본 논문은 DFR 측정기반 산업단지 부하모델링에 관한 연구이다. 기존 국내에서 사용되고 있는 개별 부하모델의 단점을 보완하고 국내 산업단지 부하의 특성을 정확하게 파악하기 위하여 측정기반 접근법에 의한 부하모델을 선정하였다. 선정된 부하모델은 정적 부하모델과 동적 부하모델을 결합한 복합 부하모델로, 이러한 부하모델을 구축하기 위하여 국내 산업단지 A 변전소에 고장기록계(DFR)을 설치하였다. DFR 측정 데이터 기반 부하모델 구축에 앞서, 계통 해석 프로그램인 PSS/E로 DFR이 설치된 A 변전소를 모델링하여 취득된 데이터로 선정된 부하모델을 검증하였다.
본 논문에서는 초고주파 회로에 사용되는 GaAs FET의 대신호 모델 추출기 개발에 관하여 다루었다. 모델링을 하기에 앞서 모델링에 필요한 대량의 측정 데이터를 얻기 위하여 컴퓨터에서 자동제어가 가능한 측정프로그램을 개발하였고 측정계에서 생기는 전압강하를 막기 위해 전압 강하 보상을 위한 알고리즘을 측정프로그램에 추가하였다. 소신호 모델은 대신호 모델의 복잡도를 고려하여 7개의 내부 파라미터를 갖는 소신호 모델을 사용하였으며 각 바이어스에서의 측정된 산란계수를 소신호 모델이 예측한 산란계수 결과와 비교하여 소신호 모델의 바이어스에 따른 정확성을 검증하였다. 대신호 모델은 다양한 비선형 시뮬레이션에 유리하도록 변형된 맞춤함수 모델을 사용하였고 대신호 모델 파라미터 추출 과정에서는 일차원적 최적화 기법을 통하여 최적화된 파라미터를 추출하였다. 이러한 연구는 비선형 히로 설계 시 필요한 대신호 모델의 추출시간과 측정시간을 단축시킬 수 있고 빠른 시뮬레이션 특성으로 인해 초고주파회로로 설계용 시뮬레이터에서의 최적화과정 수행에 적합한 모델을 얻을 수 있다.
본 논문은 항공기의 롤운동에 대한 동안정미계수 측정을 위한 실험적 기법에 관하여 기술하였다. 항공기 동안정미계수의 실험적인 추출 방법은 항공기 모델을 이용하여 풍동에서 진동실험을 수행하는 것이다. 항공기 모델의 진동은 강제진동기법이 적용되었다. 강제진동 기법은 항공기 모델의 내부에 밸런스형의 측정장치를 설치하고 모델을 풍동 시험부 내에 고정한 후에 강제로 진동시키면서 밸런스로부터 측정값을 획득하는 방법이다. 롤링 운동에 대한 동안정미계수는 풍속이 있는 상태에서 강제진동에 의한 항공기 모델의 모멘트와 진동 주파수 및 진폭을 측정한 후에 자료처리를 통하여 계산되었다. 풍동실험의 결과는 타 기관에서 측정된 표준동역학모델의 롤 동안정미계수와 유사한 결과가 얻어짐을 확인하였다.
본 논문은 지상기준점 좌표를 사용하지 않고 여러 대의 CCD 카메라와 GPS만을 이용하여 피사체의 크기를 측정할 수 있는 근접사진측량모델의 개발에 관한 것이다. 카메라 렌즈의 왜곡보정모델과 CCD 카메라의 사양으로 구성되는 내부표정 요소와 상호표정과 축척보정을 통한 모델좌표계상의 외부표정요소 계산으로 구성되는 사진측량모델을 개발하였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 피사체의 크기측정실험을 수행하였으며 측정 결과를 실측 결과와 비교하여 정확도를 평가하였다. 평가 결과 본 연구를 통하여 개발한 근접사진측량모델을 이용할 경우 높은 정확도의 피사체 크기 측정이 가능한 것으로 나타났다.
재사용도 측정 모델은 다음 조건을 만족해야 한다. 1) 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들을 쉽게 삽입 삭제할 수 있어야 한다. 2) 타당성에 근거하여 컴포넌트들을 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 3) 가정된 지식을 요구하지 않아야 한다. 4) 각 측정 속성들의 중요도를 객관적으로 산출할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 위의 조건들을 만족시킬 수 있는 재사용 컴포넌트들의 재사용도 측정 모델을 제안한다. 제안된 모델은 적합한 측정 인자들을 선택하고, 러프집합을 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 컴포넌트의 재사용도를 측정하기 위해서, 퍼지 적분을 이용하여 측정 인자들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 기능 중심 컴포넌트들에 제안된 모델을 적용하고, 통계적 방법으로 모델의 타당성을 보인다.
측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.
단어 의미 유사도 측정은 정보 검색이나 문서 분류와 같이 자연어 처리 분야 문제를 해결하는 데 큰 도움을 준다. 이러한 의미 유사도 측정 문제를 해결하기 위하여 단어의 계층 구조를 사용한 기존 연구들이 있지만 이는 단어의 의미를 고려하고 있지 않아 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 국립국어원에서 간행한 표준국어대사전에 50만 어휘가 추가된 우리말샘 사전을 기반으로 하여 한국어 단어에 대한 계층 구조를 파악했다. 그리고 단어의 용례를 word2vec 모델에 학습하여 단어의 문맥적 의미를 파악하고, 단어의 정의문을 sent2vec 모델에 학습하여 단어의 사전적 의미를 파악했다. 또한, 구축된 계층 구조와 학습된 word2vec, sent2vec 모델을 이용하여 한국어 단어 의미 유사도를 측정하는 모델을 제안했다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 기존 모델보다 향상된 성능을 보임을 입증했다.
하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.
본 연구는 4축 또는 5축 NC 공작기계에 사용되는 Rotary Table의 오차를 측정하고 이를 보정하기 위한 연구이다. 먼저 일반적인 Rotary Table에 대한 오차모델이 설정되었으며, Rotary Table에서 존재하는 6가지의 오차를 각각 측정하였다. 측정방법은 3개의 길이오차는 1 개의 정밀볼(Master ball)과 3개의 LVDT, 3개의 각도 오차는 6각 폴리곤과 Autocollimator를 사용하여 측정하였다. 측정된 오차 성분들은 오차모델을 이용하여 보상치를 계산하였으며, 이 값은 추후 원래의 측정오차와 비교하는 방법으로 모델의 정확성을 검증할 것이다. NC 공작기계상에서 Rotary Table의 실제 보상 실험을 위하여 30$^{\circ}$간격으로 정밀한 볼이 장착된 볼-테이블을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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