Globally, many researchers have been trying to improve the fuel economy of a vehicle for satisfying future $CO_2$ regulation and minimizing air pollution problem. For the same background, diesel engine and vehicle system optimization using simulation models have been key technologies for the improvement of vehicle system efficiency. Therefore, in this study, calibration method for the air breathing system of a WGT diesel engine using mean value model has been composed for efficient engine and vehicle optimization simulation researches. And virtual WGT performances have been calculated for a 2 cylinder downsized diesel engine system. From these researches, the calibration method for the boost pressure and EGR rate of a virtual diesel engine related with WGT performances could be composed and some of technical issue related with downsized diesel engine could be investigated.
지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.
과냉수에서의 난류 증기응축 제트에 대한 수치해석 연구가 수행되었다. 증기와 과냉수 사이에 국부 균질유동을 가정하고 난류 특성은 난류 확산화염에서 사용되는 $textsc{k}$-$\varepsilon$-g 모델을 사용하여 증기응축 유동 현상에 대한 물리적 모델을 제안하였다. 즉, 난류는 난류 운동 에너지와 운동 에너지 소멸률로 모사되고 증기와 과냉수의 혼합률비에 대한 평균값과 변동량에 대한 미분 방정식을 추가하여 직접 풀고 혼합률비에 확률분포 함수를 적용하여 열역학 변수의 평균값을 구한다. 증기 질량 유속, 과냉수 온도와 노즐 직경을 변화시키며 증기응축제트의 특성을 해석하였다. 본 해석에 사용된 모델을 평가하기 위해 기존의 실험 데이터를 사용해서 수치해석 결과와 실험치를 비교하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.
본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
파프리카 생산성에는 광량이 매우 중요한 요인으로 작용하나 광량을 독립변인으로 한 파프리카 생산성 추정을 위한 표준 모델 개발에 있어 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 표준 모델을 개발할 시 독립변인으로서 외부 광량의 활용 적합성을 높이기 위한 방법을 알아보기 위해서 수행되었다. 선형회귀 분석 시 독립변인(누적 외부광량)과 종속변인(누적 생산성)을 전체 농가 생산성의 평균값, 그리고 그 평균값을 기준으로 이상과 미만(MHFP, MLFP)으로 분류하여 각각 평균값을 활용하였다. 도출된 선형회귀모형의 RMSE 값은 MHFP의 모델에서 0.9418kg·m-2로 MTFP 모델의 1.5468kg·m-2, MLFP 모델의 1.3812kg·m-2보다 크게 낮았다. 그리고 시간(월)이 경과함에 따른 RMSE 값도 MHFP에서는 모든 월에 1.0 kg·m-2 이하로 가장 낮았다. 따라서 외부 광량을 활용한 파프리카 생산성 추정을 위한 회귀모형 개발 시 농가들의 생산성 차이를 적합한 방법으로 분류하여 분석하는 것이 추정 모델의 적합성을 향상시킬 것으로 판단된다.
본 논문은 모바일 방송 통신 시스템에서 나타나는 사용자들의 불편사항을 해소하기 위한 서비스 품질 개선 모델을 제안하였다. 사용자들의 불편사항인 일시적인 통신장애와 채널 변경 지연시간을 해결하기 위해 ATSC M/H 표준의 NRT서비스를 이용, 해당 영상보다 수 분 빠른 영상을 전송 받는 모델을 제시하였다. 또한, GPS 모듈을 통해 사용자의 현재 위치를 구한 뒤 이를 이용, 통과 예상되는 지역중 통신 장애 발생 가능 구간을 확인하여 해당 영상을 미리 전송 받을 수 있는 모델을 제시하였고 Key 프레임과 음성데이터 만의 조합으로 영상의 용량을 줄여 이를 이용하는 모델을 제시하였다. 마지막으로 사용자의 채널 선택 패턴을 조사한 정보를 바탕으로 채널 변경이 예상되는 시간 전에 미리 컨텐츠를 받는 모델도 제시하였다. 제안한 모델의 우수성을 알아보기 위해 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 값을 사용자가 느끼는 만족감의 척도로 활용하고 제안모델은 통신장애 시 에러율 80% 에 비해 4.8배 높은 평균값을 결과로 얻었다.
육상으로부터 유입되는 오염부하와 그로 인한 제주항의 해양수질 환경특성을 조사한 결과는 다음과 같다. 제주항의 수질특성을 각 항목별로 보면, 용존산소(DO)의 농도분포는 평균 7.3 mg/L의 범위를 나타내었고, 그리고 COD의 농도분포는 평균 2.2 mg/L로 대상해역의 대부분이 III등급 해역에 속하였으며 해역의 부영양화에 관계되는 영양염인 DIN과 DIP는 각각 평균 12.20 ${\mu}g$-at/L와 평균 1.18 ${\mu}g$-at/L로 2001년 개정 전 해역수질환경기준인 농도와 비교해 보면 평균농도에서 III등급을 초과하는 것을 알 수 있었다. 산지천의 수질특성을 보면 용존산소(DO)는 평균값은 7.4 mg/L로 하천수질기준 II등급에 해당되었으며 BOD의 경우는 평균값으로는 3.4 mg/L를 보여 하천수질기준 III등급에 해당되었다. 그리고 DIN과 DIP의 경우는 각각 4.696~5.410 mg/L와 0.306~0.332 mg/L의 범위를 보여 각각의 평균값은 5.110 mg/L과 0.315 mg/L였다. 산지천의 하천 유입부하량을 산정한 값을 보면 COD의 경우는 0.30 ton/day의 값을 보였고 DIN과 DIP의 부하량은 각각 300.0 kg/day와 18.0 kg/day의 값을 보였다. 이상에서 조사된 제주항의 수질특성과 산지천 유입부하량은 제주항의 수질관리를 위한 물질순환모델을 적용할 때 기초입력자료로 제공될 수 있을 것이다.
이동 통신 텔레트래픽 모델은 Traffic Source 모델과 Network Traffic 모델이라는 2개의 하부 모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역특성을 고려한 Network Traffic 모델을 제시한다. 기존의 Network Traffic 모델에서는 이동 통신 환경을 시뮬레이션 하기 위해 동일한 환경에 설치되어 있는 몇 개의 기지국을 가정하여 제시하고 있기 때문에, 기지국이 설치되어 있는 지역적 특성에 따라 다른 사용자 호 특성 및 설치 지역 특성이 전혀 반영되지 않고 있다. 도시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지지역으로 되어 있는 도시 계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 요일별 통화량 분포를 분석하였으며, 이를 시뮬레이터에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
손실압축 기법을 사용하는 대부분의 표준 동영상 압축 방법에서는 이미지 변환 후, 변환된 계수들의 양자화를 수행하게 된다. 양자화 과정에서 발생하는 양자화 잡음으로 인한 영상정보의 손실은 복구 영상의 화질을 저하시킨다. 본 논문에서는 H.26L의 테스트 모델인 TML-2를 기반으로 양자화 잡음의 평균값을 추가 보상함으로써 부호화기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 실험 결과 비트율에서 평균 1.29% 개선과 PSNR에서 평균 0.93%개선이 있었으며, 특히 움직임이 적은 영상에서 더 큰 개선 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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