본 논문에서는 시변 지연 시간이 있는 선형 이산 시변 구간 시스템에 두 가지의 불확실성이 동시에 존재하는 경우에 대하여 안정조건을 다룬다. 구간 시스템은 시스템 행렬들이 구간행렬의 형태로 주어지는 시스템으로 본 논문에서는 이러한 구간 시스템 행렬과 상태변수의 지연 시간이 시변인 특성을 갖는 시스템을 대상으로 한다. 비선형성을 포함하며 그 크기만을 알 수 있는 비구조화된 불확실성과 지연상태변수의 시스템 행렬 불확실성이 동시에 존재하는 경우의 시스템 안정조건을 제안한다. 두가지 종류의 불확실성에 대하여 안정 유지 가능한 크기를 해석적인 수식으로 유도한다. 제안된 안정조건과 안정 보장 크기는 기존의 다양한 선형 이산 시스템에 대한 안정 조건들을 포함할 수 있으며, 시변 지연시간 변동 크기, 불확실성의 크기들과 구간행렬의 범위 등의 값을 모두 조건식에 포함하게 된다. 새로운 안정범위는 수치예제를 통하여 이전의 결과와 비교하며 효용성과 우수성을 검증한다.
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시변 지연 시간이 있는 선형 구간 이산 시스템에 비구조화된 불확실성이 존재하는 경우에 대하여 안정조건을 다룬다. 이산 시스템의 시스템 행렬들이 구간행렬의 형태로 주어지는 구간시스템에 대하여, 지연 시간이 일정 구간 범위 안에서 시변으로 변동되고, 비선형성을 포함한 불확실성이 그 크기만이 주어지는 비구조화된 불확실성의 형태로 존재하는 시스템의 안정성 조건을 제안한다. 안정조건의 유도는 기존의 리아프노프 방정식의 상한 해를 이용한 방법과는 다르게 리아프노프 안정 조건을 기반으로 이루어지며, 간단한 부등식의 형태로 표현되어 안정성 판단에 편리하게 적용될 수 있는 장점을 갖는다. 또한, 제안된 안정조건은 기존에 발표된 다양한 선형 이산 시스템의 안정조건들을 포함하는 매우 포괄적이고 강력한 것으로, 시변 지연시간 변동 크기, 불확실성의 크기와 구간행렬의 범위를 모두 조건식에 포함하게 된다. 새로운 조건의 우수함은 유도과정에서 증명되어지며 수치예제를 통하여 제안된 조건의 효용성과 우수성을 검증한다.
확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.
이논문은 입력과 상태변수에 제한조건이 있는 이산형 불확실 선형 시스템을 위한 강인한 이동구간 제어기를 제시한다. 모델 변수는 콘벡스 집합에 속하는 불확실성 성질을 갖는다. 제안된 이동구간 제어기는 터미널 가중치 행렬들과 입력과 상태변수의 제한조건을 가지는 최악의 일단계 목적함수의 최소화에 기초한다. 제안된 이동구간 제어기는 위의 불확실한 시스템을 일정한 터미널 가중치 행렬에 대한 행렬 부등식 조건하에서 안정화 시킬수 있다는 것을 보인다. 이 강인 이동구간 제어기는 기존의 무한 구간 강인 이동구간 제어기보다 같은 설계 조건하에서 보다 더 일반적인 구조와 더 큰 간으한 초기 상태 영역을 갖는다. 이 제시된 이동구간 제어기는 반한정 프로그래밍을 이용하여 얻어진다.
임시지식을 표현하고 추론하는 것은 인공지능 분야에서 중요한 문제로 되어왔다. 그런데 우리는 또한 일상생활에서 불확실성을 지니고 있는 임시지식을 자주 대하게 된다. 최근에 Dubois와 Prade는 시간의 기본단위로 시간점을, Dutta는 구간을 사용하여 이를 표현하였다. 본 논문에서 우리는 구간을 시간의 기본단위로 하면서 그 구간들이 점들과 같은 순서구조를 갖는 특성을 가진 새로운 표현모델을 제안한다. 그리고 간단한 추론규칙들을 제시하며 발생시기가 불확실한 사건들사이의 임시관계를 표현하되 convex한 사건과 non-convex한 사건을 나누어 설명한다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 시변 지연 시간이 있는 선형 이산 시변 구간 시스템에 비구조화된 불확실성이 존재하는 경우에 대하여 안정조건을 다룬다. 구간 시스템은 시스템 행렬들이 구간행렬의 형태로 주어지는 시스템으로 본 논문에서는 이러한 구간 시스템 행렬과 상태변수의 지연 시간이 시변인 특성을 갖는 시스템에 대하여, 비선형성을 포함하며 그 크기만을 알 수 있는 비구조화된 불확실성이 존재하는 경우에 대한 시스템의 안정조건을 제안한다. 안정조건의 유도는 리아프노프 방정식의 상한 해를 이용하는 기존 결과와는 다르게 리아프노프 안정 조건을 기반으로 이루어지며, 간단한 부등식의 형태로 표현되어 안정성 판단에 편리하게 적용될 수 있는 장점을 갖는다. 또한, 제안된 안정조건은 기존에 발표된 다양한 선형 이산 시스템에 대한 안정 조건을 포함할 수 있는 포괄적이고 강력한 것으로, 시변 지연시간 변동 크기, 불확실성의 크기와 구간행렬의 범위를 모두 조건식에 포함하게 된다. 새로운 조건의 우수함은 유도과정에서 증명되어지며 수치예제를 통하여 제안된 조건의 효용성과 우수성을 검증한다.
전력 사업자들은 일반 수용가에 대한 공급 신뢰도를 개선하기 위해서 배전 자동화 시스템을 도입, 실시간 고장구간 탐색 및 계통 재구성을 추진하고 있다. 그러나. 고장 감지기 자체의 오동작이나 통신상의 오류, 다중사고의 가능성 등 불확실성을 포함하고 있기 때문에 비상시 사고구간 추정에 많은 노력과 시간비용이 요구될 수 있다. 따라서. 본 연구에서는 확률론과 휴리스틱 탐색법을 이용하여 배전자동화 시스템에 수집된 정보가 불확실성을 포함하는 경우에도 신속하게 사고 예비 후보 지역을 제시함으로써 고장구간 추정시간을 최소화 할 수 있는 전문가 시스템이 개발된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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