본 연구에서는 한국어 비음의 조음위치 변별을 위한 지표로서 모음 음향 특성의 활용 가능성을 타진하였다. 비음에 인접한 /ㅏ/ 모음 시료를 대용량 한국어 자연발화 말소리 자료에서 추출하여 모음 구간의 25%, 50%, 75% 시점에서 음향 매개변수를 측정하였다. 이 스펙트럼 및 지속시간 변수를 이용하여 판별분석을 수행하고 이를 바탕으로 선행 또는 후행 비자음의 조음위치 분류정확도를 추정하였다. 또한 조음위치 공조음(coarticulation)의 관점에서 순행적 공조음과 역행적 공조음의 영향을 확인하기 위하여 측정 대상 모음에 비음이 선행하는 경우와 후행하는 경우로 나누어 비교하였다. 분석 결과, 전후 비자음의 조음위치 분류정확도는 약 50%-60%로 나타났다. 모음의 음향 매개변수 측정값만으로 비음의 조음위치를 예측·분류하기에는 어려움이 있으나, 공조음 정도가 가장 약할 것으로 예상되는 모음 정중 구간에서 측정된 음향 변수만으로도 위와 같은 정확도를 얻었다는 점에서 비음 구간의 분석결과와 함께 모음 측정치를 활용함으로써 비음 조음위치 인식률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 한편 측정 대상 모음에 선행 또는 후행하는 비음 조건 간에 비교하였을 때, 후행 비음 조음위치의 분류정확도가 더 높게 나타났다는 점에서 역행적 조음위치 공조음의 영향이 더 클 가능성이 확인되었다.
Considering the non-linear behavior of structure and soil when evaluating a nuclear power plant's seismic safety under a beyond-design basis earthquake is essential. In order to obtain the nonlinear response of a nuclear power plant structure, a time-domain SSI analysis method that considers the nonlinearity of soil and structure and the nonlinear Soil-Structure Interaction (SSI) effect is necessary. The Boundary Reaction Method (BRM) is a time-domain SSI analysis method. The BRM can be applied effectively with a Perfectly Matched Layer (PML), which is an effective energy absorbing boundary condition. The BRM has a characteristic that the magnitude of the response in far-field soil increases as the boundary interface of the effective seismic load moves outward. In addition, the PML has poor absorption performance of low-frequency waves. For this reason, the accuracy of the low-frequency response may be degraded when analyzing the combination of the BRM and the PML. In this study, the accuracy of the analysis response was improved by adjusting the PML input parameters to improve this problem. The accuracy of the response was evaluated by using the analysis response using KIESSI-3D, a frequency domain SSI analysis program, as a reference solution. As a result of the analysis applying the optimal PML parameter, the average error rate of the acceleration response spectrum for 9 degrees of freedom of the structure was 3.40%, which was highly similar to the reference result. In addition, time-domain nonlinear SSI analysis was performed with the soil's nonlinearity to show this study's applicability. As a result of nonlinear SSI analysis, plastic deformation was concentrated in the soil around the foundation. The analysis results found that the analysis method combining BRM and PML can be effectively applied to the seismic response analysis of nuclear power plant structures.
리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.
인체의 건강과 환경 오염으로 인해 대기환경 규제가 강화되었고 배출가스 저감 목표가 높아지면서 가스 측정법에 관한 관심이 늘어나고 있다. 측정법에는 표본 방식이 주로 사용되고 있으나 공간적 시간적 측정 한계로 인해, 실시간 In-situ 방식인 레이저 흡수분광법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 파장 변조 분광법을 연구하였고 무보정 알고리즘에 대하여 설명하였다. 개발된 알고리즘은 46개의 다중 흡수선을 반영할 수 있도록 변경하였고 가시광선과 중적외선 영역의 광 흡수 신호 분석에 적용하였다. 추가로 레이저 변조 매개변수에 대한 차이를 분석하였고 다양한 농도 조건의 O2, NO 가스 측정 실험을 통해 성능을 검토한 결과, 선형성은 R2O2=0.99999, R2NO=0.99967로 나타났다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
본 연구에서는 연약지반의 압밀해석 시에 물성이 다른 두 층간의 경계면 해석을 보다 정확히 수행할 수 있는 유한차분 해석기법을 제안하였다. 제안된 해석기법을 이용하여 다층지반 및 스미어가 발생된 지반에 대하여 정확한 압밀해석이 가능한 유한차분 해석프로그램을 개발하였으며, 다양한 지반조건에서 해석을 수행하여 제안된 해석 기법을 근간으로 개발된 해석프로그램의 적용성을 검증하였다. 해석결과 다층지반의 압밀속도는 배수면 근처의 투수계수에 지배적인 영향을 받는 것으로 나타났으며, 스미어 발생지반의 압밀속도는 스미어 영역에서의 투수계수 분포가 선형인 경우보다 일정한 경우 압밀이 더 지체되는 것으로 나타났다. 또한 스미어 영향을 고려한 연약지반의 압밀해석에서 스미어로 인한 주변지반의 투수계수 감소가 상대적으로 작은 경우에는 스미어 영역 전체의 투수계수 감소율이 일정하다고 가정한 단순 해석으로도 정확한 압밀거동 예측이 가능하지만, 스미어 발생으로 배수재 주변지반의 투수계수의 감소가 큰 경우에는 배수재로부터의 거리에 따른 투수계수 분포형태를 정확히 가정하고 해석을 수행해야 압밀거동을 정확히 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 부산지역의 다층지반 조건을 고려한 해석결과, 압밀완료 시간을 정확히 예측하기 위해서는 다층지반에 대한 해석이 필요한 것으로 나타났다.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.
절대복사검보정은 위성 센서에서 얻은 전자기 신호의 물리량 변환을 위해 절대복사보정 계수를 결정하는 작업으로 위성 데이터의 정확도 개선 및 다른 위성 데이터와의 비교 및 통합을 위해 수행되어야 한다. 또한, 위성 센서는 시간에 따른 센서 노후화나 환경 조건의 영향을 받아 초기 설정된 보정 계수가 변화할 수 있으므로 주기적으로 이러한 변화를 모니터링 하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 차세대중형위성 1호(CAS500-1)의 다중 분광 채널에 대한 vicarious calibration을 수행하기 위해 필드 캠페인을 수행하였다. 구름이 없는 맑은 날의 조건 하에 총 두 차례의 유효한 현장 관측 자료를 얻었으며, MODTRAN 6 복사전달모델을 활용하여 대기 상단(top-of-atmosphere, TOA) radiance를 모의하였다. 모의된 TOA radiance와 CAS500-1의 digital number (DN)는 선형성은 보였지만, CAS500-1 영상의 넓은 시야각과 saturation 발생으로 향후 변환 계수의 보완이 필요한 것으로 보인다. 하지만, 본 연구는 CAS500-1의 절대복사보정에 대한 첫 시도를 하였으며, 향후 높은 신뢰성을 가진 계수 결정을 목표로 하는 연구들에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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