본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x$^2$-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) 검정을 실시한 결과 중, 최근 연구에서 많이 이용되고 있고 표본자료의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 확률가중모멘트법과 상관계수에 의한 검정인 PPCC검정을 통과한 분포형을 우선적으로 적합도 평가 대상 분포형으로 선정하였다. 선정된 분포형을 대상으로 적합도 평가기준인 SLSC, MLL, AIC를 적용하여 적합도 평가를 실시하여 대표확률분포형 후보군을 추출하였다. 대표확률분포형 후보군으로 선정된 확률분포형에 대하여 resampling방법인 Jackknife기법을 적용하여 변동성을 파악하고, 변동성이 가장 작게 나타난 분포형을 그 지점의 대표확률분포형으로 결정하였다. 본 논문에서는 분석 결과의 분량을 감안하여 대표적으로 서울, 강릉, 대구, 전주, 부산 지점에 대해 작성하였으며, 확률강우량의 변동성이 가장 작은 확률분포형을 56개 지점의 각 지점 대표확률분포형으로 제시하였으며, Gumbel 분포(GUM)의 선정 비율이 지속기간 12시간, 24시간에 대해 각각 41 %, 32 %로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 적합도 평가를 함에 있어서 객관적 정량화가 가능한 세 가지 기준과 Jackknife기법을 이용한 새로운 확률분포형 선정의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
본 연구에서는 필댐의 주요계측기인 침투수량계, 정상침하계, 간극수압계의 최적 분석기법을 제안하기 위해 통계분석을 수행하였고, 이와 더불어 저수위, 강우량 데이터와의 상관관계 분석을 수행하였다. 계측기별 기술통계 분석 결과를 토대로 간극수압계는 주성분 분석을 통해 3그룹 또는 2그룹으로 분류가 가능하였고, 저수위가 상관성이 큰 그룹의 경우는 계측기 간의 상관성도 크게 나타났다. 침투수량의 경우는 극심한 비대칭 분포를 보이고 있어 정량적 분석을 위해 분류나무 분석을 통해 무강수, 강수시의 평균 침투수량을 추정할 수 있었다. 정상침하계의 경우는 상관분석 결과 계측기간의 상관성은 큰 것으로 나타났지만, 저수위계와의 관계에서는 유의미한 선형관계를 나타내지 못하여 이를 보다 상세히 분석하기 위해 EMD분석을 수행 하였다. 필댐의 주요 계측항목으로 간극수압계, 침투수량계, 정상침하계의 거동분석을 위해서는 각각 주성분 분석, 분류나무 분석, 데이터 필터 기법을 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 유사한 계측항목에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
최근의 단일 혹은 다중 프로세서 시스템은 일반적으로 계층적 메모리를 사용한다 이는 프로세서의 클럭 속도와 메모리로의 데이타 접근 시간의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 막기 위한 노력 중 하나이다. 특히 프로세서와의 속도 차이를 줄이기 위해 사용되는 캐쉬는 이단계에서 삼단계에 이르는 다양한 형태의 계층을 포함하는 메모리 시스템으로 구성된다. 이 중에서도 특히 상위 캐쉬는 프로세서와 직접 인터페이스가 이루어지기 때문에, 해당 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이러한 상위 캐쉬의 하나로써, 희생 캐쉬는 일차 캐쉬의 충돌 미스(Conflict Miss)를 줄이기 위해 추가된 모듈이다. 이는 프로세서 입장에서 보면 절차상 일차 캐쉬와 동등한 관계에서 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 상위 캐쉬의 관리 정책 중, 기존의 일차 캐쉬와 희생 캐쉬의 구현시 배제되어 왔던 프로세서의 재사용 정보를 이용하는 캐쉬 라인의 효율적인 관리 정책을 제안하고자 한다. 이 기법은 프로세서의 데이타 사용 빈도에 의한 캐쉬 교체 정책으로, 프로세서에 의해 특정 데이타가 얼마나 자주 접근되었는가에 따라, 사용 빈도수가 높은 데이타에 대해 캐쉬에 위치시키는 시간을 연장시키는 기법이다. 본 논문에서는 제안된 메모리 시스템의 성능을 평가하기 위해, 이를 프로그램 기반 시뮬레이터인 Augmint를 통해 모델링한 후, 시뮬레이션을 수행한다. 그리고 이를 기존의 단순한 회생 캐쉬 교체 정책과 비교하여 성능상의 차이점을 비교 분석한다. 실험 결과 제안된 LIVMR 기법은 최대 6.7%, 평균 0.5%의 성능 향상을 보였다.
최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.
JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후 확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixed-interval smoothing)기법을 적용하여 얻은 JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing) 방식을 기반으로 이 논문에서는 모탄에서 분리되어 낙하하는 다수의 자탄에 대한 다중표적 추적알고리즘을 제안하였다. 독립적으로 JPDAF와 JPDAS를 이용한 다중표적 추적알고리즘을 100번 수행하여 얻은 표적의 상태 추정치와 표적의 실제 상태의 차이의 평균으로 두 다중표적 추적알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 기반으로, 제안한 JPDAS가 JPDAF보다 레이다의 표적 추적 문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다.
본 논문 연구에서는 고해상도 레이더 탐색기에 쓰이는 FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 또는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템의 비선형 특성에 의해서 발생되는 거리 해상도(range resolution) 성능 저하 현상을 보상하기 위하여, 하드웨어의 비선형 위상 오차 성분을 다양한 진폭, 위상을 가지는 사인함수와 랜덤 성분으로 모델링하고, 이를 추정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 이 방법은 알고 있는 거리에 위치한 두 개의 기준점 목표물(point target)로부터 각각 측정된 두 개의 IF 신호를 연립방정식화하여 희소 선형식(sparse linear equation)을 세우고, 최소 자승법(least squares) 관점에서 최적 해로서의 비선형 오차 성분을 추정하는 방법으로써 추정된 비선형 오차 성분은 비선형 오차 특성 보상을 위한 사전 왜곡(predistortion) 기법을 위해 사용될 수 있다.
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.
평균수명의 증가와 생활수준의 향상으로 인해 경제적 여유가 있는 노인층에서는 자신의 경제력을 이용하여 적정한 비용을 지불하더라도 안락하고 수준 높은 서비스를 받으려는 경향이 뚜렷해지고 있다. 본 연구에서는 이러한 요구에 부응하여 전주시 외곽지역을 대상으로 하여 전원 휴양형 실버타운의 개발시 합리적이고 쾌적한 주거환경을 갖게 하는데 중점을 두어 그 적지를 선정하였다. 적지선정의 방법으로는 인공신경망이론의 학습을 통하여 각 셀에 각각의 등급 값을 부여함으로써 유연성 있는 의사결정으로 개선하였으며 또한, 지형공간정보 시스템에서 기존에 사용하던 적지 선정 방법인 부울논리의 중첩기법과 비교 분석함으로써 부울논리에 의한 정보의 손실과 인공신경망을 이용한 적지선정 방법의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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