본 연구에서는 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법을 개발하고 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 개선 기법은 ANFIS 기반의 전 후처리기법으로 구성된다. 전처리 기법에서 GloSea5의 앙상블 멤버에 가중치를 부여하며(OWM), 후처리 과정에서는 전처리결과를 편의보정 한다(MOS). 평가결과 편의보정된 GloSea5에 비해 예측성능이 개선되었으며, CASE3, CASE1, CASE2 순으로 모의성능이 우수하였다. 전처리 기법은 강수의 변동성이 큰 계절에 개선효과가 우수하였으며, 후처리 기법은 전처리로 개선하지 못한 오차를 줄 일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법은 전 후처리 기법을 함께 사용하는 것이 가장 좋으며, 특히 여름철과 같이 강수의 변동성이 큰 계절에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
터널 굴착에 의해 발생되는 주변 지반의 변위는 터널의 안정성 평가를 위해 중요한 정보가 된다. 실제 시공중 계측에 의해 획득되어 지는 변위량은 불가피하게 계측전 발생한 변위를 포함하지 못하게 된다. 따라서, 계측이 이루어진 시점을 고려하여 계측전 발생한 변위량을 예측하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초기 계측이 이루어진 시점에 따라 계측전 변위 예측의 정확도를 굴착면과 계측지점의 이격거리만을 고려하여 통계적 기법으로 고찰하였다. 또한, 계측 오차가 변위 예측결과에 미치는 영향을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 연구결과 초기 계측이 이루어진 이격거리가 커질수록 전체 변위 이력곡선의 예측 정확도는 급격히 감소하였으며, 계측오차가 커질수록 예측 정확도가 낮아지는 경향을 확인하였다.
본 논문은 쿼드로터의 최단거리 복귀 시 위치인식을 위해 확장칼만필터를(EKF) 이용한 저가형 GPS/INS 융합시스템과 셀 분할 알고리즘이 결합된 위치추정시스템을 제안한다. 연구에서는 저가형 GPS가 가지는 위치오차와 INS가 가지는 가속도 값의 계속적인 적분으로 인한 누적 오차를 줄이기 위해 확장칼만필터를 이용하여 GPS/INS 융합시스템을 구성한다. 또한 쿼드로터는 원점 복귀 명령 시 최단거리의 경로 지점에 대한 위치 경로 측정이 가능하기 때문에 위치 경로를 기준으로 셀 분할 알고리즘을 적용하여 GPS/INS 결합 데이터 중 실제 위치와 근접한 데이터를 결정함으로써 위치오차를 더욱 줄인다. 본 논문에서 제안하는 기법의 성능은 실외에서 쿼드로터 복귀 중 GPS, GPS/INS 결합, 셀 분할 알고리즘 적용 각각의 실험 결과를 비교함으로써 평가된다.
본 논문에서는 비선형 증폭기의 위상 오차의 보정 방법을 채용한 시스템을 제안하였다. 간단한 위상 벡터의 적응형 응답 방식을 이용하여, 다양한 입력 전력 변화에 대해 매우 큰 폭의 AM/PM 왜곡 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법은 다양한 위상 오차 변화 환경에 대해 본 보정 시스템을 채용하지 않았을 경우와 비교하여, AM/PM 왜곡을 최대 80 %까지 감소시킬 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 추가적으로 입력 신호에 대한 포락선 보상 기법을 추가하여 출력 신호의 인접채널 전력 비율의 향상시킨 결과를 보였다.
이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.
본 연구는 주거공간 내 가연물의 화재하중 산정방법의 신뢰성을 평가하기 위한 연구로서 가연물의 3차원 형상정보를 통해 체적을 산정하고 문헌조사와 시편실험을 통해 얻은 가연물의 물성을 적용하여 화재하중을 산정한다. 대상 가연물은 주방 싱크대, 가정용 소파, 책상 세트이며 실화재 실험을 통해 가연물에서 방출되는 총열방출량을 측정하였다. 실화재 실험에서 측정된 총열방출량을 기준으로 문헌조사에 기초하여 계산된 화재하중은 6~120% 정도의 상대오차를 보였으나 시편실험에 기초한 화재하중은 20% 이내로 나타났다. 본 연구는 화재하중 평가의 오차가 형상정보뿐만 아니라 가연물의 재료 물성에 큰 영향을 받는다는 사실을 보여주고 있으며 이러한 연구를 통해 화재하중 산정기법을 향상시키는데 기여할 수 있다.
지속적인 도로 건설에도 불구하고 자동차의 급격한 증가와 주변 택지개발로 인해 고속도로 상습지정체가 나날이 심화되어 교통관리의 필요성과 운전자에 대한 교통정보제공 요구가 크게 부각되고 있다. 고속도로의 상습지정체를 해소하기 위해서는 혼잡의 원인과 유형, 특성에 따라 최적의 혼잡관리기법을 도출하고 사전 시행효과가 검토되어야하나, 기존의 교통분석 프로그램들은 국내 도로 및 교통조건, 교통류특성 등에 대한 반영 및 기 구축된 교통관리시스템(FTMS)과의 연계가 미흡하여, 효율적으로 고속도로 교통분석을 수행하기에는 시간적, 비용적으로 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템의 수집자료에 기반하여 체계적이고 과학적인 혼잡관리방법론을 적용하기 위해 한국형 교통분석 모형 및 프로그램(ExTRAM)을 개발하였다. VISSIM과의 비교결과, 정체에 대한 모사와 대안평가에서 ExTRAM의 결과가 다소 나은 것으로 평가되었다. ExTRAM에 대한 보다 엄밀한 검증을 위해 오산~수원 구간의 15분 집계간격의 평균통행시간(TCS데이터)을 이용한 한 달 동안의 장기간 테스트를 수행한 결과, 평균통행시간 오차가 2.48분이었고, 최대 및 최소 오차가 각각 15.02분 및 0.03분으로 나타나 ExTRAM의 교통분석 결과가 일정 수준의 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.
광학관측 시스템에서, 미지의 우주물체의 궤도 정보를 얻을 수 있는 궤도 결정 방법에는, 균등한 시간 간격의 세쌍의 관측 값이 필요하다. 본 논문에서는 하나의 스트릭 영상의 정보를 이용하여, 세 쌍의 관측 값을 획득하기 위한 스트릭 추정 방법에 대하여 살펴본다. 우주 물체의 궤도에 따른 특성을 확인하고, 추정 성능을 평가하기 위하여, STK 프로그램을 이용하여 총 9가지 경우에 대한 위성 궤적 모의 관측 자료를 생성하였다. 하나의 스트릭 영상 정보로부터 수 초 후의 다음 스트릭 위치를 추정할 수 있는 세 가지 접근 방법을 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 추정 성능을 평가해 보았다. 선형 가정을 기본으로 하는 선형 벡터 방법과 Kalman Filter 방법은 비선형성이 커지는 부분에서 추정 오차도 함께 증가하는 경향을 보였으나, 최소자승 기법을 기반으로 한 다항식 커브 피팅을 통한 추정 방법은, 앞선 방법들 보다 오차 값이 작고 균일한 결과를 보였다.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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