법은 안정도 개선을 위해 추정된 q축 전류를 이용하여 부하 변동정보를 얻고 이를 바탕으로 고정자 주파수를 변동하여 회전자 속도가 동기속도를 유지할 수 있는 안정화 기법을 적용하였다. 제안된 안정화 기법으로 저속 영역부터 약자속 영역까지 부하변동에도 안정적인 운전이 가능하도록 하였다. 1kW SPMSM의 모의실험을 통하여 제안된 기법의 효용성을 검증하였다.
본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
고차원데이터에 대한 차원 감소 기법들은 많이 연구되어져 온 반면, 개념 변동을 가진 고차원 스트리밍 데이터에서 적용할 수 있는 차원 감소 기법에 대한 연구는 제한적이다. 이 논문에서는 스트리밍 데이터에서 적용할 수 있는 점층적 차원 감소 기법들을 살펴보고, 개념 변동 고차원 스트리밍 데이터에 대해 분류 성능을 향상시킬 수 있도록 차원 감소를 효과적으로 적용하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 장기간의 강우자료, 지하수위 변동자료 및 토지이용 상태 등을 이용하여 소유역내 지하수 함양량을 산정하였다. 적용된 기법은 지하수위 변동곡선법, SCS-CN법, 통계자료 분석기법 및 손실량 분석기법을 이용하여 소유역내에서 일평균 지하수 함양량을 각기 산정하였다. 지하수위 자료를 적용해 산정된 지하수 함양율은 SCS-CN법의 평균 지하수 함양율 14.24%보다 높은 18.9%로 나타났으며, 이는 우리나라 지하수 함량율인 18% 내외임을 감안할 때 소유역에서의 지하수 함양량은 일평균 약 $800m^3$ 이상 지하수로 환원되고 있음을 의미한다.
본 논문은 계통 연계형 태양광 인버터에서 고려해야 하는 단독운전방지 기법의 제안을 위하여 기존의 단독운전 방지 알고리즘에 대해 기술하고, 역률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시하고 해석한다. 시뮬레이션 모델은 PSIM을 이용하여 회로를 구성하였고 주기적 주파수변동을 통해 역률을 최대화 할 수 있는 주파수의 변동량을 확인하여 전력 시스템 품질을 최대로 이끌어내었다. 또한 기존의 주파수변동 기법과의 고조파 및 역률의 차이를 비교하여 본 논문에서 제안한 주기적인 주파수변동 기법의 타당성을 검증한다.
조립라인의 설계에서 중요한 목적은 조립라인을 구성하는 작업장의 수의 최소화와 각 작업장의 작업내용을 평형이 되도록 요소작업을 할당하는데 있다. 라인균형에 관한 기법은 일반적으로 발견적 기법과 컴퓨터를 이용한는 기법이 주로 개발되어있으며, 개발된 기법들은 공정설계에는 유용하게 사용될 수 있으나 가동괴고 있는 조립라인에서 생산 량의 변화 또는 작업자의 변동이 생기는 경우에 기존의 기법들이 부적절하므로, 특정한 제조 현장 조립라인의 특성에 맞는 기법이 개발되었다. 본 연구는 제조현장에서 공정설계뿐 아니라, 관리 및 개선의 도구로서 유용하게 활용하기 위하여 제조현장의 여러가지 제약조건 가운데서 요소작업의 결합기준과 작업자의 변동성을 고려하여 생산량의 변화 및 작업자의 변동에 따른 공정 배치를 가능하게 하는 개선된 라인균형기법의 개발에목적이 있다. 작업배치를 효과적 으,로 전개하기 위하여요소작업을 블록으로 나누고 Back Tracking 방법, 네트워크의 Branch Node 개념을 도입하여 새로 운 알고리즘을 개발하여 분석평가하였다.
최근 기상변동성 증가 및 기후변화로 인해 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이러한 변동성 증가는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동성 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동성 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 변동점 해석을 위한 모형을 개발하였다. 한강유역의 30년 이상의 강우 자료를 활용하여 연강우량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 약 2000년대를 기준으로 강우의 변화 양상을 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강우의 증가 특성을 효과적으로 평가할 수 있었다. 이와 같은 수문기상자료에 대한 변동성 분석은 미래에 발생 가능한 홍수나 가뭄과 같은 사상을 모의함에 있어 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.375-382
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1999
본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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