돌발홍수 예경보시스템의 입력자료로 예측강우가 활용된다. 기상청과 환경부에서는 초단기 예보의 목적으로 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting and Lagrangian Extrapolation)을 생산하고 있다. MAPLE은 선행 30분까지의 예측품질은 어느 정도 정확하다고 볼 수 있으나 그 이후 특히 3시간 이상이 되면 예측품질이 크게 떨어지는 문제가 있다. 예측강우의 편의보정을 위한 여러 시도들이 있었으나 호우의 규모 및 이동특성을 고려한 사례는 제한적이다. 호우의 이동특성을 고려해야하는 이유로는 첫째, 예측의 특성상 예측강우가 생성되고 편의보정이 이루어지는 시간 동안 호우는 이동을 하기 때문이다. 둘째, 호우가 이동을 하면서 편의보정의 대상이 되는 지역에 적합한 보정계수의 결정이 어렵기 때문이다. 마지막으로 돌발홍수는 장마와 같은 전선형 강수가 아닌 국지성 호우와 같이 빠르게 움직이며 강한 호우를 내리는 강수에 의해 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 호우의 이동특성을 고려하여 예측강우 보정계수를 결정하고 이를 예측강우에 실시간으로 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 Backward tracking은 미래에 호우가 도달할 지역(대상지역)으로부터 현재 호우가 위치하는 지역을 추적하는데 이용된다. 추적된 지역에서 보정계수가 결정된다. Forward tracking은 현재 호우가 위치하는 지역으로부터 대상지역을 다시 추적하는데 이용된다. 앞서 결정된 보정계수는 대상지역의 예측강우에 적용된다. 해당 방법론을 2019년에 발생한 주요 호우사상에 실시간 적용하고 평가하였다. 그 결과, Backward-Forward tracking 기반 예측강우 보정방법을 적용한 경우에는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 보정결과가 도출됨을 확인되었다.
본 논문은 과도고전압 측정시스템의 단위계단응답으로부터 구한 보정계수를 사용하여 수치계산에 의해 출력값을 보정하는 방법에 대하여 기술하였다. 또한 실규모 용량성분압기의 분압비와 상승시간을 갖는 모의등가회로를 구성하여 측정한 바, 본 연구에서 제안된 보정방법은 급준파 및 차단파 등의 어떠한 입력에도 유용하게 사용할 수 있다.
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
이동통신 시스템의 성능을 증가시키기 위해서 다중안테나 기술 중의 하나인 빔포밍(beamforming) 기술을 적용하고자 하는 노력들이 많이 이루어지고 있다. 이러한 빔포밍 기능을 수행하기 위해서는 여러 RF 안테나 패스간의 위상 및 진폭차를 주기적으로 보정해 주는 절차가 필요한데, 이를 RF-패스 보정절차(calibration) 라고 한다. 하지만, 현재 Mobile WiMAX 기지국에서 사용되고 있는 RF-패스 보정 방법은 중계기가 연결될 때에 문제가 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 기술하고 이를 해결하기 위한 새로운 보정절차 방법을 제시한다.
정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.
강원대학교 지구물리검층 보정용 시추공에서 2007, 2008년 및 2009년에 수행된 연차별 이격보정 자료를 이용하여 기존 이격보정 기법의 효과를 비교 검토하고 보다 효과적인 이격기법 마련을 위한 연구를 실시하였다. 먼저 이격보정의 두축을 이루고 있는 일반이격보정과 밀도변환이격보정 기법을 적용하고 그 보정 효과를 비교한 결과, 적용의 편의성이 돋보이는 밀도변환이격보정에서 일반이격보정보다 보정 오차가 2배 이상 높게 나타남을 확인하였다. 방사능감쇠 이론곡선을 적용하는 방법에서는 밀도변환이격보정의 경우보다도 더 큰 오차가 나타나 활용의 이점을 찾을 수 없었다. 이러한 결과 위에서 일반이격보정과 밀도변환이격보정 기법을 효과적으로 결합시켜 편의성과 정확성을 겸비한 역변환이격보정 방법을 제안하였다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
밀도 검층에 미치는 각 영향 요소들을 검토하고 현행 사용자 보정의 한계와 문제점 파악을 위한 기초 실험이 수행되었다. 간접 보정 방법에 속하는 현행 사용자 보정을 물과 알루미늄 블럭을 사용하는 사용자 보정과 반감기 식을 이용한 사용자 보정으로 구분하여 분석하였으며 국내에서 처음 시도된 지구물리모형 시추공을 이용한 직접 보정 방법의 적용 결과와 비교, 분석되었고 이로부터 기존의 사용자 보정의 한계와 가능성을 평가할 수 있었다.
일반적으로 공정설계자는 실제 절삭을 위하여 각 공정의 표준 절삭조건에 대하여 적적한 보정을 수행한다. 이러한 보정과정에서 사용되는 지식은 경험에 바탕을 둔 것이므로 이의 시스템화는 경험 지향적인 방법론(Experience-Oriented Method)을 요구한다. 본 논문에서는 밀링 공정을 대상으로, 검색된 표준 절삭조건에 대하여 최적의 절삭조건을 결정하기 위한 방법과 제안된 방법에 의해 개발된 시스템을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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