검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.
일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 초유동 콘크리트용 모르타르의 물/결합재비 및 고성능 감수제 첨가율에 따른 상대플로우 면적비와 상대깔대기 속도비의 상관관계를 실험으로 검토한 것이다. 구속수비 실험결과, C급 플라이애쉬>F급 플라이애쉬 > 석회석분순으로 나타났기 때문에 F급 플라이애쉬 및 석회석분은 유동성 개선에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 모르타르 실험결과, 상대플로우 면적비와 상대깔대기 속도비는 고성능 감수제 첨가율이 일정할 경우 물/결합재비의 변화에 따라 원점을 지나는 직선관계로 나타났지만, 물/결합재비가 일정할 경우에는 고성능 감수제 첨가율의 변화에 따라 원점을 지나는 곡선관계로 나타났다. 따라서, 수식화 모델은 Rm= A. m0.4가 합리적이며, 최적값인 ( m .Rm)=(5.1)을 만족하는 배합조건은 플라이애쉬의 경우 치환율 30%, 물/결합재비 83%이며, 석회분의 경우 치환율30%, 물/결합재비 77%로 판명되었다.
본 연구에서는 현재 활발한 연구가 진행되고 있는 고정밀 지오이드 모델 개발에 있어서 중요한 요소 중 하나인 지상중력자료를 획득하기 위해 상대중력계를 이용하여 중력을 측정 하였다. 1등 수준노선 총 58점의 수준점에 대하여 상대중력측량을 실시하였고 이렇게 얻어진 중력값으로부터 지구조석보정 및 기계고 보정 후 자유망조정 방법을 이용하여 중력성과를 계산하였다. 이와 같은 방법을 통해 얻어지는 지상중력자료들은 고정밀 지오이드 모델 개발에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
자체의 중력 효과를 고려하는 구대칭 완전 유체 전산모사 연구를 위해 일반상대론적 유체역학 코드를 이 분야 연구자들을 위한 공개용으로 개발하였다. 이 코드는 3+1 ADM(Arnowitt-Deser-Misner) 공식과 등방 공간 좌표를 사용하였다. 시공간 기하를 구하기 위해 극한값 썰기 (maximal slicing) 조건과 함께 세 개의 제한 방정식을 풀었고, 시공간을 채우는 물질인 유체는 근사 리만 해법을 사용한 HRSC (high resolution shock capturing) 기법으로 오일러 관찰자 시점에서 풀었다. 이 코드의 수렴성과 정확성을 검증하기 위해 상대론적인 구대칭 충격파 비교 분석, 블랙홀로 빨려 들어가는 상대론적 구대칭 강착, TOV(Tolman-Oppenheimer-Volkoff) 별 및 OS (Oppenheimer-Snyder) 붕괴 코드 테스트를 수행하였다. 특히, 이 코드의 동적 진화 테스트인 OS 붕괴의 경우 해석적인 해와 결과를 비교하기 위하여 좌표변환을 수치 계산으로 수행하였다. 아인슈타인의 일반상대성 이론을 넘어서는 변형된 중력이론 중 하나로 최근 제시된 EiBI(Eddington-inspired Born-Infeld) 이론에서 TOV 별의 해가 일반상대성 이론과 어떠한 차이를 보이는지 살펴 보았고, 그 이론에서도 물질이 붕괴하여 블랙홀을 만드는 경우 특이점이 형성되는지 고찰해 보았다.
본 논문은 PSD와 이종 센서 융합을 이용한 상대 항법 알고리즘에 대해 기술한다. 추종 시스템(Chaser)과 목표 시스템(Target) 간의 상대 항법을 수행하기 위해 하드웨어 시스템을 구축하고 알고리즘을 설계하여 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 상대 거리에 따른 오차 발생 경향을 확인하여 이종 센서 융합에 대한 분석을 수행하였다. 이후 구축한 하드웨어 시스템으로 지상 시험 환경을 구성하여 측정값을 획득하고 이를 후처리하여 상대 항법 알고리즘의 성능을 최종적으로 확인하였다.
이 논문은 최소평균제곱계열 적응여파기의 성능을 동일한 수렴속도를 가지는 조건에서 최소평균제곱 알고리즘에 대한 상대적인 성능을 점근상대효율을 이용하여 분석하였다. 분석된 최소평균제곱 계열 알고리즘은 Hybrid II 및 MZF(Modified Zero Forcing) 알고리즘이다. 이들은 최소평균제곱 알고리즘을 단순화한 형태로서 각각 입력신호의 부호정보, 오차신호와 입력신호의 부호정보를 사용한다. 각 알고리즘에 대한 추정기의 점근상대효율은 동일수렴속도 조건에서 분석되었으며, 적응등화기에 대한 모의실험이 분석결과를 확인하기 위하여 수행되었다. 각 알고리즘에 대하여 유도된 점근상대효율에 대한 명시적 표현은 모의실험결과와 유사한 결과를 가졌으며, 점근상대효율은 입력신호와 오차신호간의 상관계수 값에만 좌우된다는 것이 밝혀졌다.
1978년 4월부터 1979년 10월까지 제주도의 제주시, 성산포, 모슬포, 서귀포연안에서 채집한 소라를 대상으로 성장 및 바만상태를 형태측정학적으로 산지별 비교 고찰하였다. 1. 각장크기는 모슬포산이 가장 컸고 제주시산이 가장 작았다. 2. 패각상의 제1열 극수는 제주시산이 가장 적었고 모슬포산이 비교적 많은편이었다. 3. 암수간의 성비는 4개지역 모두 1:1로 나타났다. 4. 각장에 대한 각폭의 상대성장관계는 회귀직선으로 표시되는데, 성산포산의 경과값이 가장 작았고 모슬포, 제주시, 서귀포산 순으로 커졌다. 5. 각장에 대한 전중량의 상대성장관계는 지수식으로 표시되며 서귀포, 성산포, 제주시 및 모슬포산순으로 상대성장계수값이 커졌다. 6. 전중량에 대한 육중량의 관계는 회귀직선으로 표시되며 경과값이 가장 작은 것을 제주시산이었고 가장 큰 값은 모슬포산이었다. 7. 소라의 비만상태가 가장 좋은 것을 모슬포산이었고 제주시산이 가장 나빴다. 8. 4개지역에 대한 소라의 성장관계를 유의성검정한 결과 전중량에 대한 육중량의 관계에서 제주시산과 다른 3개지역간에 유의의 차가 있었다.
많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현재 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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