본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
본 연구에서는 강자켓을 이용하여 RC 기둥을 보강하는 기법으로 분리되지 않은 스테인리스-강자켓으로 보강된 콘크리트 공시체를 제작하여 횡방향 구속응력을 적용시켜 보강 하는 방법을 제안하였다. 제시된 기법의 성능을 평가하기 위해 1.0, 1.5 및 2.0 mm 두께로 제작된 강판을 변수로 하여 3개의 무보강과 9개의 보강 콘크리트 공시체를 제작하였다. 횡방향 구속응력 도입을 위해 클램프가 사용되었으며 보강된 시 편과 보강되지 않은 시편의 압축실험의 결과가 비교 분석 되었다. 실험결과 보강 강판의 두께가 증가할 수 록 압축강도가 증가했으며, 강자켓과 콘크리트는 복합거동을 하지 않으며, 실린더 중앙부가 팽창되는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 실험 데이터로부터 얻은 콘크리트 공시체의 응력-변형률을 Li의 연속체 모델로 재현하여 비교 분석하였다. Li의 제안모델은 콘크리트 공시체의 항복 후의 거동에서는 오차가 커 적용이 어려움에 착안하여 수정된 Li 모델을 제안하였다. 수정된 Li 모델은 Li 모델에서 항복 후 영역의 n 값을 수정하여 얻어졌으며, 이 모델은 콘크리트의 항복 전 그리고 항복 후에도 실험값과 유사하게 재현됨을 알 수 있었다. 이로써 Li 모델의 n 값을 적절히 조절하면 실험값을 재현하는데 긍정적으로 쓰일 것으로 판단된다.
고유감쇠 분리를 위한 다중지연시간창(MLTW) 해석은 진원의 방사 형태에 크게 의존하여 제 1차 시간창의 분산이 매우 크다. 이를 보완하기 위하여 진원의 방위각에 따라 고르게 분포하는 많은 자료를 사용하여야 한다. 만일 진원함수를 알고 있는 자료를 이용하면 이용하면 이러한 오차를 줄이게 되어 적은 자료 및 방위각 분포에 상관없는 자료연구가 가능할 수 있다. Yoshimoto(2000)의 DSMC에 진원구조를 계산하는 알고리즘을 결합하여 MLTW 해석을 시도하였다. 진원함수를 고려한 MLTW법에서 같은 단층면해를 이용해야 하는 제약으로 최소자승을 이용할 수 있는 자료 수가 극히 제한된다. 따라서 진원구조 계산 알고리즘을 기존 다량의 자료를 이용하는 역산 방법에 적용하는 것이 불가능하다는 것을 확인하였다. 즉, 제1차 시간창의 분산이 줄어든 대신 완곡한 이론곡선을 구하기에는 자료가 턱없이 부족함을 확인하였다. 자료를 더 확보해야 한다는 일반적인 해결책 이외에, 새로운 제약조건을 부과하기 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
조차가 큰 해역에서 조위편차 역시 크게 나타나고 있음은 조위편차 내에 조석성분이 남아있음을 의미한다. 상관관계함수를 통한 분석을 시행한 결과에서도 서해안 해역에서 조석주기 부근의 자기상관계수가 크게 나타나고 있어 이러한 사실을 뒷받침하고 있다. 조위편차의 단주기성분에 해당하는 이러한 조석관련성분을 분석하기 위하여 웨이블릿분석을 시행하였다. 분석 결과에 의하면 조차가 클수록 조석주기성분이 크게 나타나고 있으며 단주기 성분에서 계절별 변화가 심하지 않다는 점과 목포의 경우 천해조성분인 6시간 주기성분이 유독 크게 나타나고 있다는 점에서 단주기 성분과 조석관련성분의 관련성을 연관지을 수 있다. 이와 함께 24시간 이내 단주기 성분의 조위편차는 조석예측오차 및 조석-해일 비선형성 등에 주로 기인하고 있는 것으로 파악되었다. 이러한 조석변조해일성분은 조석자체에 기인하므로 기상조 성분인 해일고와는 구분되어야 한다.
평면내 곡선교량은 편심하중뿐만 아니라 자중만으로도 비틀림하중을 받게 되고, 이는 지점부 부반력 발생의 원인이 된다. 본 논문에서는 경간장 48.8m를 가지는 단경간 곡선강박스 거더교량에 대해 내부곡률각도를 0.49~1.35rad으로 조정하면서 곡률효과에 따라 지점에서 발생하는 수직반력을 분석하였다. 부반력 발생가능성을 고려하여 반력 크기 및 방향을 예측하기 위해 곡선교량 상부구조를 각 독립된 요소로 분리하여 반력산정식을 해석적으로 개발하였다. 콘크리트 바닥판 및 강재 하부플랜지는 각각 면의 차원을 가지는 기학학적 환형섹터로, 수평면내에서 폭이 좁게 투영되어 나타나는 상부플랜지 및 복부판은 선의 차원을 가지는 기하학적 호로 가정되었다. 제안된 반력산정식의 형식은 비교적 단순하고 그 예측값은 유한요소해석으로 얻은 값과 비교하였을 때 오차가 1% 수준으로 잘 일치하였다.
본 연구는 전력수요 패턴이 다른 평일과 특수일 데이터가 가지는 상관관계를 분석하여, 별도의 데이터 셋을 구축하고, 각 데이터 셋에 적합한 딥 러닝 네트워크를 이용하여, 전력수요예측 오차를 감소하는 방안을 제시하였다. 또한, 기본적인 전력수요 예측요소인 기상요소에 환경요소, 구분요소 등 다양한 예측요소를 추가하여 예측율을 향상하는 방안을 제시하였다. 전체데이터는 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM을 이용하여 전력수요예측을 하였으며, 특수일 데이터는 DNN을 이용하여 전력수요예측을 하였다. 실험결과 기상요소 이외의 예측요소 추가를 통해 예측율이 향상되었다. 전체 데이터 셋의 평균 RMSE는 LSTM이 0.2597이며, DNN이 0.5474로 LSTM이 우수한 예측율을 보였다. 특수일 데이터 셋의 평균 RMSE는 0.2201로 DNN이 LSTM보다 우수한 예측율을 보였다. 또한, 전체 데이터 셋의 LSTM의 MAPE는 2.74 %이며, 특수 일의 MAPE는 3.07 %를 나타냈다.
본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존의 Fly-the-wire에 기초한 정지위성 자동위치유지 시스템을 보완하고 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 분석하였다. 사용된 탑재용 자동위치유지 알고리즘은 지상의 두 지점에 위치한 장비로부터 Pseudo-Range 선호를 수신하여 실시간 궤도결정을 수행 한 다음, 이를 기준궤도를 추종하도록 궤도제어 명령을 생성한다. 본 논문에서는 기존의 Fly-the-wire 방식이 가지는 연료 사용의 비효율성을 해결하기 위하여 Modified fly-the-wire 방식을 제안하였는데 본 기법은 기준궤도로부터 벗어난 오차성분을 하모닉 성분과 선형증가 성분으로 분리한 다음, 하모닉 성분은 피드백제어기를 이용하여 제어하고 선형증가 성분은 기준기동을 수정하여 보정하는 방식을 취하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 추종성능 및 연료사용량을 분석하였다.
본 논문에서는 카메라 자동 교정을 통한 3차원 재구성 과정에서 생기는 오차로 인해 포함되는 잡음을 특성에 따라 효과적으로 제거하여 정교한 3차원 데이터를 얻기 위한 방법을 제안한다. 기존의 잡음 평활화 과정은 잡음 때문에 면적이 큰 메쉬는 3차원으로 재구성하는데 문제점이 존재한다. 제안한 알고리즘은 메쉬의 면적이 중요하기 때문에 취득된 3차원 데이터는 불필요한 삼각형 메쉬들을 사전에 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 3차원 메쉬의 면적 정보를 이용하여 잡음의 특성을 분석하고, 그 특성에 따라 피크 잡음과 가우스 잡음을 분리하여 효과적으로 잡음을 제거한다. 본 알고리즘의 성능은 재구성 데이터에 대한 정량적인 비교 분석을 통해 기존의 메쉬 평활화 방법보다 더 정교한 3차원 데이터를 얻음을 확인하였다.
로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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