증기표의 상태량들은 실험을 통하여 얻어진 값이거나 적절한 가정하에서 근사적으로 계산된 값이다. 따라서 증기표의 상태량들은 기본적으로 오차를 가지고 있다. 또한 이러한 상태량을 수치해석에서 사용하기 위하여는 함수 근사를 통하여 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 포화증기표에 대해 난수를 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들어 측정오차를 포함하는 상태량의 대용으로 사용했다. 이 데이터의 모델링에는 신경회로망과 2차 스플라인 보간법을 사용되었다. 해석 결과 양단에서는 스플라인 보간법이 신경회로망보다 훨씬 더 적은 상대오차를 보였으며, 양단을 제외하면 신경회로망은 대체로 ${\pm}0.2%$, 스플라인 보간법은 ${\pm}0.5$~1.5%의 오차를 보였다. 이것은 사용 범위에서는 신경회로망이 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 상대오차를 가진다는 것을 의미한다. 이 결과로부터 신경회로망이 스플라인 보간법보다 원래의 값은 더 잘 추적할 수 있으며, 신경회로망이 포화증기표의 모델링에 더 적절한 방법이라는 사실을 확인하였다.
기존의 전통적인 회귀분석 기반 교정방법에 비해 높은 교정정밀도를 얻을 수 있는 5-hole pressure probe의 교정방안을 연구하였다. 이 새로운 교정기법은 교정시험으로부터 획득한 데이터와 곡선적합 결과간의 차이를 이용하여 산정한 단일 영역에 대한 오차보간 반응곡면을 사용한다. 끝단의 직경이 4.0 mm인 5-hole probe를 자체 제작하고, 레이놀즈수$4.11{\times}10^6$/m와 흐름각 ${\pm}48$에서 교정시험을 수행하였다. 최소자승 회귀분석모델과 단일영역 오차보간 모델을 적용하여 자료처리를 수행하고 이들 두 교정방안에 대한 비교평가와 분석을 수행하였으며, 아울러 교정 정밀도에 대한 평가도 수행하였다.
본 논문은 서로 다른 스플라인 곡선들간의 위상적 상호관계로서 곡선과 곡면 설계상에서 중요한 작업인 주어진 영역 안에 한정된 보간곡선 제어방법을 제안한다. 위상적 상호관계는 곡선들간의 영향범위 관계 그리고 스플라인 곡선들과 곡면간의 기하학적 관계를 의미한다. 기존의 방법은 선형 분모를 가지는 분수식 3차 보간법을 사용하여 주어진 영역에서 제한된 보간 곡선을 제어하는 방법을 제안하였으나, 일반적인 경우에서 실행 상의 많은 계산량과 오차가 나타나는 문제점을 나타내었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 선형분모를 가지는 가중치된 분수식 3차 보간법을 제안한다. 이 방법은 변형 보간된 물체상의 변화량을 계산하여 불규칙한 패치들간의 결합부분과 제어 및 국부수정의 변형을 제어하는 방법을 제안한다.
보간기(Interpolator)는 NC 공작기계에서 공구의 궤적 및 이송속도를 제어하는 주요한 요소이다. 보간기는 보간계산 과 펄스의 발생을 전자회로로서 행하는 하드웨어 보간기와 컴퓨터 프로그램으로 수행하는 소프트웨어 보간기로 나눌 수 있는데 하드웨어 보간기는 고속보간이 가능하지만, 유연성이 부족한 단점이 있기 때문에 CNC 화 뒤로는 그 의존도가 점점 낮아지고 있다. 본 연구에서는 더 광범위한 기준펄스 보간기의 특성을 조사하기 위하여 DDA, SPD(Smooth Pulse Distribution), SFG(Saita Function Generator) 방식의 직선, 원호, 타원보간 성능을 알고리즘의 처리속도, 경로오차의 측면에서 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
수치해석에서는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 수치값이 필요하다. 그런데 증기표의 대부분의 열역학적 성질들은 측정된 값이기 때문에 기본적으로 측정 오차를 가지고 있다. 본 연구에서는 압력 기준의 물의 포화 상태에 대해, 난수를 발생시켜 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들었다. 이 데이터를 신경회로망과 스플라인 보간법으로 함수 근사를 하였다. 해석 결과 신경회로망이 2차 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 백분율 오차를 보였으며 이로부터 신경회로망이 측정 오차의 영향을 적게 받는 함수 근사에 적절한 방법임을 확인하였다.
이 논문에서는 정적분의 근사 값을 계산하는 여러 적분 문제 중에서 보간 법을 사용하는 수치적분법의 평균오차에 대해서 연구한다. 특히 가장 널리 쓰이고 있는 방법 중의 하나인 복합 Newton-Cotes 구적법의 평균오차에 대해서 연구한다. 주어진 구간을 등 간격으로 나누었을 때, 각 점에서의 함수 값을 information으로 사용할 경우, 복합 Newton-Cotes 구적법의 평균오차를 계산하였으며, 이 때 이 오차는 가장 최소임을 이 논문에서 증명한다.
비선형 클라인 고든 방정식의 수치해를 구하기 위해 라그란제 보간을 사용하는데 비선형 항을 계산하기위해 보간식의 차이가 거의 없는 변형된 식을 사용하여 해의 .안정성과 해의 수렴성을 밝히고 오차를 분석하였다. 즉 $I(x)^{3}$ 대신에 $f(x_i)^{3}I_i(x)$을 사용하였으며 오차는 $C(\frac{1}{N})^{N-1} hN(N-1)(\frac{N}{2})^{N-1} /(\frac{N}{2})!$ 이하임을 보였고 석기서 N은 다항식의 차수이다.
수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.
본 연구에서는 오늘날 해상측량에서 주로 사용되고 있는 DGPS기법과 음향측심기를 조합하여 취득된 해저지형의 3차원 위치정보를 크리깅(kriging), RBF(radial basis function), 최근린(nearest neighbor) 보간법을 이용하여, 항만공사에서의 호퍼준설량을 산정하였다. 또한, 각각의 보간법에 의해 산정된 호퍼준설량과 실제 준설량을 비교·분석함으로써, 준설량 산정에 있어 DGPS/Echo Sounder 기법의 활용성을 확인할 수 있었다. 그 결과, 크리깅 보간법을 적용한 경우 내용적 차이는 15,364㎥로 약 1.89%의 오차율을 나타내었으며, RBF 보간법과 최근린 보간법을 적용한 경우에는 각각 3.9%, 4.4%의 오차율을 나타내었다. 향후, 항만공사에서의 준설량 산정에 있어서 해저지형의 특성에 따른 적합한 보간법 적용에 관련한 연구가 선행될 경우, 보다 신속하고 정확한 준설량을 산정 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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