기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
최근에는 아마존 등 해외 배송업체들이 무인항공기(UAV)를 이용한 배송 서비스를 발표하면서 UAV에 관한 관심이 증폭되고 있다. 일반적으로 UAV는 실외에서 GPS 기반으로 이동한다. 하지만, GPS는 오차 법위가 크고 실내에서는 사용하지 못하는 문제가 있다. UAV의 활용을 높이기 위해서는 UAV를 세밀하게 제어하는 방법과 비행 이동을 자율적으로 제어할 때 발생하는 위치의 오차를 보정하는 방법이 필요하다. 위치 오차는 UAV가 비행할 때 부는 바람 등의 이유로 발생한다. 이 논문에서는 UAV의 움직임을 사전에 측정하고 분석한다. 그리고 현재의 위치 오차를 예측하고 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Parrot사의 AR.Drone 2.0에 적용해서 처리되는 과정을 소개한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지역 위성항법시스템의 항법메시지와 광역 보정정보 성능 분석을 위해 MATLAB GUI (graphic user interface) 기반으로 개발된 소프트웨어에 대해 소개한다. 본 소프트웨어는 한반도 및 주변 지역에 서비스를 제공하는 가상의 지역 위성항법시스템의 감시국 및 기준국 배치에 따른 항법메시지와 광역 보정정보의 위성 궤도/시각 관련 성능을 분석하기 위해 개발되었다. 본 소프트웨어 구동 시 항법메시지 및 광역 보정정보가 MATLAB 파일 형식으로 출력된다. 개발된 소프트웨어의 출력을 검증한 결과, 궤도 및 시계 예측 오차가 통계적 예측에 부합하며, 파라미터 피팅 오차가 cm 수준임을 확인하였다. 또한, 광역 보정정보가 측정치 차원의 오차를 81.9% 개선함을 확인하여 유효한 항법메시지 및 광역 보정정보 성능 분석이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 엔진고공환경 시험설비의 엔진 입구 덕트에서 측정한 전압력과 정압력 및 전온도를 통해 실시간으로 공기유량을 계산하고, 압력프로파일을 이용하여 경계층 레이크를 장착하지 않았을 경우에도 공기유량을 예측할 수 있는 방법을 기술하였다. 또한, 엔진입구배관에 걸친 덕트 연결부를 통한압력손실을 예측하고, 이를 통해 공기유량을 보정함으로써, 고공환경시험설비에서의 공기유량측정의 신뢰도를 향상시키고 설비유지측면에서의 운용성을 보고자 하였다.
eLoran 테스트베드의 국제적 요구성능을 충족하기 위해서는 선박 입출항 항로의 ASF 측정뿐만 아니라 보정정보의 제공을 통해 사용자의 위치정확도를 개선시켜야 한다. 항만을 입출항하는 선박의 항법요구 성능인 국제해사기구(IMO)의 HEA (Harbor Entrance and Approach) 요구성능은 10미터 이내의 측위정확도를 요구하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 eLoran 테스트베드 내에서 신규 송신국 및 보정기준국(Differential Loran Station)의 위치에 따른 IMO HEA 측위정확도 성능 도달 가능성에 대해 시뮬레이션을 통해 예측해 본다.
본 논문에서는 통신서비스시장이 점차 포화되어감에 따라 필연적으로 발생하게 되는 자기잠식의 측정방법을 제시하고 있다. 본 논문에서 제시하는 방법은 실무적인 차원에서 쉽게 계산할 수 있는 것이며, 이를 통해서 서비스에 필요한 단말 및 장비를 생산하는 기업에서는 수요처인 서비스업체의 사업에 대한 적극성 정도를 파악함으로써 일반고객으로부터 직접 설문응답을 받아서 산출한 시장조사기관의 시장전망을 적절하게 보정하여 보다 현실적인 시장의 수요를 예측할 수 있을 것이다.
MRI 스캔중 촬상 대상물의 화강평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타써 쌍일처 보간과 중첩 특성을 이용해서 k 공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘 및 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩느를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 찰상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 활상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러만 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
우주방사선을 측정을 위해서는 측정장비의 신뢰성이 중요하다. 본연구는 이에 대한 실증으로 현재 우리나라에서 운영되고 있는 우주방사선 실측장비인 Liulin와 TEPC을 항공기에 탑재하여 인천과 로스엔젤레스 구간에서 측정하여 비교하였다. 또한 우주방사선량을 확인하기 위해서는 사전에 예측프로그램을 통한 분석이 필요하므로 FAA가 개발한 CARI-6M과 우리나라의 KREAM 프로그램을 사용하여 예측치를 도출하였다. 검증결과 2개의 장비는 허용수준인 20% 이내로 장비 신뢰도에 문제가 없었다. 또한, 예측프로그램도 각각의 차이가 매우 미세한 것으로 나타났다. 그러나 예측프로그램의 예측값과 실측치와는 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 이에 대한 보정이나 지속적인 연구를 통하여 예측치가 실측치와 유사하도록 프로그램을 보완하는 것이 요구된다.
움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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