Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제11권2호
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pp.61-70
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1987
미지의 조작량이나 매우 큰 외란이 입력으로 작용하고 있는 동력시스템의 정도 높은 상태를 추정하려면 상태추정에 앞서 시스템의 입력추정이 요구된다. 본 논문에서는 간략형 칼만필터 (SKF:Simplified Kalman Filter)를 이용하여 운동하고 있는 목표물의 상태추정을 행함과 동시에 기동탐지자 (Maneuvering Detector)와 입력추정자 (Input Estimator)에 의해 시스템의 입력을 추정하고 이것에 의하여 SKF의 추정치를 보정해줌으로써 입력이 미지인 동적 시스템의 상태추정에 있어서 추정정도를 개선하는 방법을 제안하며 디지탈계산기를 이용한 시뮤레이션을 통하여 본 방법의 유효성을 밝힌다.
본 논문에서는 시스템의 전달계에 있어서 추정임펄스응답신호의 정도평가법으로서 새로운 방법 을 제안한다. 이 방법의 효과에 대해서는 종래부터 이용되어온 방법들과의 논의와 컴퓨터 시뮬레이션실 험 결과를 비교하여 기술하고 있다. 추정임펄스응답의 정도는 다음의 절차에 의해 평가하고 있다. 전달 계의 입력신호는 컴퓨터가 발생하는 화이트노이즈로서 구동시키고, 그 전달계의 응답신호는 전달계를 통한 입력신호를 측정한다. 이 때 전달계에서 추정응답신호를 얻기 위하여 추정임펄스응답신호와 구동 입력신호인 화이트노이즈를 콘볼루션 계산을 행한다. 추정응답신호인 계산한 응답신호와 측정한 응답신 호는 각 샘플링 시간에 있어서 차의 신호의 파워의 합을 측정한 응답신호의 샘플값을 제곱한 신호의 합 에 대해 비를 계산한다. 이 비율이 음향전달계의 추정임펄스응답신호의 정도평가법에 사용된다.
본 논문에서는 오차성분이 계열상관을 갖는 불균형 랜덤모형에서 분산성분의 추정방법에 대하여 연구하였다. 분산성분에 대한 추정량으로 조건부 ANOVA(cANOVA), ML및 REML추정량등을 유도하였으며, 계열상관값과 불균형의 정도에 따른 추정량의 변동성을 추정량의 분위수를 이용하는 EQDGs플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험결과 cANOVA추정방법은 불균형의 정도에는 추정량값이 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나 계열상관값의 증가에 따라서는 변동성을 보이고 있다. 불균형의 정도와 계열상관값을 동시에 고려하는 경우에는 ML추정방법이 cANOVA, REML추정방법보다 변동성이 안정적으로 나타났다.
광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.
본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.
본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델($R^2=0.8604{\pm}0.0959$)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다($r=0.8560{\pm}0.0619$). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.
본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.
마산만 연안유역의 지하수 유출량을 Darcy 방법을 이용하여 추정하였다. 지하수위, 관정의 위치, 투수계수, 대수층 두께, 해안선 길이 정보를 이용하여 추정한 지하수 유출량은 강우량 대비 1.65%정도이다. 마산만 유역의 암반층을 통한 지하수 유출량은 $0.7\times10^4$$m^2/year$정도로 추정되었으며, 충적층을 통한 지하수 유출량은 $1.0\times10^7$$m^3/year$정도로 추정되어 암반층을 통한 유출량은 무시할 만한 정도로 파악되었다. 한편, 한국해양연구원(2003)에서 방사성 동위원소를 이용하여 추정한 지하수 유출량은 본 연구에서 추정한 지하수 유출량의 20배 정도에 해당하지만, 이는 연안 대수층으로 침입한 재순환 해수의 영향으로 파악되었으며, 해안선에 근접한 관측정의 운영을 통하여 지하수위 및 염도 변화를 지속적으로 관측하여 재순환해수의 정량적인 영향분석을 보다 상세하게 연구할 필요가 있는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이동성 추정기를 이용하여 수신체의 이동성 정도 또는 채널의 변화 정도를 추정해 냄으로써 채널 추정에 사용하는 OFDM 심볼의 개수를 결정하여 최적의 채널 추정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 성능 분석을 보여준다. OFDM 시스템의 채널 보상에 다수의 심볼을 사용하면 고정된 수신체에서 우수한 성능을 나타내지만 시간 변화적인 다중 경로환경에서는 오히려 출력 SNR 성능을 저하시킨다. 제안된 이동성 추정기를 이용한 채널 추정 알고리즘은 고정 수신체 및 고속의 이동체 뿐만 아니라 복잡하고 변화 무쌍한 다중 경로 페이딩 채널 환경에 강인한 특성을 나타낸다는 것을 전산 모의 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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