일반적으로 평활화 필터는 주변값들과의 차이를 감소시켜 함수를 정규화하는 역할을 한다. 따라서 완전파형역산에 평활화 필터를 적용하면 역산 해를 정규화 할 수 있으며 실제 지하 구조에 가까운 영상을 얻을 수 있다. 다만 단일 평활화 계수를 사용했을 때는 지층 형태나 속도변화에 관계없이 동일하게 평활화가 이루어지므로 지층간 경계면이나 단층 등의 구조가 불명확해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 평활화 계수가 아닌 역산 반복 과정에 따라 선택적으로 평활화 계수를 조정하는 정규화 기법을 개발하였다. 먼저 파형역산에 적합한 탐사자료의 주파수 대역과 그에 대응하는 파수 범위를 분석하였다. 분석한 파수 범위에 적합한 평활화 계수를 선정하기 위해 평활화 필터의 파수 스펙트럼에서 99백분위수에 해당하는 파수를 유효최대파수로 결정하였다. 선정된 평활화 계수를 반복역산에 따라 다르게 적용하여 여러 주파수를 동시에 이용하는 멀티-스케일 완전파형역산을 구현하였다. 암염 모델과 같은 속도대비가 큰 지질구조에 대해 성공적인 역산결과를 얻음으로써 본 연구에서 개발한 평활화 계수 선택기법이 효과적인 정규화 과정을 구현한다는 것을 알 수 있었다. 또한 무작위 잡음이 더해진 인공합성 음원모음 자료에 대한 수치예제를 통해 현장 자료에 대한 적용 가능성도 확인할 수 있었다.
최근 도입된 지상 송신원 항공 전자탐사 시스템(grounded electrical-source airborne transient electromagnetic, GREATEM)은 신호가 강력하여 가탐심도 향상은 물론 잡음이 심한 지역에서도 적용 가능하다. 비록 GREATEM은 지상에 설치된 긴 전선을 송신원으로 사용하는 시간영역 전자탐사법이지만, 방대한 항공탐사 자료의 2차원 혹은 3차원 해석은 계산시간이 너무 많이 소요되어 실질적인 적용이 어렵기 때문에 GREATEM 탐사 자료는 주로 1차원 해석에 의존하고 있다. 일반적으로 방대한 항공 전자탐사 자료의 해석은 각 측점에서 얻어진 자료에 대한 1차원 역산 결과를 병합하여 전기비저항 2차원 단면을 작성하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 병합 단면은 전기비저항이 너무 급격하게 변하는 문제점을 보인다. 횡적 제한 역산법(laterally constrained inversion, LCI)은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개발되었으며, 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 이 연구에서는 우선 수치 모델링을 통하여 곡선 전류원에 대한 GREATEM 탐사 자료의 특성을 분석하였다. 또한 GREATEM 탐사 자료에 대한 횡적 제한 역산법을 개발하였다. 이 방법은 각 측점에서 획득된 모든 1차원 자료와 층서 모델을 하나의 역산 시스템에 병합하여 처리하므로 수평적 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 개발된 역산 알고리듬을 GREATEM 탐사 자료에 적용한 결과, 해당 지역의 층서를 효과적으로 반영하는 역산 영상을 얻을 수 있었다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.
현실세계의 구조물은 대부분 동하중의 영향을 받고 있지만, 구조해석이나 구조 최적화를 수행할 때는 정하중이 작용하는 것으로 가정한다. 실제 하중인 동하중을 고려하게 되면 다양한 하중들을 고려해야 하기 때문에 전산자원과 시간비용 측면에서 많은 제약이 따르기 때문이다. 그러나, 단순한 정하중 조건만을 고려하면 구조안전성 측면에서 바람직하지 못하기 때문에 가중치를 적용하거나 동하중을 대체하는 등가정하중을 적용하여 관련 문제를 보완하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 등가정하중을 적용하여 동하중을 받고 있는 구조물에 대한 구조최적화 기법을 제안한다. 본 연구에서 적용하는 등가정하중은 기존 연구에서 제안한 바 있는 주자유도를 기반으로 하여 등가정하중 부과 위치를 결정하고 최적화 과정을 통해 산출한다. 이 과정에서 지나치게 큰 하중이 구해지지 않도록 가중치를 고려한 구속조건을 추가하여 기존 연구의 등가정하중의 최적화 과정을 보완하였다. 수치예제에서는 동하중이 작용하는 트러스 구조물과 평판 구조물에서 최적화된 등가정하중을 적용하여 사이즈 최적화를 수행함으로써 제안된 최적화 기법의 신뢰성을 검증한다.
주파수 안정성 이 우수한 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 연속파(Continuous Wave: CW) 신호를 발생시키기 위하여 상관관계가 큰 서로 다른 두 파장의 광 신호를 비팅(beating) 시켜 광 혼합(photomixing) 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 광 반송파가 억압된 양측 대역(Double Sideband-Suppressed Carrier: DSB-SC) 방식은 단일 파장 광 신호를 국부 발진기와 광 변조기를 이용하여 CW 변조함으로써 상관관계가 큰 서로 다른 두 파장의 광 신호를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 DSB-SC를 이용한 광 혼합 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 CW신호 발생 방법에서 광 반송파 억압 레벨에 따른 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 CW 신호의 파워 및 위상 잡음 특성을 수치적으로 분석하고 실험적으로 증명하였다. 측정 결과, 광 반송파의 억압 레벨에 따라서 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 CW 신호의 파워와 위상 잡음이 각각 23.9 dB와 21 dBc/Hz(@ 1 MHz offset frequency) 개선됨을 확인하였다. DSB-SC 방법을 다룬 기존 문헌에서는 직관적으로 광 반송파 억제 레벨을 중요성을 언급하였으나, 본 논문에서는 수식 및 측정 데이터에 기반한 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 CW신호의 특성 향상을 위한 광 반송파 억제 레벨의 중요성을 확인하였다. 따라서 본 논문의 결과는 광 혼합 방법을 이용한 밀리미터파 및 테라헤르츠파 대역 CW 신호 발생 연구를 위한 기본적인 데이터로서 활용 가치가 높다.
An objective of this study is as follows: 1) performing sensitivity analysis and parameter estimation of RMA2 and RMA4 models for the West-Nakdong River, 2) drawing up alternatives of gates-operation for water-quality enhancement, and 3) quantitative evaluation of methodology of 'flow-restoration by gates-operation' among 'Comprehensive Plan Improving Water-Quality in the West-Nakdong River(WNR)' with the target water-quality(BOD at Nakbon-N point: below 4.3 mg/L). The parameters for the RMA2 (depth-averaged two-dimensional flow model) and RMA4 (depth-averaged two-dimensional water-quality model) were determined by sensitivity analysis. Result of parameter estimation for RMA2 and RMA4 models is $1,000\;Pa{\cdot}s$ of the eddy viscosity, 20 of the Peclet number, 0.025 of the Manning coefficient, and $1.0\;m^2/s$ of the diffusion coefficient. We have evaluated the effects of water-quality enhancement of the selected alternatives by numerical simulation technique with the models under the steady-state flow condition and the time-variant transport condition. Because of no-resuspension from river bottom and considering BOD as conservative matter, these simulation results slightly differ from real phenomena. In the case of $50\;m^3/s$ of Daejeo-gate inflow, two-dimensional flow pn results result represents that small velocity occurs in the Pyungkang Stream and no flow in the Maekdo River. In the WNR, there occurs the most rapid flow near timhae-bridge. In the WNR, changes of water-quality for the four selected simulation cases(6, 10, 30, $50\;m^3/s$ of the Daejeo-gate inflow) were predicted. Since the Daejeo-Gate and the Noksan-Gate can be opened up to 7 days, it would be found that sustainable inflow of $30\;m^3/s$ at the Daejeo-gate makes BOD in the WNR to be under the target of water-quality.
본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
경사 보강근이 철근콘크리트 연속 깊은 보의 구조적 거동에 미치는 영향을 파악하기 위하여 내부 전단경간에 개구부를 갖는 연속 깊은 보 12개가 실험되었다. 주요 변수는 개구부 크기와 경사 보강근 양이다. 개구부 주위의 경사 보강근 양과 개구부 크기의 영향을 동시에 고려하기 위한 유효 경사 보강근 계수가 제시되었다. 실험 결과 개구부를 갖는 연속 깊은 보의 하중 분배, 경사균열 폭 및 치대 내력은 유효 경사 보강근 계수에 의해 결정되었다. 유효 경사 보강근 계수가 클수록 경사균열 폭 및 이들의 진전 속도는 낮았다. 특히 유효 경사 보강근 계수가 0.077 이상인 보의 최대 내력은 동일 개구부 없는 보의 것에 비해 높았다. 내부 전단경간에 개구부를 갖는 연속 깊은 보의 최대 내력을 평가하기 위하여 상계치 이론을 이용한 수치해석 모델이 제시되었다. 제시된 모델로부터 얻은 최대 내력은 실험 결과와 잘 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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