최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
본 연구는 대표적 선로용량 부족구간인 경부선 서울~금천구청 구간을 분석대상으로 열차운행횟수에 따른 열차 지연도착 발생확률을 추정하고, 이를 통해 정시성 개선 편익을 반영할 수 있는 방안을 마련하였다. 코레일의 열차운행자료를 기초로 연도별/월별/시간대별 지체발생수준을 분석하였고, 고속 및 일반열차의 열차운행횟수에 따른 지연발생확률을 선형회귀분석으로 모형화하였다. 분석결과, 해당구간 지연발생확률에 일반열차 운행횟수가 고속열차 운행횟수 보다 1.4~2.8배 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 기초로 정시성 개선 편익의 산정방법론을 제시하였고, 실제 서울~금천구청간 선로용량 확충사업에 대하여 사례분석을 수행한 결과, 연간 42~45억원 규모의 편익이 발생하는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 선로용량 부족구간에 대한 용량확충사업의 편익과 경제적 타당성을 제고시킬 수 있을 것으로 기대된다.
GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.
퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.
Leak noise is a good source to identify the exact location of a leak point of underground water pipelines. Water leak generates broadband noise from a leak location and can be propagated to both directions of water pipes. This sound propagation due to leak in water pipelines is not a non-dispersive wave any more because of the surrounding pipes and soil. However, the necessity of long-range detection of this leak location makes to identify low-frequency acoustic waves rather than high frequency ones. Acoustic wave propagation coupled with surrounding boundaries including cast iron pipes is theoretically analyzed and the wave velocity was confirmed with experiment. The leak locations were identified both by the acoustic emission (AE) method and the cross-correlation method. In a short-range distance, both the AE method and cross-correlation method are effective to detect leak position. However, the detection for a long-range distance required a lower frequency range accelerometers only because higher frequency waves were attenuated very quickly with the increase of propagation paths. Two algorithms for the cross-correlation function were suggested, and a long-range detection has been achieved at real underground water pipelines longer than loom.
도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 수중 채널 환경에서 초음파 통신의 성능 및 효율을 향상시키기 위하여 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 용 수중 벡터 채널 모델링을 연구하였으며, 이를 이용한 MIMO 기법의 성능을 분석하였다. 수중 MIMO 채널 모델링을 위하여 실해역 환경에서 측정을 수행하였으며, 측정된 데이터를 분석하여 수중 채널 환경에서의 페이딩, 도플러, 시간지연, 도달각, 수신전력 등의 파라미터 값을 추정하였고, 이를 이용한 MIMO용 수중 벡터 채널 모델링을 수행하였다. 또한 제안된 채널 모델링을 이용하여 수중 MIMO 시스템의 성능을 분석하였으며, 성능 분석 결과 수중에서 MIMO 기법을 사용하는 경우 같은 SNR에 대해 비트 에러 율이 크게 감소함을 알 수 있었다.
본 연구는 능동텐던을 이용 지진을 받는 구조물의 최적 능동제어 방법에 관한 수치해법 적용 및 프로그램 개발에 목적이 있다. 능동텐던 시스템에 의한 제어이론을 적용하기 위해서 Ricatti 폐회로 알고리즘을 이용하였으며, 시간지연 문제를 고려하였다. 최적제어의 정식화를 위해서 SUMT기법의 최적화에 의해 성능지수를 최소로 하는 최적 가중치행렬을 추정토록 하였다. 구조물에서의 능동텐던의 최적 위치 선정을 위해서 가제어지수에 의한 방법을 소개하였다. 수치 예를 통해, 제어기의 최적 위치선정을 고려한 능동최적제어가 지진하중을 받는 구조물의 성능제어에 우수한 효과를 나타내는 것으로 평가되었다.
무선 센서 네트워크는 응용에 따라 실시간 전송, 전송 보장 등의 QoS 요구 사항들을 필요로 한다. 동시에 무선 센서 네트워크의 에너지 제약을 감안한 에너지 효율성도 만족 시켜줘야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항들을 만족 시켜줄 수 있는 무선 센서 네트워크를 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 주변 노드의 정보만을 바탕으로 싱크 노드까지의 에너지 비용, 지연 시간, 신뢰성을 추정한다. 이 추정을 기반으로 경로를 선택하는 확률을 계산한다. 노드에서 패킷을 전송할 때 계산된 확률에 의해 다음 노드를 선택한다. 선택 확률은 싱크까지의 경로에 소모되는 에너지 비용과 반비례하도록 계산되기 때문에 에너지 비용이 적은 경로일수록 더 자주 선택된다. 실시간 전송을 위해서 제안 알고리즘은 패킷이 제 시간에 싱크까지 갈 수 있는 경로들 중에 선택된다. 신뢰성 있는 전송을 위해서는 노드가 패킷의 소스일 경우 추가 패킷을 다른 경로로 보내도록 할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율성을 고려하면서 실시간 전송 및 신뢰성 전송을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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