이번 편에서는 첫 번째 편에서 소개된 블랙박스 모델을 결정하는 기법 중의 하나인 매개변수 시스템 식별법을 소개한다. 이 기법은 식별하고자 하는 대상 시스템에 대하여 매개변수들로 표현되는 여러 가지 후보 모델들을 선정한 후 확정된 입출력 데이터와 추정 알고리즘을 적용하고 여러 가지 검증과정을 통하여 실제 시스템의 데이터에 가장 가까운 특성을 보이는 모델을 선정하는 방법이다. 이를 위해서 본 편에서는 선형-시불변 시스템의 블랙박스 식별에서 종종 사용되는 여러 가지 모델구조들을 소개한다.
기계시스템의 비선형특성 해석을 위하여 여러가지 방법이 활용되고 있는데, 이들은 Nyquist 선도의 찌그러짐(distortion), Hilbert 변환, 복원력면(restoring force surface), NARMAX, 고차 주파수응답함수(higher order frequency response function), DPE(direct parameter estimation)를 이용한 방법등이다. 이들중 고차 FRF(frequency response function)는 그 개념이 선형시스템의 FRF와 유사하여 비선형시스템의 해석방법으로서 주목을 받고 있으나 아직은 고차 FRF의 특성에 대한 이론적 연구 단계이고, 고차 FRF로부터 비선형특성을 정량적으로 해석하는 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 다항식으로 표시되는 비선형성을 갖는 시스템이 정현파가진을 받을 때 그 응답의 가진주파수 성분은 가진력진폭과 고차 FRF의 무한급수로 나타낼 수 있다. 가진력의 진폭을 변화시켜가며 응답을 측정하고, 고차항을 무시하면 고차 FRF의 값을 근사적으로 구할 수 있다. 고차 FRF는 비선형 시스템의 매개변수의 식으로 나타낼 수 있으므로 이로부터 비선형 매개변수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 비선형강성과 비선형감쇠를 갖는 1자유도 시뮬레이션 시스템에 이 매개변수 추정법을 각각 적용함으로써 이 방법의 가능성을 고찰하였다.
본 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용하는 PI+D 제어기 설계에 대하여 기술한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고, 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안된 제어기는 제어대상이 비선형일 때 자기 동조 성능이 개선된다. 퍼지 PI+D 제어기가 적용되면, 퍼지추정 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당하는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 속도 추정의 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.
도시개발에 따른 인구증가와 강수의 계절적 편중 등으로 인하여 우리나라의 수자원량은 부족한 실정이다. 따라서 이러한 수자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 유역의 가용 수자원량의 파악과 이에 따른 최적배분이 필요하다. 이러한 하천유량은 우량이나 수위와 같이 연속관측이 어렵기 때문에 관측치가 한정되어 있는 것이 일반적이며 자연하천에서 실시간으로 유량자료를 생산하는 것은 많은 인력과 장비, 경비가 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 유량자료의 생산에 있어서 시간과 비용의 경제성 등을 고려하고 좀 더 효율적인 방법을 찾기 위하여 낙동강 유역의 제 1지류인 금호강 유역 내에 위치한 동촌 수위관측소의 유량자료를 이용하여 상류에 위치한 금호 단포교 지점을 미계측 유역이라 가정한 후 유량추정방법에 따른 적용성 검토를 위해 강우-유출모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)과 유역면적만을 활용하는 비유량법(Drainage-area ratio method), 유출에 영향을 주는 지형인자를 이용하는 지역회귀방법(Regional regression method)을 적용하여 그 타당성을 비교하였다. 모의된 결과, 동촌 금호 단포교 지점의 연간 상하류 유량비교에서 유량반전은 없었으며 비유량법의 유량추정에서는 높은 상관성을 보였으나 2008년과 2009년의 가뭄으로 인하여 강우-유출모형의 유량추정에서는 낮은 상관성을 보여주었다. 지역회귀방법에서는 수위관측소별 유황자료를 종속변수로 유역면적, 유역평균경사, 유로연장을 독립변수로 하는 회귀식을 산정하여 비교하였으나 본 연구에서는 사용된 자료수가 적고 수리구조물을 이용한 회귀수량 등으로 인하여 갈수량이 실측유량과는 다소 차이가 발생하였다. 미계측 유역의 유량추정시에는 자료의 축척기간과 연도별로 안정된 호우사상, 유역의 적절한 배분에 따라 결과치가 좌우되며 본 연구에서 사용된 유량추정은 관측 자료를 기초로 한 간접적인 방법들이였다. 결과적으로 금호강 유역의 동촌 지점을 이용하여 유량추정방법들을 적용해본 결과 비유량법과 강우-유출모형을 사용하는 것이 적정하였으나 관측 자료의 축적기간이 길고 상하류 간의 유량이 안정된 유역에서는 지역회귀방법의 적용으로도 안정된 유량을 산정할 것이라고 판단된다.
층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.377-385
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2015
표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.
확률강우량은 일반적으로 년최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 실시하여 산정하며, 국내에서는 주로 매시각별로 관측된 자료를 이용하여 지속기간 1시간에서 24시간 사이에 대하여 산정하고 있다. 그러나 도달시간이 매우 단시간인 도시 유역의 확률강우량 산정을 위해서는 지속기간 15분 혹은 지속기간 30분과 같은 짧은 지속기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요하며, 이와는 반대로 지속기간 24시간 이상의 장기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요한 경우도 있다. 본 연구에서는 이와 같이 관측되지 않은 지속기간에 대한 확률강 우량을 산정하기 위한 방법으로써 강우자료의 지속기간별로 일정한 스케일이 유지된다는 스케일링 성질(Scaling Invariance Property)을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 이를 위해 대상지역의 지속기간별 년최대 강우량자료를 구축한 뒤 L-모멘트법으로 산정된 매개변수와 스케일링 성질을 이용하여 확률강우량을 산정한 후 이를 기존의 빈도해석 결과에 의한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
영상분할 결과는 알고리즘에 관련된 매개변수들에 따라 다르기 때문에 최적 분할을 위하여 시행 착오법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 3차원 변량 분석법을 이용하여 영역기반 active contour 방법에 관련된 최적 매개변수들을 결정하는 방법을 제안한다. 3원 변량 분석법에 의해서 추출된 결과와 사용자가 영상에서 직접 그린 결과가 상호 비교된다. 마지막으로 각 매개변수들의 주요 효과와 상호작용 효과를 측정하고 최적 값을 추출하기 위하여 점 추정 및 구간 추정 값을 계산한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구간 상수 모델을 대상으로 영상분할시 최적 매개변수들을 추출하는데 큰 도움을 줄 것이다.
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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