연구에서는 MOC 및 CFD를 이용한 극초음속 노즐 설계 절차를 수립하였다. MOC를 이용하여 설계된 비점성 노즐 형상에 대하여, 점성 유체 전산 해석을 통하여 경계층 두께를 산출하여 노즐 형상을 보정하였다. 여러 가지의 경계층 두께 정의를 비교한 결과, 노즐 단면 최대 속력의 95% 속력을 가지는 경계층 두께의 정의가 설계 마하수를 가장 잘 만족하는 것으로 여겨진다. 노즐 설계과정은 MOC 설계에 대한 격자 형성, 비점성 해석 및 점성 해석, 경계층 보정 및 점성 해석에 의한 확인 및 결과 도출의 순서로 진행되며, 모든 과정은 자동 일괄 처리토록 작성되었다.
열형광선량계의 TL 소자는 동일한 제조공정에 의해 생산되지만 소자의 반응도가 선량계 별로 편차가 있고, 반복사용 또는 외부로부터의 물리적 자극에 의해 반응도가 조금씩 감소한다. 이러한 반응도 감소를 기준선량제의 평균반응값에 맞추어지도록 보정해 주는 인자가 소자보정이자(ECF)이다. 열형광선량계(TLD)의 ECF 측정절차에 대해 자세히 기술하였으며 319개의 기준선량계, 교정용선량계, 현장선량제의 ECF를 3회 측정하여 평균값을 구하였다. 또한 3회 측정에 대한 %CV를 구하여 ECF 측정값을 검증하였다. 선량계 종류별 용도별로 ECF값의 부포를 구했으며, %CV값의 분포도 나타내었다. 현장선량계는 지난 3년동안 6회정도 사용되었는데 ECF값의 변화가 거의 없었고, 보다 빈번하게 사용된 교정용선량계의 ECF값은 평균 4.7% 증가하였다.
추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.
장마 및 태풍, 집중호우 등 다량의 강우발생시 댐 및 하천의 수위 관측은 국민의 생명 및 재산과 직접 연관되는 상황으로 안전재난 대비를 위해서는 안정적인 실시간 수위 데이터 확보와 신뢰성 있는 데이터는 과학적이고 신뢰성 있는 수자원 관리를 위한 필요충분 요소이다. 그러나 현재 운영되고 있는 댐이나 하천 상하류의 수위계는 신뢰성 확보를 위하여 현장에서 검정 및 교정이나 보정 등이 쉽지 않은 실정이다. K-water연구원에서는 길이분야인 수위계에 대한 국제공인 교정기관으로 운영중에 있으며, 현장에서 부자식 수위계를 교정할 수 있는 시스템 및 절차서의 부재로 표준교정실에서만 교정을 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 기준자와 카메라를 이용하여 부자식 수위계를 현장에서 교정할 수 있도록 이동형 교정시스템 및 표준교정 절차서를 개발하였으며, 수위 데이터의 신뢰성 있는 자료 확보와 일관성 있는 자료관리가 가능하도록 하였다.
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)는 고해상도 1.0m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 4.0m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙스럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.
공공 부문의 정보시스템 의존도가 점차 높아지면서 행정정보 시스템에 축적되는 데이터세트 기록의 관리와 활용에 관한 다양한 방안이 모색되고 있다. 행정정보 데이터세트를 아카이브 시스템이나 공유서버로 이관할 때 데이터 보정이나 품질 개선의 요구가 발생할 수 있다. 이 논문의 목적은 데이터웨어하우스 구축을 위해 데이터를 추출하여 변형 후 전송하는 절차와 방법을 참조하여 이관하는 행정정보 데이터세트 기록의 보정 및 품질 개선 방법을 제시하는 것이다. 이 논문에서는 데이터세트 기록 이관 시 검토할 필요가 있는 전형적인 데이터 보정 및 품질 개선 사례로 (1)추출 시 데이터세트 수량과 유효값 확인, (2)일관된 코드값의 부여를 위한 코드 변환, (3)복합정보의 컴포넌트화, (4)날짜데이터의 정밀도 결정, (5)데이터 표준화, (6)코드값의 설명정보 (7)메타데이터 확보 등 7가지를 제시하고 각각의 처리방법을 제안하고 있다. 데이터세트 기록 이관 시 적용하는 데이터 보정 및 품질 개선 기준은 데이터세트를 생산하는 행정정보시스템의 데이터 품질요건으로 활용할 수 있다.
터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
상황인식 서비스에서 위치설정은 매우 중요한 기술 요소이다. RSSI와 같은 전파특성 지수가 편리하고 저렴한 이유로 널리 사용되고 있다. 그러나 RSSI는 시간에 따른 변화가 크고 다중경로에 취약성으로 실내 환경에서 위치 설정에 적절하지 않다. 본 논문은 WLAN의 RF 전파특성 지수인 CSI(Channel State Information)를 이용하여 실내에서 임의 단말의 위치설정을 위한 거리추정에 소요되는 절차와 기법들을 제시한다. 먼저 거리추정의 포괄적인 절차를 정의하고, 거리대비 전파손실 모델의 환경 특성값을 보정하는 알고리즘을 제시한다. 상용 WLAN 통신모듈을 이용한 실험을 통하여 제안된 절차와 기법의 유용성에 대해서 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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