현재까지 많은 수문 시계열은 전통적인 선형 모형을 이용하여 분석되고 예측되어 왔다. 하지만, 자연현상과 수문시계열의 패턴 및 변동과 관련하여 비선형적 구조의 증거가 발견되고 있다. 따라서 시계열 분석 및 예측을 위한 기존의 선형 모형은 비선형적 특성에 적합하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 코코아 지역 인근에 있는 St.Johns 강의 일유량 자료에 대한 카오스 분석을 수행하였고, 그 결과 낮은 차원의 비선형 동역학적 특성을 가진 흥미로운 결과가 나타났지만 한국의 소양강댐 일유량 자료는 확률적 특성을 보여주었다. 카오스 특성을 토대로한 DVS(결정론적 vs 추계학적) 알고리즘을 이용해 두 시계열 시스템의 특성을 파악하였고 단기 예측을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 일 유량 시계열 예측을 위해 인공신경망 방법을 사용하였고, DVS 알고리즘에 의한 예측을 비교 분석하였다. 분석 결과, 카오스 특성을 갖는 시계열 자료가 보다 정확한 예측성을 보였다.
시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.
본 논문에서는 많은 가스터빈 산업체 및 연구기관에서 연소불안정 현상과 관련된 변수들을 예측하기 위해 가장 보편적으로 이루어지고 있는 열음향 해석 모델에 대한 기술 소개 및 최근의 연구 동향을 분석하였다. 선형 시스템 해석을 통하여 연소 불안정이 발생하는 고유 주파수 및 불안정 초기 성장률의 예측이 가능하다. 이를 위하여 정의된 시스템에서의 음향파와 열발생율 섭동간의 선형 관계식을 선형 음향 이론으로부터 유도할 수 있고, 이 관계식의 해를 구하기 위해서 가장 중요한 부분은 화염 전달 함수로부터 n-${\tau}$ 함수를 구하여 열발생율 섭동 결과에 대한 정보를 얻는 것이다. 현재까지의 연구 결과로부터 선형 특성 해석에는 상당한 진보가 이루어져 왔고, 실제 가스터빈 연소기에 적용하는 노력이 있었으나, 한계 진폭과 과도기 현상 예측을 위해서 요구되는 비선형 동적 특성 모델링 기술 개발은 현재 간단한 연소기와 버너의 적용에 머물러 있는 실정이다. 실제 복잡한 가스터빈과 같은 연소 시스템에 적용되기 위해서는 비선형 경계 조건을 고려한 시스템 동적 특성 연구와 화염의 비선형 거동을 더욱 정확히 설명할 수 있는 전달 함수에 대한 예측 기술이 선행되어야 한다.
화석연료에 대한 의존성을 줄이기 위한 대안으로서 재생에너지 사용이 요구되고 있다. 청정에너지원의 하나인 바이오매스는 그 물성치의 실시간 파악이 중요하기 때문에 다양한 종류의 바이오매스에 대해 널리 연구되어 왔으며, 방법론적인 측면에서는 비침투성이며 많은 정보를 가진 특징으로 인하여 근적외선 분광법이 성공적으로 적용되었다. 본 논문에서는 여러 바이오매스 종류에 대한 물성치의 빠른 예측을 위해 근적외선 데이터에 기반한 비선형 방법론의 적용성을 평가하였다. 다양한 방법론에 기반한 예측 모델들을 근적외선 데이터의 전처리방법과 조합하여 예측 성능을 평가하였다. 바이오매스 물성 예측 모델의 성능에서는 선형 모델보다는 비선형 모델에서 예측오차가 최소화되었으며 전처리 방법과 결합되었을 때 최적의 예측결과를 얻을 수 있었다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
본 연구에서는 신경회로망의 일종인 GRNN을 이용하여 동영상 대역분할 부호화에 적용하고자 하는 새로운 비선형 움직임 예측기를 제안하였다. 제안된 비선형 예측기의 성능은 가장 일반적으로 많이 사용되는 블록매칭 알고리즘과 비교하였다. 결과적으로 제안된 비선형 움직임 예측기는 블록매칭 알고리즘보다 2-3dB 성능이 우수함을 알 수 있었다. 특히, 제안된 예측기는 클러스터링 과정과 잡음 신호를 둔화시키는 기능이 있어서 원영상의 에지를 잘 보존하는 장점이 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 인간의 시각적 특성에 중요하며 동영상의 대역분할 부호화에서도 우수한 특성을 나타낸다.
본 연구에서는 지금까지 수행한 일련의 결과들에 근거한 지반력 계수와 극한 지반반력을 역해석적 방법으로 결정하고 이를 이용하여 비균질 지반에서의 비선형 수평거동을 예측할 수 있는 해석기법을 제안하고자 함이 목적이다. Chang이 제안한 해석기법은 비균질 지반의 비선형적인 거동을 예측하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 말뚝의 비선형 거동 예측을 위하여 Chang 모델에 p - y 곡선을 적용하는 복합적인 해석기법을 제안하고 해석 프로그램을 개발하였다. 그리고 본 해석기법의 적용성 검증을 위하여 모형실험 및 현장실험 결과와 상용 프로그램인 Pentagon2D을 이용한 해석 결과와 비교 검토하였다. 해석상에 이용한 지반반력 계수와 극한 지반반력은 균질지반에서 결정된 값을 비균질 지반에 적용하였으며, 본 해석기법에 의한 거동 예측결과는 모형실험 결과와 잘 일치하였다. 또한 현장실험과의 비교에서도 정도 높은 일치성을 보였다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
현대사회의 발전으로 인해 생성되는 수많은 정보는 시간과 공간의 제약이 없는 다차원적인 특성을 갖고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 보다 나은 결과를 위한 의사결정에 활용되고 있다. 또한 우리생활에서 발생하는 많은 현상을 보다 합리적이고 과학적인 방법으로 분석하여 정확한 예측이 이루어진다면 미래의 불확실성에 대한 불안을 해소하고, 현재의 의사 결정을 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다층 신경망을 이용하여 비선형적 관계를 표현할 수 있는 적응 능력을 갖을 뿐만 아니라 비선형 통계예측에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하였다.
이상적인 초음파 물체 감지 센서는 감지거리가 길고, 고해상도와 작은 크기이어야 한다. 그러나 현재 공기 중에 사용되고 있는 선형 초음파센서로는 공기의 높은 음흡수 때문에 이 세 가지 조건을 동시에 만족하기는 어렵다. 본 논문은 서로 다른 주파수성분의 두 음파의 비선형 상호작용으로 생성되는 두 주파수 차이에 상당하는 주파수의 음파를 이용한 물체감지 비선형적 초음파 감지센서에 관한 연구이다. 링-디스크 두 요소로 구성된 비선형적 초음파센서에 의해 형성되는 음장을 예측할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, 이 프로그램을 이용하여 비선형적 초음파센서의 최적 형태와 주파수를 결정하고, 선형 초음파센서와 세 조건 측면에서 비교 검토하였다. 비교 결과 비선형적 초음파센서가 해상도측면에서 유리하고, 75 dB이하의 초음파 소음환경에서 사용할 때 감지거리면에서 유리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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