코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.
기존에 연구된 위치인식 기법은 자신의 위치를 알고 있는 앵커노드만을 참조하여 일반노드의 위치를 계산한다. 그 외 노드들 간 관계를 고려하지 않기 때문에 참조하는 앵커노드의 수가 부족하거나 앵커노드로부터의 거리정보가 부정확한 경우에는 실제위치와 예측위치 간 위치오차 뿐만 아니라 노드 간 상대적인 위치오차가 크다. 본 논문에서는 일반노드가 노드 간 거리정보 없이 앵커노드와 한 홉 거리의 이웃노드의 정보만을 참조하여 모든 이웃 노드와의 거리가 균등하도록 위치를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 노드가 모든 이웃노드와 균등한 거리에 위치함으로써 노드 간 상대적 위치오차와 네트워크 전체의 평균적인 위치오차를 감소시킨다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통해서 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 위성측위의 정확도를 평가하기 위해서 위성 데이터 수신에 장애가 없는 개활지역, 신호차단과 다중경로 오차를 유발하는 고층 건물 및 차량통행과 전주 등이 산재한 도심지역을 실험지로 선정하여, GPS/GLONASS, TS/RTK-GPS 결합관측의 적용성을 제시하고, 기존 정지관측기법과의 정확도 비교와 결합관측방법의 활용성을 검토한 결과, 먼저 정적상대측위는 대상지별로 GPS 단독, GPS/GLONASS 결합의 방법으로 도근점의 성과와 0∼0.006m의 오차를 보였고, 실시간 위성측위에서 모호정수(Ambiguity) 고정해를 얻지 못한 RTK-GPS와 TS의 결합의 경우에는 도심지에서는 0.010∼0.077m 였으며, 개활지에서는 0.008∼0.078m 오차를 보였다. 이 값은 축척 l/l,200 지적도에서 측선거리 l00m의 경우 연결허용오차 12cm보다 작으므로 실용성이 있다고 판단된다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
보 구조물의 안전성을 평가하기 위해서, 해당 부재의 구조적 상태를 보여주는 보여줄 수 있는 변형률을 기반으로 한 모니터링 시스템이 이용되고 있다. 하지만 최대 변형률과 같은 부재의 상태를 대표할 수 있는 변형률이 발생하는 정확한 위치에 센서를 설치하지 않은 한, 계측된 변형률을 토대로 합리적인 평가를 할 수 있게 하는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라 본 연구는 변형률계에 의해 계측된 이산데이터를 이용하여 강재 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 보 구조물에 작용하는 하중을 미지의 하중으로 가정하였기 때문에, 실제 적용성을 향상 시켰다. 최종적인 변형률 분포는 회귀 분석을 통해서 함수 형태로 주어진다. 본 기법을 이용한 추정 성능을 검증하기 위해서 분포하중, 집중하중, 모멘트가 동시에 작용하는 강재 보 구조물의 휨 실험을 수행하였다. 실험을 통해 추정 변형률의 값을 직접 계측한 값과 비교해 본 결과, 임의의 위치에서도 절대 오차 $2.32{\mu}{\varepsilon}$ 이내로 변형률을 추정할 수 있었으며, 전체 변형률 분포는 3.32% 이내의 상대오차로 얻을 수 있었다. 따라서 강재 보 모니터링 시스템에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
지반의 불균질성, 토질상수의 측정에 연관된 오차. 압밀이론의 단점 등으로 예측된 압밀침하량 및 시간은 항상 실측치와 잘 일치하지 않게 된다. 압축성 지반 위에 성토가 이루어질 때, 최종 침하량과 압밀시간을 예측하기 위한 예측기법은 실무에서 유용한 수단이다. 그러나, 기존의 예측기법들에 의한 침하곡선에서 직선을 찾기가 어렵거나, 개인오차를 피할 수 없는 등의 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 새로운 예측기법($\sqrt{s}$법)으로 현장에서 압밀해석을 수행하기 위하여 제안되었다. 두 현장에 대하여 $\sqrt{s}$-법과 함께 다른 기존의 방법들을 적용한 결과, $\sqrt{s}$법과 Asaoka법에 의해 예측된 최종침하량은 실측치와 좋은 일치를 보여주었으나, 쌍곡선법(Tan, 1991)에서는 항상 과대평가된 결과를 또한 Hoshino 법에서는 많은 경우에 예측이 불가한 결과를 보여주었다.$\sqrt{s}$- 법에 의한 침하곡 선상에서 평균압밀도가 60%와 90% 사이에서 직선을 나타내고 있어서 개인오차를 유발할 가능성이 희박하였다. $\sqrt{s}$- 법에 의하여 예측된 최종압밀시간은 실측치와 잘 일치하고 있는 반면에 Asaoka 와 Tan(1996) 방법에 의한 결과는 아주 과소평가되거나 과대평가되었다. 이러한 이유는 후자의 두 방법에서 단계성토의 영향이 고려되지 못했기 때문인 것으로 사료된다.
전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 2개의 질량을 갖는 1/4 차량모델을 이용하여 차량-궤도-교량간의 동적상호작용 현상을 표현하기 위해 비선형 헤르츠 접촉스프링(Nonlinear Hertzian Contact Spring)과 비선형 접촉감쇠장치(Nonlinear Contact Damper)를 도입하였다. 또한, 차량에 작용하는 하중은 차량의 중량외에 임의시간단계의 차륜재하위치인 레일답면(즉, 주행로상의 접촉면)에서의 변위가 제한조건식(Constraint Equation)으로 가해졌다. 이 변위제한조건식은 Penalty방법(Penalty Method)에 의해 구현되었으며, 해의 안정화(Stabilization)를 위한 기법과 제한조건오차보정반력(Reaction from Constraint Violation)을 도입하였다. 또한, 차량의 피칭운동을 표현하고, 다양한 차량/열차를 모형화하기 위해서 1/4 차량모델의 차체 및 대차프레임 간을 강체연결 및 핀이 있는 강체연결조건으로 모형화하였다. 시간적분방법으로는 Newmark계열의 시간적분법이 사용되었으며, 해의 정확성 확보를 위해 국지적 오차평가에 근거한 적응적시간간격기법(Adaptive Time-Stepping Scheme)을 도입하였다. 이러한 적응적시간간격기법을 도입하여 동적해석에서 시간간격의 크기를 자동적으로 결정함으로써 동적해석에서의 해의 정확성을 확보하고 시간적분에 소요되는 계산비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.
고해상도의 시공간 분해능을 갖는 레이더 추정강우는 특히 강우계가 설치되어 있지 않은 지역에서 수문학적 활용에 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 레이더 관측자료는 기본적으로 많은 오차 요소를 포함하고 있다. 이러한 이유로 레이더 자료를 특정한 목적에 활용하기 위해서는 그 목적에 적합한 자료의 평가가 요구된다. 본 연구에서는 레이더 추정강우의 수문학적 활용을 위한 정성적, 정량적 정확도 평가 방법 및 절차를 제안하고자 한다. 제안한 방법의 적용을 위해 진도(S-band) 및 관악산(C-band) 레이더와 자동기상관측장비시스템(Automatic Weather Stations, AWS)내 강우계의 자료를 이용하였으며, 대표적인 두 호우사상에 대한 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 관측누적시간이 증가할수록 레이더 추정강우의 정확도가 증가하고, 레이더 사이트의 관측반경이 짧을수록 레이더 추정강우의 정확도가 향상되는 것을 파악할 수 있었으며, 특히 C-band 레이더의 경우 그 경향이 더 명확하게 나타났다. 또한 강우계 관측망의 밀도에 따른 평균편이 표본오차를 조사하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 강우계 밀도의 감소에 따라 편이오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 강우계 관측망의 밀도가 레이더 강우추정의 정확도에 중요한 영향을 미치는 인자중에 하나라는 것을 확인하였다. 또한, 실시간 편차 보정기법은 현재의 국내 레이더의 수문학적 활용을 위해 필요한 과정이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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