본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
차량의 배기가스에는 질소산화물(NOx), 일산화탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$), 입자상 물질(PM), 탄화수소(HC)와 같은 대기 오염물질이 포함되어 있다. 이러한 도로이동오염원의 배출량을 산정하기 위하여 한국에서는 평균속도 기반의 배출계수 곡선식을 사용하고 있으며 교통 계획과 교통 정책의 대안 평가에서 환경적 영향을 분석할 때 활용하고 있다. 그러나 최근에는 차량의 동적 운행 특성과 배출량의 관계를 보다 정확하게 반영하여 배출량을 산정할 수 있는 방법론과 이 방법론을 교통 시뮬레이션 모형에 통합하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. MOVES Lite는 MOVES의 간략 버전으로서 교통 시뮬레이션 모형에 통합될 수 있도록 개발된 운행모드 기반 배출량 산정모형이다. 본 연구에서는 한국의 차종, 주행특성, 배출계수, 배출규제등을 반영하여 MOVES Lite를 개량한 MOVES Lite-K를 개발하기 위한 연구를 수행하였고, 국내의 대표적 배출량 산정 방법인 평균속도 기반의 배출계수 곡선식과 MOVES Lite-K의 배출량 산정 특성을 비교하여 두 방법론의 차이와 국내 적용성을 살펴보았다.
한국경남해역의 2차원 및 3차원적 조류구조를 동적원리에 근거한 수치모형을 통하여 조사하였다. 2차원 수치모형을 이용하여 주 8개 분조(M$_2$, S$_2$, $K_1$, $O_1$, $N_2$, $K_2$, P$_1$, Q$_1$)에 대한 조석체계를 계산하였다. 계산결과는 해안의 관측치와 비교하여 만족할만한 일치를 보였다. 이러한 결과를 토대로 하여 매년 적조등으로 인해 심각한 오염이 발생되고 있는 진해만과 마산만의 3차원적 조석순환구조를 조사하기 위하여 기 수립된 2차원 모형과 내만의 3차원 모형을 연결시키도록 개선하였다. 그 방법으로 Davies(1980)가 제시한 2차원 수심적분 모형과 3차원 Galerkin-Spectral 모형과의 동적연결방법을 이용하였다. Davies의 연구에 추가하여 본 연구에서는 3차원 수치모형에 자승형마찰항과 비선형 이류항을 추가하였다. 3차원 모형에서 산정된 각 수심별 M$_2$ 분조의 조류타원도는 KORDI(1990)가 수행한 수심별 조류관측치와 양호한 일치를 보였다.
The summit meeting of the South North Korean leaders was a turning point in the relationships between the two countries. It was followed by the Red-Cross Meeting, Minister-Level Meeting, economic agreements, which have increased the relationship more colorful in both quantities and qualities. However, the half-century period for separation was too long to overcome all the problems by only one event. The two countries have quite different social systems; one politically strong person is governing the North, while many interest groups are involved in political decision making processes in the South. In short, it would take a long time to settle down all the problems residing between the two countries. A system dynamics model is developed to describe the long term dynamics of the relations between the South and North Koreas. As a first attempt, the model focuses only on the diplomatic meeting issues between the South and North. The model aggregates diplomatic issues into 5 categories; economic issues, security issues, infrastructure, cultural issues, and past problems. It assumes that there would not be any dramatic changes between the two countries. It is a conceptual model composed of around 200 variables, and should not be used as a forecast tool. However, it captures most of the logics discussed in the papers and conferences concerning the South and North Korea relations. Many sensitivity studies and Monte Carlo simulations have shown that the simulation results matches with mental models of experts; that is the model can be used as a learning tool or as a secondary opinion until the data required by the model is collected. In order to analyze the current situation, five scenarios are simulated and analyzed; the functional approach, the conditional approach, the balanced approach, the circumstantial approach, and the strategic approach. The functional approach represents that the South makes efforts in the area where the possibility of agreement is high for the next 10 years. The conditional approach is a scenario where the South impose all difficult issues as conditions for resolving other diplomatic issues. The balanced approach is resolving the five issues with the same priorities, while the circumstantial approach is resolving issues which seem to be resolved easily. Finally, another optimum approach has been seek using the system dynamics model developed. The optimum strategy (it is named as the strategic approach) was strikingly different from other four approaches. The optimum strategy is so complicated that no one could find it with mental model(or by just insights). Considering that the system dynamic model used to find the optimum is a simplifind (maybe over simplified) version of the reality, it is concluded that a well designed system dynamics model would be of great help to resolving the complicated diplomatic problems in any kind.
GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.
현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.
본 연구에서는 고속철도의 자갈궤도와 콘크리트궤도에서 열차 주행 안전 측면에서 관리해야 할 레일패드 강성의 상한값을 차량 및 궤도의 동특성과 운영환경을 고려하여 결정하는 방법을 제시하였다. 차량-궤도의 상호작용해석의 중요 입력 파라메타인 궤도틀림과 관련하여 프랑스 및 독일에서 제시한 고저틀림 PSD(파워 스펙트럼 밀도)와 경부고속철도 1단계 구간 자갈궤도 및 콘크리트궤도에서 계측한 고저틀림 자료를 통하여 얻은 PSD를 기초로 하여 넓은 범위의 주파수 영역에서 적용할 수 있는 자갈궤도와 콘크리트궤도의 고저틀림 PSD를 제시하였다. 제시된 PSD 기준 모델을 사용하여 시간 영역에서의 고저틀림 입력을 난수 생성(random number generation)을 통하여 구한 후 차량-궤도 상호작용 해석기법을 사용하여 레일패드 강성에 따른 윤중 감소율을 산정하였다. 산정된 윤중 감소율에 대하여 국내 철도차량 안전기준에 관한 규칙의 탈선계수 규정을 적용하여 주행 안전 측면에서 허용할 수 있는 레일패드 강성의 상한값을 제시하였다.
본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 배터리 내부의 회로 모델링, 다이나믹 다이오드를 이용한 인버터, 2-D EM Tool을 이용한 모터의 해석 결과를 합친 EV/HEV용 모터 구동시스템의 통합 시뮬레이션 방법을 제안한다. 배터리의 모델링을 위해서 충전상태(DOD: Depth of Discharge)에 따라서 변화하는 인덕턴스, 저항, 캐패시턴스 성분을 AC 임피던스 분석법을 이용하여 산출하였으며, 역회복 시간이 반영된 다이나믹 다이오드를 사용하여 인버터를 모델링하였다. 모터의 특성은 매입형 영구 자석 모터의 EM 필드 해석을 Ansys Maxwell 15.0 버전을 사용하여 모델링하였다. 즉, 배터리 및 인버터의 회로 모델과 EM 필드 해석을 통한 모터 해석 모델을 통합한 시뮬레이션 방법을 제시하고, 전체의 통합 모델링을 Ansys Simplorer 10.0 버전을 사용하여 수행하였다. 그리고 이를 통하여 EV/HEV 모터 구동회로의 전도성 노이즈 스펙트럼 분석을 수행하였고, 그 분석 결과가 정성적으로 유의미함을 확인하였다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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