교통사고는 다양한 요인으로 인해 발생한다. 그 중에는 교통사고가 발생할 당시의 기상상태가 있다. 기상상태에 따라 교통사고로 인해 발생하는 사망자의 비율은 차이가 있다. 교통사고로 인한 사망자의 수를 줄이려면 기상 상태에 따라 발생될 교통사고 발생 수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 기상 상태에 따른 교통사고 발생 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다. 예측 모델링의 이론으로는 마코프 프로세스를 적용하였다. 제안된 모델링에 실제 데이터를 적용하여 교통사고 발생 수를 예측 하였고, 실제 발생 수와 비교하였다. 본 논문은 기상 변화에 따른 교통사고 정책수립에 도움을 줄 것이다.
불포화 흐름을 고려하지 않는 도해법 (Casagrande, 1961; Cedergren, 1997)과 근사식(Sakamoto, 1998)에 의한 중심코어형 사력댐 코어죤의 침투량은 실제 침투거동과는 차이가 있고, 저수위 변화에 대한 침투량 변화경향의 파악도 곤란하다. 본 연구에서는 소양강댐에 대한 2차원 정상상태 및 비정상상태 침투류해석으로 저수위, 포화투수계수, 불포화수리특성 변화에 대한 정상상태 침투량과 정상상태 도달시간에 미치는 영향요인을 분석하였다. 분석결과 침투량은 정규화된 선형 관계식으로 예측이 가능하고, 불포화 예측변수 n이 정상상태 침투량과 정상상태 도달시간에 가장 큰 영향을 주었다. 본 연구에서 제시한 예측기법은 복잡한 3차원 해석 및 여러 단면에 대한 2차원 해석을 수행하지 않고도 댐 설계자 및 안전관리 실무자가 중심코어형 사력댐의 침투량을 산정하여 실측치와의 정량적 분석에 손쉽게 이용할 수 있을 것으로 생각된다.
Statechart는 기존 상태추이도를 확장한 것으로서, 반응시스템을 명세하기 위해 제안된 가시적 정형기법이다. 그러나 statechart에서의 비결정성은 실시간 시스템에서의 예측가능성에 심각한 문제를 유발할 수 있다. 또한, 이를 해결하기 위한 기존의 우선순위 표현방법은 statechart의 비결정성을 완전히 해결하지 못하고 있을 뿐 아니라 실시간 시스템에서 요구하는 다양하고 동적인 우선순위 변화를 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적으로 우선순위 변화에 표현하기에 부적합하다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 예측가능하고 동적 우선순위를 변화시킬 수 있는 동적 우선순위 개념을 제안한다.
제빵 공정 중의 굽기 공정을 대상으로 공정에 이용되는 오븐의 예측 제어를 위해 빵의 부피, 색깔, 빵의 온도 변화를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 첫째, 모형 개발을 위해 필요한 데이터 획득을 위해 영상 처리 장치, K-type 열전쌍 온도 센서 등을 이용하여, 굽기 공정 중의 물리적 변화를 측정하였다. 빵의 상태 변화는 부피가 먼저 증가하고, 부피 증가가 멈춘 후에 색깔의 변화가 수반되었다. 표면 온도는 초기에 급격히 상승한 후에 완만한 상승으로 전환되었고, 내부 온도는 초기에 어느 정도 일정한 온도를 유지하다가, 중반에 급격한 상승을 나타내고, 이후에 다시 일정하게 유지되었다. 부피, 색과, 품온 간의 상호관계는 비선형적인 관계를 가진 것으로 판명되었다. 둘째, 빵의 부피, 색 변화를 예측하기 위해 MLP구조와 BP학습을 이용하여, 30초, 2분 이후의 부피 및 색 변화를 예측할 수 있는 모형과 부피, 색, 오븐 온도를 입력으로 품은 및 표면 온도를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 예측 오차가 각각 4.62%, 7.38%, 1.09%로, 굽기 공정 중의 빵의 상태를 유의성 있게 예측할 수 있었다.
단섬유 보강 플라스틱 복합재료에 사출성형에서 섬유배향은 금형 충전 공정 중의 유동장에 의해 결정되고 섬유의 배향 상태는 역으로 유동장에 영향을 미친다. 단섬유에 의 한 추가적인 응력을 포함하는 Dinh과 Armstrong의 이방성 구성방정식을 충전유동과 섬유 배향의 연계해석에 도입하였다. 충전유동의 해석은 새로운 압력 지배방정식과 에너지 방정 식을 유한요소법과 유한차분법을 이용하여 풀고 동시에 2차 배향 텐서의 변화방정식을 4차 Runge-kutta 방법으로 풀었다. 섬유의 배향상태를 구한 후에 일방향성 복합재료의 Halpin-Tsai 식과 배향 평균모델을 도입하여 사풀성형품의 이방성 기계적 성질이 예측되었 다. 직사각형 캐비티에서 수치해석결과를 실험결과와 비교하였다. 섬유배향과 유동과의 상호 연계작용을 특히 게이트 근처에서 섬유배향에 영향을 미치며 수치해석 결과는 벽면 근처에 서 유동방향으로 배향하는 shell층을 과대 예측함을 알수 있었는데 이는 배향 텐서 변화 방 정식의 최종근사에서 기인하는 오차로 판단된다. 수정된 복합최종 근사를 바탕으로 예측된 이방성 기계적 성질이 기존의 복합최종 근사에 기초한 예측보다 실험 결과에 정량적으로 보 다 잘 일치하였다.
개방형 액체로켓엔진 시스템에 대한 동특성 예측 프로그램을 작성하였다. 이 프로그램을 통해 얻은 펌프 시동 시 시간에 따른 압력 및 유량 변화 결과를 수류실험장치를 구축하여 실험적으로 검증하였다. 수류실험장치는 실제 액체로켓엔진 추진제 공급 계통에서 구성품의 형태와 배치위치, 가스발생기와 주연소실로 분기되는 유량비를 기준으로 모사되었다. 측정 시 관로가 채워진 상태에서 펌프를 시동하였으며 펌프는 전동기로 구동된다. 동특성 예측 프로그램의 작성을 위해 구성품별 동특성 모델링을 수행하고 엔진 시스템을 기준으로 각 모델링을 순차적으로 통합하였다. 구성품의 동특성 파라미터를 측정 반영하였고 압력 밸런싱을 통해 수렴 조건이 결정된다. 수렴된 밀도와 유량을 가지고 다음 시간에서의 초기 입력 값으로 대체하여 계산을 수행하였다. 천이 작동 상태에서 엔진 시스템 내의 물리량 변화를 전산 예측과 더불어 실험적으로 측정하고 비교하였다.
본 논문에서는 OFDMA-TDD 환경에서 서비스 사용자들에게 QoS 를 보장해줄 수 있도록 예측 알고리즘을 이용하여 한정된 무선 자원을 효율적이고 공정하게 스케줄링 해주는 알고리즘을 연구하였다. 예측 알고리즘은 각 사용자의 이동 정보와 단말들의 변화해온 채널상태의 history data 를 이용하여 앞으로의 채널상태를 예측하고, 예측된 결과는 사용자의 이동 정보와 함께 무선 자원 스케줄링에 적용한다. 또한 이동단말과 고정단말이 공존하는 환경에서는 QoS 보장에 있어 공정하지 않음을 밝히고, 이와 같은 문제를 해결하는 방안을 제안하였으며, 실험결과를 PF 알고리즘과 비교하였다.
국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
항공기용 가스터빈엔진에 대한 경제적인 시험 기법 개발을 위해 천이상태 성능 시험 결과로부터 정상상태 성능을 예측할 수 있는 방안을 모색하였다. 천이상태 성능과 정상상태 성능이 상이한 원인을 동역학적 천이 효과, 열적 천이 효과, 공기역학적 천이 효과로 구분하고, 각각을 모델링해서 엔진의 천이상태 성능을 통해 정상상태 성능을 계산하는 보정 인자를 정량화 하였다. 엔진 성능시험은 한국항공우주연구원이 보유한 고공환경시험설비에서 이루어졌다. 먼저 천이상태 성능시험 시 나타나는 엔진 입 출구의 온도 변화가 엔진 성능에 미치는 영향을 보정했으며, 그 후 도입된 보정 인자를 사용해 정상상태 성능을 예측하였다. 이렇게 예측된 결과와 실제 정상상태 성능시험 결과를 비교한 결과, 연료 소모량의 차이 3.68% 이내로 정상상태 성능을 예측할 수 있어, 본 연구에서 사용한 보정 기법이 상당한 정도의 정확도를 보장하고 있는 것으로 나타났다.
인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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