철도터널의 방재시설 계획 시 터널의 안전성을 정량적 위험도 평가에 의해서 정량화하여 방재시설의 적정성 여부를 판단하도록 하고 있다. 이에 본 연구에서는 터널화재에 대한 정량적 위험도 평가 시 결과에 크게 영향을 미치는 화재열차의 터널 내 정차확률을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해서 열차의 주행저항계수를 고려하여 타력운전거리를 계산하기 위한 모델을 개발하였으며, 타력운전특성과 비상제동거리를 고려하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법에 의해 터널연장 및 경사도, 초기주행속도를 변수로 하여 화재열차가 터널에 정차할 확률을 예측하였다. 타력운전거리의 예측을 위한 운동방정식은 KTX II의 주행저항계수를 반영하여 분석하였다. KTX II 열차의 경우, 타력운전거리는 상향경사의 터널에서는 경사도가 증가할수록 감소하나 하향경사구간에서는 정지하지 않고 계속하여 주행이 가능하다. 화재열차의 터널 내 정차확률은 열차의 주행속도가 증가할수록, 경사도가 낮을수록 감소하며, 고속열차(주행속도 250 km/h 이상)는 인적오류를 고려하지 않는 경우, 경사도 0.5% 이하의 터널에서는 화재 시 열차가 터널에 정차할 확률은 0%이고, 경사도가 증가하고 터널연장이 증가하면 정차확률은 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.
현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 보장하기 위해서는 제품을 개발하는 단계에 미리 결함율을 예측하여 원하는 수준의 품질을 확보하는 것이 중요하다. 결함은 사용자의 요구사항이 제품으로 구현되고 기능에 대한 테스트가 수행되는 단계에 가장 객관적이며 정량적으로 관리될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합테스트에 대한 계획을 수립하는 단계에 제품에 대한 결함율을 미리 예측하여 제품 결함율이 조직의 관리범위에 들어올 수 있도록 통제하는 결함예측모델을 제안한다. 조직의 제품 결함율 베이스라인을 설정하고 통합테스트 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 통합테스트 결함예측모형을 구축한다. 또한 제품 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 제품 결함예측모형을 구축하고 결함예측모형을 활용해 제품 결함율을 분석 및 통제한다. 본 논문에서 제안한 결함예측모델은 실제 프로젝트에 적용하여 실효성을 검증하였으며 제품이 완성되기 전에 결함율을 예측하여 통제할 수 있게 함으로써 소프트웨어 품질을 향상한다.
본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
산업 발전을 지원하는 연구개발 관련 기관들은 R&D 사업에 대한 경제적 근거를 요구받고 있다. 본 연구에서는 R&D 사업의 경제적 파급효과 측정을 위해 예측적 비용편익 분석 방법을 사용한다. 가상현실평가모형으로 비용과 편익을 추정하여 주요 계량적 측도를 계산하는데, 한국표준과학연구원 산업측정 신뢰도 제고사업의 세부과제 중 정량적 평가가 용이한 3개 과제에 대하여 예측적 비용-편익 분석 방법을 적용한다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
재래의 공학적 해석과정에서는, 주어진 시스템에 대한 정량적 해석을 위해 우선 시스템에 대한 수학적 모형을 가정.도입하고, 미지계수에 대한 결정은 시스템으로부터 관측된 자료에 의존하게 된다. 반면 DDS에 의한 모형화는 시스템에 대한 사전 지식이 없어도 시스템으로부터의 자료에 대한 체계적인 정량적 해석을 통해서 시스템을 특성화시키는 미분방정식을 유도할 수 있게 하며 오히려 시스템에 대한 이해를 돕게 한다. 이 때 결정되는 모형은 최소오차자승법(least square error method)에 의한 통계학적으로 가장 적합한 근사모형으로 결정된 모형의 계수로부터 시 스템의 물리적 특성을 규명(identify)할 수 없는 경우에도 그 모형으로 표현되는 추상시스템을 바탕으로 특성화, 예측 내지 제어 목적으로 활용할 수 있다. DDS는 단일변수(univariate)및 다 변수(multivariate) 자료에 모두 적용 가능하며 전달 함수 규명(Transfer Function Identification) 및 닫힘 루우프 시스템(closedloop system)의 모형화 및 해석에도 이용되고 있다.
젖소는 반추동물이기 때문에 효과적인 사료급여 프로그램을 짜는데 어려움이 많다. 제1위(반추위)는 사람의 실수로 부적합하게 만들어진 사양프로그램의 문제를 완화시켜 주기도 하는 반면 정량적인 예측의 정확성을 기하는데 많은 어려움을 제공하기도 한다. 다시말해서 우리는 정확한 정보가 부족한 상황에서 영양의 요구량을 계산하거나 사료급여 프로그램을 짜고 있는 것이다. 따라서 영양소의 이용과 우유 생산반응을 논할때는 이러한 정보의 부족을 염두에 둘 필요가 있다.
본 고에서는 첫째, Pre-CHF영역에서의 열전달 및 비등급기에 여러 상관식이 제안되었으나 열수력현상의 복잡성 때문에 완전한 이론해는 구해져 있지 않다. 둘째, 각 상관식은 그 예측에 있어서 정량적으로 많은 차이가 있다. 셋째, 상관식의 적용범위가 한정되어 있기 때문에 사용 상관식의 선택을 조건에 따라 신중히 하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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