자연하천의 유량값은 일반적으로 횡단면의 면적과 이를 통과하는 유속의 곱으로 산정된다. 유량측정 방법은 하천의 형태와 저 평수기 및 홍수기의 수위에 따라 도섭법, 교량법, 부자법 및 보트를 이용한 ADVM 측정법 등 다양한 방법으로 실시된다. 그러나 현장 여건에 따라 흐름에 직각이 아닌 사교에서 측정이 이루어지는 경우에는 단면적의 오차를 포함할 가능성이 크기 때문에 횡단면의 측선 각도에 따라 각보정을 실시해야 한다. 현재 사교에서 유량 측정을 실시하는 경우, 흐름의 직각을 기준으로 처짐각을 측량하여 각 측선에 $cos{\theta}$를 적용하여 단면적을 보정하고 있는데, 이 처짐의 정도가 유량의 참값에서 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 검토가 요구된다. 본 연구에서는 한강수계 왕숙천에 위치한 퇴계원 지점에서 실시간 수위에 따른 유속을 측정하였으며, 횡단면에 직각인 측선을 기준값으로 제시하고, 처짐각의 정도를 $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$, $40^{\circ}$, $50^{\circ}$까지 늘려 산정된 유량값을 기준값과 비교 분석하였다. 본 연구에 쓰인 측정기기는 Price AA 유속계이고, 측정방법으로는 유량의 흐름 방향을 기준하여 직각으로 수면에서 0.6d 지점의 유량측정방법(1점법)을 적용하였다. 그 결과 유량의 흐름 방향을 기준하여 직각인 경우 $1.39m^3/s$의 유량에서 보정 전 각 $10^{\circ}$의 유량 $1.36m^3/s$, $30^{\circ}$의 유량 $1.49m^3/s$, $50^{\circ}$의 유량 $2.25m^3/s$로 각이 클수록 단면적이 크게 나타나며 유량 역시도 과대 산정됨을 알 수 있었다. 따라서 도섭법을 이용한 유량측정이나 사교에서의 교량법 등을 적용하여 유량측정을 실시할 경우 유량의 흐름방향을 기준으로 직각으로 유량측정을 실시하여 유량을 산정하되 부득이한 경우로 사교에서의 측정이 이루어 졌을 시 흐름 방향을 기준으로 각도를 측정하여 크게 나타나는 단면적에 처짐각을 보정하여 유량을 산정함이 오차를 줄일 수 있으며, 신뢰성 있는 유량자료 생산의 방법이 라 할 수 있겠다.
본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.
교통량은 교통망 계획, 도로 설계, 도로 관리 등에 직접적으로 활용되는 중요한 기초자료이다. 교통량은 고정식 교통량조사 장비를 설치하여 연속적인 자료를 수집하는 상시조사와 특정일을 조사하는 수시조사로 구분되어 조사되고 있다. 상시조사의 경우 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료의 결측이 발생하며, 이러한 결측을 보정하기 위하여 다양한 방법이 적용되어 왔다. 본 연구에서는 결측 발생일 전 후의 자료를 활용하는 응용 지수평활화법을 제안하였으며, 평가 결과 교통량 변동계수가 낮은 경우 보정의 정확성이 제고됨을 알 수 있었다. 게다가 지점의 교통량 변동성이 결측 보정의 정확성에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다. 따라서 교통량 결측 보정의 신뢰성을 높이기 위해서는 지점별-시기별 결측 보정 방법이 달리 적용되어야 할 것이다.
최근 항체의 정확도를 향상시키는 방법으로 기준국으로부터의 거리와 관계없이 높은 정확도와 신뢰도의 유지가 가능한 단방향 Network RTK 방식이 고려되고 있다. 그러나 단방향 Network RTK 방식의 보정정보는 사용자를 중심으로 인근 기준국의 망 구성을 통해 생성되고 사용자가 이동시 보정정보 생성을 위한 기준국 조합이 바뀌므로 보정정보의 불연속 구간이 발생하게 된다. 이러한 보정정보의 불연속은 RTK 위치 결정을 위한 이중차분으로도 제거되지 않고, 본 논문에서 구성한 시뮬레이션의 경우 수평 13cm, 수직 48cm의 오차를 야기하였다. 이에 대한 대안으로 이종 네트워크간 주(Master) 기준국을 동일화하는 방안, 복수의 보정정보 수신 모듈을 설치하여 비교 보상하는 방안, 이종 네트워크 간 미지정수 레벨링의 세 가지 방법을 본 논문에서 제시한다.
비냉각형 열상 시스템에 대한 관심이 국방 및 항공우주 분야에서 증가하고 있다. 특히, 국방분야 무기체계에서는 무인화 및 주야간 적군 탐지를 위한 요소기술로 활용되고 있다. 비냉각형 열상 시스템의 연구 분야 중 저비용, 저전력, 소형화를 위한 비냉각형 TEC(Thermal Electric Cooler)-less 열상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 TEC-less로 운영하기 위해서는 최적화된 불균일보정 계수의 추출 및 적용이 요구된다. 본 논문에서는 TEC-less로 최적화 된 보정 계수 획득 방법으로 선형 보간법을 이용한 보정 계수 추정 방법인 DCCE-LI(Dynamic Calibration Coefficient Estimation with Linear Interpolation)을 제안하고, 실험을 통해 제안 기법이 기존의 정적 보정 계수를 적용한 것에 비해 IR 영상 품질이 우수하고, 실시간 보정 계수 추정이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 국제해사기구(IMO), 국제항로표지협회(IALA) 등 국제기구의 DGNSS 서비스 요구성능 증가에 기술적으로 대처하고, 해상교통안전 증대를 위하여 선박자동식별시스템(AIS)의 기지국 시스템에서 DGPS 기준국 기능을 수행할 수 있는 효과적인 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 DGPS 기준국에서 제공하는 보정 정보를 네트워크를 통하여 AIS 기지국에서 수신하고, 수신된 보정정보를 단순히 해상 선박의 AIS 단말기에 중계하는 방법이 아니라 AIS 기지국에서 커버리지 내의 선박에 최적화된 보정정보를 생성하여 전송하는 방법이다. 이를 구현하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 DGPS 기준국과 네트워크를 통해 연결되는 AIS 기준국을 설계하고, AIS 기준국에서 보정정보를 생성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 그리고 DGPS 기준국 보정정보의 실측 데이터를 기반으로 제안한 알고리즘의 성능평가를 수행하고 그 결과를 제시한다. 마지막으로 제안한 시스템의 효율적 적용 방안에 대해 논의한다.
추진기관 개발 초기에는 동일한 또는 유사한 시험 데이터 없이 설계에 필요한 중요한 인자들을 예측하여야 하며, 그 정확도는 추진기관 뿐 아니라 시스템 전체의 성능에도 직접적으로 영향을 미친다. 특히 비추력 보정계수와 추력 보정계수의 예측은 필수적인데, 그동안은 유사한 시험 결과를 사용한다던가, 엔지니어의 경험으로 그 값을 정하였는데 본 논문에서는 추력 손실의 요인이 되는 물리적 현상들에 대한 여러 모델들을 분석하고, 이를 이용하여 비추력 보정계수와 추력 보정계수를 계산하는 방법을 연구하여, 고체 추진기관의 실제 연소시험에서 얻어진 결과와 비교하였다. 분석 결과 물리적 개념과 일치하는 결과를 보여주고 있으며, 정량적으로도 약 1% 이내의 오차 범위 내에서 추력 보정계수와 비추력 보정계수를 예측할 수 있는 능력을 나타내고 있으므로 그 유용성을 확인하였다.
최첨단 측량기술로 획득되어진 고해상도 위성영상과 항공레이저측량 자료들을 의미 있는 지리정보로 활용하고 상호보완적인 가치를 창출하기 위해서는 이러한 자료들을 같은 좌표계 상에 표현할 수 있도록 기하보정 하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 항공레이저측량 자료를 활용하여 기하보정하기 위한 방법론을 제안하였다. 이를 위해 항공레이저측량 자료와 고해상도 위성영상인 IKONOS-2 위성영상으로부터 선형 기하요소를 추출하였으며 추출된 선형요소를 기하보정의 기본요소로 활용하여 고해상도 위성영상의 단사진과 항공레이저측량 자료의 기하보정을 수행하였다. 마지막으로 연구를 위하여 수집된 실제 측량자료에 개발된 방법론들을 적용하고 도출된 결과에 대한 통계평가를 수행함으로써 연구결과의 효용성을 입증하였다.
기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R2가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.
다중 대체법은 표본조사에서 결측값이 발생하였을 때 가장 흔히 사용하는 방법이다. 이 방법은 여러 요인에 의해 그 성능이 좌우되며 특히 이상점의 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 가중치 보정법을 이용하여 이상점의 영향력을 줄여 다중 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 가중치 보정법을 이용하여 얻어진 최종 가중치를 다중대체에 사용하였으며 SAS의 PROC MI가 다중 대체를 위해 사용되었다. 모의실험과 매월노동통계 자료를 이용한 실제 자료 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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