This paper deals with the topological observability analysis and the derivation of a reliability evaluation formula of a measurement system for state estimation. An analogy of the DC power flow method to the DC circuit analysis is introduced, and all the relationship between power flows and phase angles are replaced by the corresponding current-voltage relation. As a result, a set of topological measurement equation expressed in the form of the incidence matrix is derived for the topological analysis, and the observability test is carried out by examining the rank of the measurement matrix. The reliability evaluation formula was derived experimentally by testing the observability of sample systems of IEEE-14, IEEE-3.0, IEEE-57.
많은 양의 뉴스가 생성됨에 따라 이를 효과적으로 정리하는 기법이 최근 활발히 연구되어왔다. 그 중 뉴스클러스터링은 두 뉴스가 동일사건을 다루는지를 판정하는 분류기의 성능에 의존적인데, 대부분의 경우 BoW(Bag-of-Words)기반 벡터유사도를 사용하고 있다. 본 논문에서는 BoW기반의 벡터유사도 뿐 아니라 두 문서에 포함된 사진들의 유사성 및 주제의 관련성을 측정, 이를 분류기의 자질로 추가하여 두 뉴스가 동일사건을 다루는지 판정하는 분류기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 사진들의 유사성 및 주제의 관련성은 최근 각광을 받는 딥러닝기반 CNN과 신경망기반 문서임베딩을 통해 측정하였다. 실험결과 기존의 BoW기반 벡터유사도에 의한 분류기의 성능에 비해 제안하는 두 자질을 사용하였을 경우 3.4%의 성능 향상을 보여주었다.
3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.
본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 수중 주파수 선택적 채널에서 주파수 다이버시티의 채널 선택 판정법에 따른 선택 합성법 (selective combining)의 성능을 평가하였다. 천해 수중 음향 채널은 경계면 반사와 수온 층에 따른 음파 굴절 등의 다양한 환경요인이 결합하여 복잡한 다중경로의 특성을 가진다. 특히, 다중경로에 의한 주파수 선택성 (frequency selectivity)는 통신 채널의 에너지 변동을 발생시키고, 이로 인해 SNR (Signal to Noise Ratio)가 감소하여 통신성능이 저하된다. 본 논문에서는 다중경로의 주파수 선택성에 따른 통신성능 확보를 위해 다수의 채널을 이용하는 주파수 다이버시티 기법을 적용하였다. 각 채널은 4-FSK (Frequency Shift Keying)과 선택 합성법을 적용하였으며, 선택 합성법의 복조 채널 선택 판정을 위해 신호의 최댓값, 평균값 그리고 심벌 비교 판정 (majority decision)을 적용하여 성능을 평가하였다.
3D 가상판정에서의 네비게이션 기법은 공간에 대한 참여자의 몰입감과 사실감에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 네비게이션 분야에 대한 기존의 연구는 주로 강력한 하드웨어를 기반으로 하는 몰입형 가상현실 분야 위주로 진행되어 왔다. 최근에는 인터넷을 기반으로 하는 비 몰입형 가상환경 분야에 대한 관심이 고조되고 있으나 참여자가 인지하는 3D-2D간의 공간적 불일치 문제를 해결해야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 비 몰입형 가상환경에서 참여자의 3D 공간에 대한 인지적인 문제를 해결해 굴 수 있는 네비게이션 기법으로서, 포인팅에 기반 한 3D-2D간의 매핑, 이동 방향이나 목표지점을 제시하는 시각 피드백, 이동 중 참여자 시점 동시변경 기능들을 제안한다 제안된 기법은 3D 가상환경에서 일반 참여자의 네비게이션을 매우 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.
최근 선진국들은 신규 워게임모형 개발시 장차전 개념을 반영하기 위하여 미래전자의 주요기능인 C4ISR 및 객체지향 기법을 적용하려고 노력하고 있다. 이러한 워게임 모형들은 현실과 같은 가상환경에서 합동작전을 모의할 수 있으며 전략, 작전 및 전술 수준을 모두 고려할 수 있고 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 초대형 시뮬레이션 시스템으로 발전되고 있다. 본 고에서는 C4I 기능통합 및 연동화 모의 논리중에서 전략기동, 전술기동, 교전평가, 전략수송, 표적탐색, 미사일 판정을 위한 모의 기법과 초대형 시뮬레이션 시스템의 자료/명령 전달 구조 및 하드웨어/소프트웨어 사양, 구성 모듈등을 분석한다. 특히 현재 미 합참에서 개발중인 JWARS모형의 주요 객체들인 전투공간개체(BSE: Battle Space Entity), 아크-노드 네트워크, 화력 집중점(FCPs: Fire Concentration Points) 등을 살펴보고 현대전의 가장 큰 특징인 C4ISR/(Command, Control, Communication, Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 분야에서 표적탐지, 통신, 정보 모의 기법을 분석함으로써, 향후 한국적 여건에 적합한 분석모형 개발 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 요소를 사용하지 않은 수치해석기법인 무요소법 중에서 다중해상도(multi-resolution)특성이 내재되어 있는 Reproducing Kernel Particle Method (RKPM)의 이중스케일 분해기법을 사용하여 RKPM의 형상함수를 상단성분과 하단성분으로 분리하고 이를 3차원 선형탄성해석과정에 적용하여 von Mises 응력장의 상·하단성분을 유도하였다. 유도된 응력장의 상단성분을 이용하여 후처리과정을 거치지 않고도 응력의 고변화도 부위를 손쉽게 파악할 수 있는 기법을 개발하였으며 이를 이용한 효율적인 적응적 세분화기법의 적용가능성을 연구하였다. 대표적인 2차원 및 3차원 응력집중 문제에 적용하여 응력집중부위를 파악하고 간단한 적응적 세분화과정에 따른 절점추가를 통하여 해의 정도 향상을 파악해 본 결과, 본 연구에서 개발된 기법이 응력집중부위를 정확히 판정할 수 있었으며 효율적인 적응적 세분화기법의 유용한 도구로서 활용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 볼트 접합부 건전성 모니터링을 위하여 이중(dual) 압전재료 기법인 전달 임피던스 기법(transfer impedance technique)을 이용하여 볼트 이완을 탐지할 수 있는 기법을 연구한다. 전달 임피던스 기법에서는 하나의 압전재료가 탄성파를 가진하고 다른 압전재료가 이를 센싱함으로서 결함 등에 의한 탄성파 전파의 변화를 감지한다. 한편, 단일 압전재료 기법을 이용하기 위해서는 고가의 임피던스 분석기(impedance analyser)를 이용해야 하지만, 전달 임피던스 기법은 임피던스 분석기를 대체하여 일반적인 함수발생기(function generator)와 디지털 멀티미터(digital multimeter)를 이용한 결함탐지가 가능하기 때문에 저비용의 결함탐지를 수행할 수 있다. 고력볼트 접합부로 구성된 강판 프레임 실험체를 제작하고, 볼트의 조임력을 단계적으로 감소시키며 실험을 수행하였다. 전달 임피던스 기법을 이용하여 손상지수를 구하였고 이를 이용하여 결함 유무를 합리적으로 판정할 수 있었으며, 볼트 이완의 정도가 커질수록 손상지수가 증가함을 알 수 있었다. 동일한 실험체에 대하여 임피던스 분석기를 이용한 단일 압전재료 기법에 대한 실험을 수행하여 결과를 비교하였는데, 결함정도가 커질수록 손상지수가 모두 증가하는 유사한 경향을 보였다. 즉, 고가의 임피던스 분석기를 배제하고 저비용으로 볼트 접합부의 결함상태 추정이 가능한 것으로 판단된다. 향후 결함위치 및 정도를 판정할 수 있는 연구가 추가된다면 볼트 접합부 건전성 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
OF 케이블의 예상 설계 수명인 30년이 도달하면서 고장 위험성이 증가하고 있다. 따라서 정확한 진단을 통한 열화 판정으로 장기 운용 OF 케이블을 적기에 진단함으로써 고장을 예방해야 한다. 또한 최적의 진단기준을 제시하여 잔류 수명을 예측하고 적절한 시기에 교체하는 조치가 요구되고 있다. 현재 한국전력공사에서는 OF 케이블을 진단하기 위해서 주기적으로 케이블 유중 가스분석을 실시하여 C2H2, TCG 등 일부 가스만 활용하고 있다. 하지만 이러한 유중 가스분석에서 확인되는 가스는 절연지뿐만 아니라 오일의 열화에 의해서도 발생된다. OF 케이블은 해체점검이 불가하기 때문에 절연지의 수명이 OF 케이블의 수명으로 간주되고 있다. 따라서 절연지를 직접적으로 분석하는 절연지 중합도 평가와 절연유중 퓨란화합물을 분석이 필요하며, 유중 가스분석에서 확인되는 CO, H2, CH4, C2H4, C2H6, C2H2 가스와 상관관계를 확인할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 절연유중 가스를 분석하기 위해 headspace sampler가 장착된 GC를 사용하였고, 절연지 중합도는 자동점도계를 활용하였으며, 절연유중 퓨란화합물은 HPLC를 이용하여 측정하였다. 또한 OF 케이블의 종합적인 판정을 위하여 국내 OF 케이블 중 15개소를 선정하여 해체점검을 수행하였다. 또한 이렇게 얻어진 결과는 최근 전력설비 이상판정에 도입되고 있는 SVM 기법에 적용하여 정확하고 신뢰성 있는 열화판정을 도출하고자 하였다. 그 결과 절연지 중합도 잔률은 CO와 CO2 농도의 합에 따라 음의 2차 함수 관계로 감소하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서 얻어진 한전 OF 케이블 진단결과를 SVM 기법에 적용함으로써 한전 OF 케이블 진단결과를 기존 일본 동경전력의 SVM에 적용한 진단결과보다 향상되었고, 그 정확도는 약 87.9% 인 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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