수문학 분야에서 하천유량은 중요한 요소이므로 신뢰성을 바탕으로 지속적이고 정확한 관측이 필요하다. 일반적으로 수위나 강우량의 경우 지속적이고, 자동적인 측정으로 비교적 정확한 관측이 가능하다. 하지만, 기술적인 한계와 경제적인 면에서 연속적인 유량측정이 어렵기 때문에 수위-유량 관계곡선을 이용하여 유량을 산정하고 있다. 수위-유량 관계를 통해 유량을 산정할 경우 계산방법과 분석과정에서 오차가 발생되고 산정된 유량의 오차로 이어지게 된다. 따라서, 신뢰성있는 유량 산정을 위해서는 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Bayesian 회귀분석 및 Bootstrap 방법을 이용하여 수위-유량 관계 곡선식의 매개변수를 추정하였다. 또한 앞의 2가지 방법의 적용성을 평가하기 위해서 기존 방법인 최소자승법에 의한 매개변수 추정치 결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 다양한 통계학적 방법을 이용한 결과로부터 수위-유량 관계곡선의 불확실성을 감소시키는데 효과적인 방법을 찾고자 한다.
본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.
수자원 연구의 주요 목적인 효과적인 홍수 및 가뭄관리를 하기 위해서는 그 연구의 기초가 되는 자료를 관측하고 정도(accuracy, 精度)를 향상시키는 연구 또한 매우 중요한 부분이라고 볼 수 있다. 이러한 점에서 수위-유량측정의 경우, 관측자의 숙련도와 계측기 오차에 따라 관측값에 미치는 영향이 큰 특징을 갖고 있어 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정 단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하고, 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 측정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 문제는 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 불확실성을 정량화시키기 위한 방법으로 Bayesian MCMC 기법을 활용하며 수위-유량 관계곡선식의 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수의 최적화 및 불확실성을 평가하였다. 앞서 언급되었듯이 저수위 및 고수위로 분리하여 수위-유량 곡선식을 도출하고 있으나 저수위 및 고수위를 분리하는 기준이 경험적이기 때문에 신뢰성이 저해되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 수위-유량 곡선식의 매개변수들을 최적화 하는 동시에 Poisson 분포 기반의 변동점 분석이 연동되어 저수위 및 고수위를 분리할 수 있는 Bayesian 기반 통합 수위-유량 곡선 해석 방법을 개발하고자 한다.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
강수량자료는 기초 수문자료의 하나로서 자료 수집시 기록방식에 따라 자료의 정확도가 달라질 수 있다. 주로 많이 사용되는 기록방식은 정시 기록방식이지만 실제 강수계에서는 강수이벤트의 기록이 먼저 이루어진다. 정시 기록 방식은 관측을 하기로 정해 놓은 시각(정시)에 강수계에 집계된 강수량을 읽어 그대로 기록하는 방식이고, 강수이벤트의 기록은 최저관측해상도에 도달하는 강수가 발생한 시각을 기록하는 방식이다. 동일한 강수가 발생하더라도 기록 방식에 따라 이후에 분석에서 다른 결과를 보여줄 수 있다. 특히 확률강수량 산정에 불확실성을 키우는 방향으로 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 기록방식에 따른 불확실성을 분석하기 위해 강우모의 발생기법을 이용하여 대규모의 강우를 모의하고 이를 앞서의 두 가지 기록방식으로 기록한 후 기록된 자료를 이용해 확률강수량을 산정하고 기록으로 변환하지 않은 자료를 직접 이용하여 확률강수량을 산정하는 방법으로 각 방법의 불확실성을 비교해 보았다. 또한 측정의 최소단위를 변화시켜 기록한 다음 다시 분석하여 측정의 최소단위가 기록방식에 따라 어떻게 불확실성에 영향을 주는지 알아보았다. 이러한 결과가 향후 강수량의 기록 관리방법의 개선에 반영된다면 좀 더 정확한 수문 분석에 도움이 될 것이다.
위치와 주파수 불확실성 곱이 작은 해석함수는 영상처리와 압축에 많은 장점이 있다. 지금까지의 불확실성원리에 기초하여 이 값을 계산하였으나, 이러한 측정은 최대 응답주파수가 0 이 아닌 인간시각필터에서 적절한 주파수 불확실성의 측정방법이 될 수 없다. 최대 응답을 갖는 주파수에 대한 주파수 불확실성을 계산하는 새로운 측정방법을 이용하여 결합유효폭을 유도하고자 한다. 결합변수가 커지면 많은 함수들의 결합유효폭이 0.5로 수렴하는 해석 결과를 얻었으며, 고려 대상 중에서 Gabor cosine 함수가 우수한 성능을 보였다.
본 연구는 구획화재의 출입구를 통한 연기밀도를 정량적으로 측정하고 측정기법의 신뢰성을 평가하기 위해 불확실성 해석을 수행한다. 메탄 화재 강도에 따른 축소모형 구획공간의 출입구 상층부를 통해 유출되는 연기 유동에 대해 광소멸 측정을 수행하고 Bouguer's의 법칙을 적용하여 연기밀도를 산정하였다. 광투과율, 경로길이, 질량비광소멸상수에 대하여 연기밀도의 측정 불확실도를 평가하였으며 계산된 연기밀도 측정의 확장불확실도는 20% 정도이며 신뢰수준은 95% 이다. 준정상상태의 화재 발열량에 대하여 출입구에서의 평균 연기밀도를 산정하였으며 구획공간내부의 총괄당량비 증가에 따라 출입구의 연기농도가 선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
정확한 유량산정은 수자원 연구에서 기초가 되는 자료를 생산한다는 관점에서 홍수 및 가뭄관리에서 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 국내에서 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하게 된다. 즉 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 추정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량 관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성 또한 정량화할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 불확실성 분석과 함께, 저수위-고수위를 정량적으로 구분할 수 있는 Hierarchical Bayesian 방법을 도입하여 수위-유량곡선식을 유도하고자 한다.
이 연구는 중 고등학생들의 측정 인식에 나타난 추론 유형을 분석하여 과학 교육의 시사점을 얻는 데 있다. 연구 대상은 중학생 197명과 고등학생 200명으로 하였다. 측정에 대한 인식 조사를 위하여 검사지 PMQ1을 사용하였고, 검사지의 문항별 응답 내용은 부호화된 분석틀을 기준으로 점 추론과 집합 추론 유형으로 분석하였다. 분석한 추론 유형을 자료 수집, 자료 처리, 자료 비교로 나누어 측정 단계별 추론 유형 분포 및 학년별 집합 추론 유형 분포 차이를 분석하였다. 또한 측정의 불확실성에 대한 추론 유형 분석을 통해 각 측정 단계별 나타난 추론 유형과 비교 분석하였다. 측정 단계별 추론 유형 분포에서 집합 추론 유형은, 자료 처리에서 높게 나타났고, 자료 수집과 자료 비교에서 낮게 나타났다. 측정 단계별 학년에 따른 집합 추론 유형 분포는 자료 비교 단계에서 중학생들과 고등학생들 사이에 유의미한 차이가 있었다. 측정의 불확실성에 대한 인식은 집합 추론 유형이 높게 나타났으나 학년에 따라 유의미한 차이는 없었다. 측정을 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 각 측정 단계에서 측정의 불확실성에 대한 인식이 일관성 있게 작용해야 하며 이는 학생들에게 측정에 대한 직접적인 교수 학습이 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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