본 논문에서는 시간지연을 갖는 고차모델을 저차모델로 간소화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 모델축소는 축소시스템의 분자다항식에 의해 가중된 오차함수를 최소화하는 것에 기반을 두고 있다. 제안된 방법은 보다 우수한 저주파수 적합도를 제공한다. 그리고 네 개의 예제가 제안된 방식의 유용성을 나타내기 위해서 주어진다.
교통하중하의 포장구조에 대한 설계나 비선형 해석에 있어 도로하부 재료의 회복변형 특성이 활용되고 있다. 그러나 국내에서의 관련 연구가 매우 미진한 실정이다. 또한 매우 제한적인 범위의 자료만이 노상토의 회복탄성계수를 추정하는데 활용되고 있다. 이에 본 논문에서는 시험도로 입상 노상토를 대상으로 비선형 특성을 알아보기 위하여 반복재하 회복탄성계수 시험을 수행하였다. 현장조건을 반영하여 함수비와 응력조건을 고려한 회복탄성계수 구성방정식을 제안하였다. 이를 통하여 응력조건을 고려한 회복탄성계수 예측모델과 적합한 응력의존 모델을 결정하고 계절적인 함수비 변화가 고려된 회복탄성계수 모델을 각각 비교하였다.
일반적으로 지열 에너지파일 및 수평형 지열교환기는 기존의 연직형 지열히트펌프에 비하여 지표면에서 가까운 깊이에 설치되며, 이 경우 지열교환기의 열 교환 거동은 토사층에서의 열전도도에 많은 영향을 받게 된다. 기존의 연구에 따르면 지하수위 상부에 놓인 흙의 열전도도는 에너지파일의 열 교환 성능에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 이는 부분적으로 포화된 흙의 열전도도는 함수비에 큰 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 국내에 널리 분포하고 있는 화강풍화토의 열전도도 예측에 대한 연구를 수행하였다. 5개 지역에서 채취한 화강풍화토 시료의 간극율과 포화도를 바꾸어가며 탐침법 기반 열전도도 측정시험을 수행하였고, 기존의 열전도도 추정 모델들의 적합성을 평가하였다. 마지막으로 국내 화강풍화토에 적합한 경험적 예측식을 제안하고 이를 토대로 실험자료를 분석해 보았으며 기존 문헌에 실린 실험결과에 적용하여 그 적절성을 살펴보았다.
지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.
인간의 유전자의 돌연변이 서열인 SNP를 통하여 하플로타입을 추정하는 연구는 생명공학분야에서 중요한 연구분야이다. 일반적인 방법으로 하플로타입을 추정하는 것은 상당한 시간과 비용이 요구된다. SNP를 통한 하플로타입 추론에 대한 방법은 지금까지 여러 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위한 도구로 베이지안 네트워크를 제시하고, 이를 사용한 유전알고리즘인 BOA를 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 이후 BOA 소프트웨어를 이용하여 우선적으로 해집단크기 및 비율에 대한 정확도를 분석 후 적합도함수의 quality정보의 개입유무에 따른 정확도를 실험한다. 마지막으로 네트워크의 간선존재 여부에 따른 정확도를 실험하는 것으로 실험을 마친다. 실험결과 해집단크기와 비율에 따라 정확도가 상이한 결과를 얻었으며, quality정보의 개입이 없는 경우와 네트워크의 간선을 적용한 경우 모두 기존에 비해 저조한 정확도를 보였다.
이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심 임야지역을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.
대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모형과 조건적 모형으로 구분한다. 잠재성장모형의 무조건적 모형 성장궤적은 선형으로 가정하여 분석하는 경우가 많다. 본 연구는 선형 성장궤적으로 가정하여 모형 적합도가 미달하는 경우 연관규칙기법을 이용하여 모형 적합도를 제고하는 방법론을 제안한다. 방법론은 연관규칙 마이닝의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용한다. 이를 위하여 종단자료를 분위별로 나누고, 각 분위에 속한 종단자료의 기간 변화를 산출한 뒤 이를 순차 패턴 화하였다. SPSS AMOS를 이용하여 한국고용정보원의 2001년부터 6년간 조사한 청년 패널 자료로 효과성을 검증하였다. 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 모형 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 FBAR(Thin-Film Bulk Acoustic Resonator)에서의 물질 상수 추출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 유전자 알고리즘을 적용하여 FBAR의 입력 임피던스로부터 물질 상수를 추출하는 방법이다. 유전자 알고리즘의 적합도 함수를 결정하기 위해 물질 상수 변화가 FBAR의 임피던스 특성에 미치는 영향을 알아본 후, FBAR의 입력 임피던스로부터 구해지는 직렬/병렬 공진 주파수와 FBAR 대역폭으로 적합도를 평가하였다. 유전자 알고리즘의 흐름도와 제안된 물질 상수 추출 과정에 대해 설명하였고, 본 기법의 타당성을 검증하기 위해 물질 상수 추출 결과를 제시하였다.
저수시 하천유량(Low Streamflow)의 추정은 하천의 수질관리, 용수공급계획, 댐 방류계획등의 수자원관리에 있어서 매우 중요한 부분이다. 이러한 중요성에 따라 Vogel과 Kroll (1989)은 저수시 하천유량을 추정하기 위한 여러 가지 확률분포함수를 제안하였다. 가장 흔히 제안되어지는 이변수 확률분포(Two-Parameter Distribution)로는 Lognormal 분포와 Weibull 분포가 있으며 이와 더불어 Three-Parameter Lognormal, Three-Parameter Weibull, Log Person Type Ⅲ 분포도 널리 사용되어진다. 그러나 이러한 여러 가지 확률 분포함수 중에서 가장 적절한 확률분포의 선택은 저수시 하천유량의 물리적인 측면과는 상관없이 주로 적합도(Gooness of Fit)에 기인된 통계치에 의해서만 결정되기도 하는데 이러한 경우 잘못된 가정을 받아들이는 확률이 높아짐에 따라 추정결과의 신뢰성(Reliability)을 감소시킬 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 Onoz와 Bayazit (2001)는 Recession Curve를 지수함수로 가정하고 최대 갈수 기간의 길이(Maximum Dry Period Length)의 확률에 대한 이론적인 결과치들을 사용하여 Weibull 분포의 특정한 경우에 해당되어지는 Power 분포를 유도하였으며 유도된 Power 분포의 매개변수를 추정하기 위하여 L-Moment 방법을 사용하였다. 또한 Onoz와 Bayazit (2001) 작은 유출량에서 확률분포와 잘 맞지 않는 경우 작은 유출량값에 작은 가중치를 부여하여 확률분포에 대한 영향을 줄이는 방법인 LL-Moment 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 1번부터 5번 소유역에 대해 SSARR 모형을 이용하여 모의한 유출량을 이용하여 Weibull 분포, L-Moment방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포, LL-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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