Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.247-247
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2018
공학이나 과학에서 다루는 거의 모든 현상이나 물체는 시공간적으로 연속성을 지니고 있으며, 지형이나 지하수위분포가 대표적인 사례에 해당한다. 강수량 분포 또한 지역적인 스케일을 고려할 때 연속성을 지니고 있다고 가정될 수 있다. 이러한 연속성을 지닌 현상이나 물체를 연구 대상으로 취할 경우, 모든 위치에서의 관찰 값이나 계산 값을 얻기란 불가능하므로, 불연속적이거나 이산적인 위치에서 불연속적인 값을 얻게 된다. 이러한 시공간적으로 이산적이고 불연속적인 자료를 바탕으로 어떠한 작업을 수행하고자 할 때 자료의 연속성을 가정하게 되며, 따라서 연속성을 가정하고 내삽 처리된 근사값을 이용하게 된다. 따라서 불연속적인 자료의 내삽 처리 과정이 연구 결과의 성패를 좌우할 만큼 매우 중요할 수 있다. 하지만 대다수의 연구자나 실무자들은 내삽 처리의 중요성을 간과하고 있으며, 자료처리나 준비 과정에서 거쳐야하는 하나의 단순한 단계로만 여길 뿐이다. 따라서, 본 연구에서는 역거리 가중치법(Reciplocal Inverse Distance method), 역거리 제곱 가중치법(Inverse Square Distance method), Dual Kriging법, Hardy의 Multiquadric법, Completely Regularized spline법, 삼각망법(TIN) 등 기존에 알려진 공간자료 보간법에 대해서 소개하며, 알려져 있는 공간함수를 이용하여 다양한 경우에 대한 비교, 분석을 수행한다. 보간법의 종류에 따라 내삽 결과는 매개변수 값에 지대한 영향을 받을 수 있기 때문에, 매개변수에 따른 내삽 결과를 분석하고, 정확성과 적용성 등 다양한 내삽기법들에 대해서 평가한다.
차종구분의 필요성은 교통공학 및 계획분야에서 교통패턴을 파악할 필요가 있으며 도로의 포장설계와 같은 구조적 측면, 교통관련자료구축 등에서도 중요하다. 현재 국내에서 운영중에 있는 각종검지기 체계들은 외국에서 개발한 체계로서 여러 가지 다양한 센서를 복합구성하여 차종을 구분하는 고가의 장비들이다. 이에 대한 국내의 연구사례는 극히 드물다고 볼 수 있다. 지금까지 주를 이룬 국내 연구사례를 보면 루프검지기를 이용한 차종구분이 주를 이루고 있다. 현재 루프검지기의 대체검지기(영상검지기, 자석검지기)개발이 활발히 진행되고 있으며 본 연구에서 이용되는 검지기는 자석검지기로서 루프검지기에 비하여 설치가 간단하고 파손의 우려가 적으며 유지관리 및 보수가 손쉽고 비용면에서도 저렴하다는 것이 장점이라 하겠다. 이에 최근에 개발되어진 단일 자석검지기를 이용한 실시간 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토한다. 고속도로에 설치되어 있는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화를 주파수값으로 변환한 Digital Data값이다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 패턴인식 방법으로 접근한다. 본 연구에서는 검지기 매설장소의 유한성 및 연구대상 도로의 특성으로 인하여 다양한 차종의 자료수집이 용이하지 못하여 시험가능한 자료수가 많은 차종을 대상으로 분석한다. 차종인식 알고리즘상의 차종분류는 건설교통부 차종분류기준에 따라 우선 구분이 확실한 차종으로 나눈후 단계적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대
Harris(1986)[22]는 주식가격에 있어서의 요일효과(曜日效果)(day-of-the-week effect)의 증거는 광범위한 시장지수에서의 일별(日別) 종가(終價) 대 종가(終價)수익률(收益率)에 대한 연구들에서 나타난다고 한다. 이러한 연구들은 결론적으로 체계적 수익률 행태를, 특히 음(陰)의 월요일 수익률을 증명한다. Harris(1990)[24]는 군집현상(群集現象)은 가격이산성(價格離散性)이 추정량(推定量)에 미치는 영향을 분석할 때 고려되어야 한다고 주장한다. 특히, 군집현상(群集現象)이 거래자가 규정된 최소가격변동에 기초한 집합보다 더 큰 이산적(離散的)가격집합(價格集合)을 사용하기 때문에 결과한다면, Gottlieb 와 Kalay(1985)[21] 및 Harris(1990)[24]에서 확인된 분산(分散)과 시계열공분산(時系列共分散) 추정량(推定量) 편의(偏倚)는 훨씬 더 심각할 것이라고 한다. 또한 모든 연구들은 이산성(離散性)이 거래가격의 유의한 특성이기 때문에 군집현상(群集現象)을 고려하여야 한다고 한다. 주식시장의 경우 요일효과가 존재한다면, 관찰주가의 이산성(離散性)으로 인한 요일별 주가의 끝자리가격의 분포가 월요일과 다른 요일에 있어 차이가 있는지와 요일별 가격결정의 정도가 (1) 주가의 수준, (2) 주가수익률의 기복 및 (3) 시장에서의 주식거래량에 있어 차이가 있는지 둥에 대하여 의문을 갖게 한다. 따라서 본 연구는 이산성으로 인한 요일별 관찰주가의 군집현상에 관한 거래자료를 연구하기 위하여 한국 주식시장에서의 입수가능한 최근년도인 1990년 1월 4일에서 1994년 6월 30일까지의 4년 6개월 동안의 일별주가변동(日別株價變動) 거래자료(去來資料)를 조사하고 실증분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 의하면 주식가격에 있어서의 요일효과는 관찰가격의 이산성 특히, 호가(呼價)의 가격단위(價格單位)에 기인하는 것 같지는 않다. 그러나 본 연구의 결과에 의하면 최돈일(1993)[7]의 연구 결과에서와 같이 Gottlieb 와 Kalay(1985) [21] 및 Ball(1988)[9]의 주장을 받아들이기 어렵다. 최돈일(1993)[7]의 연구를 확장한 본 연구의 결과는 최돈일(1993)의 연구 결과와도 상이하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.278-278
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2020
감조하천이 위치한 연안 지역의 경우, 강우 및 태풍과 발생과 동시에 만조위가 겹치게 되면 큰 홍수 피해를 입는 지역이다. 감조하천은 조석의 영향으로 인해 물의 흐름 및 수위가 주기적으로 진동하는 특성을 보이고 있다. 조석 현상은 주로 기조력에 의한 주기적인 운동이 발생하지만, 풍속, 저기압 등의 영향도 함께 포함되어 있다. 연안 지역에 대한 홍수 위험 관리를 위해, 본 연구에서는 연안 지역 내 위치한 조위 관측소의 조위 자료를 주기적인 운동을 보이는 조석 성분과 확률론적인 운동을 보이는 파고 성분으로 분리하고자 하였다. 자료 내 각각 세부적인 특성을 확인하기 위해 주파수 대역별 필터링이 가능한 이산형 웨이블릿 변환을 통해 자료를 6단계로 분해하였다. 분해된 각 성분 별 주기성 및 주파수 분석을 실시하여 조석 성분 및 파고 성분으로 분리하였으며, 최종적으로 자료 내 각각 66% 및 34%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역의 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본고에서는 영재교육에서 실제 학습자료의 부족과 이산수학의 중요성이 부각되고 있는 최근의 동향을 감안하여, 초등학교 영재교육에 적용 가능한 이산수학 프로그램을 개발하고자 한다. 우선 프로그램의 개발에 선행하여 관련 이론에 대한 고찰을 하였으며 제 7차 초등학교 수학과 교육과정의 이산수학 관련 내용을 분석하석 교육과정의 내용을 심화 ${\cdot}$ 발전할 수 있는 방안에 초점을 두었다. 특히 이산수학과 관련된 기존의 수학학습 프로그램들은 대부분 순수 수학적 이론을 제시하고 그에 따른 문제를 풀어보는 형식으로 구성되어 있는데, 본고에서는 이산수학의 이론을 중심으로, 문제해결에서 알고리즘적으로 사고하는 능력을 키울 수 있도록 하는 것에 초점을 두어 프로그램을 개발하고자 한다. 즉, 프로그램 자체가 하나의 수학적 원리를 탐구해 가는 과정이 되는 것이다. 또한 이산수학이 수학적 문제해결 학습과 연관됨에 착안하여 프로그램은 Polya의 문제해결학습을 바탕으로 구성하고자 한다.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
This study is a discussion of the teaching and learning of discrete mathematics in school mathematics. In this study, we summarized the importance of discrete mathematics m school mathematics. And we examined instruction methods of discrete mathematics expressed in the 7th mathematics curriculum. On the basis of analysis for teaching cases in previous studies, we proposed four suggestions to organize discrete mathematics classroom. That is as follows. First, discrete mathematics needs to be introduced as a mathematical modeling of real-world problem. Second, algorithm learning in discrete mathematics have to be accomplished with computer experiments. Third, when we solve a problem with discrete data, we need to consider discrete property of given data. Forth, discrete mathematics class must be full of investigation and discussion among students. In each suggestion, we dealt with detailed examples including educational ideas in order to helping mathematics teacher orgainzing discrete mathematics classroom.
Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.
본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.205-207
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2001
이동 객체는 현실 세계의 차량과 같이 시간에 따라 움직이는 모든 객체를 말한다. 이동체 데이터베이스는 이동 객체가 연속적으로 위치 정보가 변하기 때문에 기존의 데이터베이스 기법과 차이가 있다. 이동 객체의 위치 변경은 빈번한 갱신 연산을 수행해야 하는 문제점이 있고, 이동체의 움직임을 모두 저장할 수 없으므로 이동 객체의 움직임을 이산적 표현 방법을 사용하여 이동 객체의 현재와 미래 위치를 계산해야 한다. 이동 객체의 빈번한 위치 변경은 색인 처리 비용이 증가를 초래한다. 이 논문에서는 빈번한 갱신으로 발생하는 색인의 과부하를 최소화하는 해쉬 기반의 공간 색인 구조를 사용한 이동 객체의 위치 변경 처리 기법을 제안한다. 또한 이동 객체의 이산적 표현을 위한 자료 구조를 제시하며, 이동 객체의 밀집화 문제를 해결하기 위하여 오버플로우 처리 방법을 기존의 해슁 오버플로우 처리 방법을 응용하여 3가지 방법으로 제안한다. 버퍼질의를 이용하여 이동 객체의 영역 질의 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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