지구 온난화의 영향에 따른 기상 이변이 전세계적으로 급증하고 있다. 이에 따라 우리나라를 포함한 많은 나라에서 홍수예보 시스템과 수문자료를 저장하는 시스템을 운영하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 시스템에서 운영하고 있는 결측우량 보정방법을 알아보고 더 효과적인 보정방법을 찾아내어 제시하기 위함이다. 이를 위해 한강권역 194개 TM 우량관측소 10분 자료 이용하였다. 보정방법은 실시간 우량자료 보정시스템에서 사용이 용이한 산술 평균법, 역거리 가중법, 상관계수 가중법을 비교하였다. 결측방법 평가를 위해 일정 강우량 이상일 때의 조건에 대해 최소오차법을 사용하였다. 역거리 가중법의 경우 지수가 1.5나 2.0일 때의 결과가 양호하였으며, 방법 중에서는 상관계수가 중법이 정량적으로 가장 양호한 결과를 보였다.
본 연구에서는 금강수계 미호천 유역에서 어류 서식지적합도지수 (HSI)를 산정하고 환경생태유량을 산정하였다. 이를 위해 미호천의 상류와 하류를 대표할 수 있는 2개 지점 (St.3과 St.8)을 선정하고, 어종별 수심과 유속 등 물리적서식지 정보를 구축해 서식지적합도지수를 산정하였다. 서식지적합도지수는 채집된 개체수와 유량조사 결과를 수심과 유속의 관계를 이용해 WDFW 방법으로 산정하였고, 대표어종 선정시 우점종인 피라미 (Zacco platypus)와 유량에 민감한 유영성 어종으로 결정하였다. 단일종인 피라미의 경우 수심 범위는 0.1 - 0.5 m, 유속 범위는 0.2 - 0.5 m/s 이고, 유영성 어종인 경우 수심 범위는 0.2 - 0.5 m, 유속 범위는 0.2 - 0.5 m/s 이다. 미호천의 대표지점인 St.3과 St.8에서 대표어종인 유영성군집 및 피라미에 대한 유량 (Discharge)-가중가용면적 (WUA) 관계 곡선 및 서식지적합도 분포를 모의하였다. 미호천 상류 St.3에서 가중가용면적이 최대값을 나타내는 최적유량은 유영성 군집이 4.0 m3/s, 피라미가 2.7 m3/s 로 모의되었다. 하류지점인 St.8에서는 유영성 군집이 8.8 m3/s, 피라미가 7.6 m3/s 로 모의되었다. 두 지점 모두 유영성군집 어종의 최적유량이 크게 산정되었다. 이는 유영성 군집의 서식지적합도지수가 피라미의 서식조건보다 더 빠른 유속을 필요로 하기 때문이다. 최소유량 산정에서도 피라미의 유량이 더 작고, 보다 더 많은 가중가용면적을 제공하는 것으로 평가된다. 군집 어류의 경우 수심과 유속의 범위를 좁게 산정하면 필요유량이 증가하고 가중가용면적은 상대적으로 감소한다. 따라서 군집어류에 대한 서식지적합도지수 산정시 범위를 좁게 설정하는 것보다 모든 어종의 서식지를 포함하는 지수를 산정하는 것이 유리하다.
현가장치의 기능은 노면으로부터의 진동이나 충격을 차체와 격리시키며 주행시 차량의 안전성을 확보하는데 있다. 고정된 스프링과 댐퍼의 특성으로는 두 가지 차량 주행특성을 나타내는 차체 가속도와 타이어 동적력을 최소화할 수 없으므로 가변형 댐퍼를 이용한 반능동식 현가장치로서 승차감과 주행 안정성을 동시에 고려하여 성능 지수를 설계하는 LQ(Linear Quadratic)제어 이론을 적용하는 연구가 진행되고 있다. LQ 제어 성능지수의 가중함수는 주파수와 시간에 관계없이 상수로 고정되기 때문에 각 요소에 대한 비중이 모든 상황에서 동일하나 승차감이나 주행 안정성의 평가기준이 모든 주파수에서 동일하지 않으므로 본 연구에서는 자기유변댐퍼를 장착한 1/4차의 반능동형 현가장치를 구성하고 LQ 제어의 문제점을 해결하는 Frequency shaped 최적 제어를 이용하여 특정 주파수 범위에서 차량의 승차감과 주행 안정성을 향상시킨다. Frequency shaped 최적 제어는 가중치가 주파수의 함수인 성능 지수를 통해 제어 규칙을 구하는데, 가중함수의 설계기준을 인간이 가장 민감하게 느끼는 4~8Hz의 주파수에서는 승차감에 두고 차축 고유 진동수 부근에는 주행안전성에 둔다. 모사실험과 실험 결과로부터 Frequency shaped 최적 제어기를 장착한 반능동형 현가장치가 승차감과 주행 안정성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1065-1074
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2011
1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 물리서식처 분석을 이용하여 구하도 복원에 따른 어류서식처의 영향을 분석하였다. 연구대상지역은 청미천의 1.2 km 구간이다. 연구 대상 지역에서 구하도 복원은 2012년 7월 부터 2015년 12월 까지 수행되었다. 복원 전과 후에 대하여 물리서식처 분석을 실시하였다. 이때, 수리해석을 River2D 모형을 이용하였으며 서식처분석을 위하여 서식처 적합도 지수 곡선을 이용하였다. 대상어종은 연구대상지역의 우점종인 피라미를 선정하였다. 복원 전과 후의 조건에 대하여 다양한 유량에 대하여 수리해석을 실시하였다. 이후 구하도가 복원 되기 전과 후의 조건에서 복합 서식처 적합도 지수와 가중가용면적을 계산하였으며, 피라미의 물리서식처 변화에 대하여 분석하였다. 모의 결과 구하도가 복원될 경우 어류의 서식처 영역이 증가되었으며, 큰 유량에 대하여 서식처의 감소를 방지하는데 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 비정상성과 관련된 기존의 연구들이 베타위험과 추가설명변수들 사이의 상관관계를 무시한 검증방법의 오류를 지적한다. 그 상관관계를 고려한 포트폴리오 구성방법을 선택한 후, 비정상성에 관한 좀 더 정밀한 검증을 실시하여 규모효과와 EP효과를 검토한다. 더 나아가 CAPM의 두 가지 주장, 즉, 베타위험의 유일성과 이 위험과 그 자산의 수익률간의 양의 상관관계를 갖는다는 두 가지 주장을 세밀히 검토하게 된다. 또한 이 모든 검증에서 등가중지수(Equal-Weighted Index: EWI)와 가치가중지수(Value-Weighted Index: VWI)의 적용에 대한 차이도 동시에 검토하였다. 1980년 1월부터 1993년 6월까지의 월별수익률과 한국신용평가주식회사의 주식수익률 데이터베이스(KIS-SMAT), 재무제표 데이터베이스(KIS-FAS)를 이용하여 검증한 결과, 한국중권시장에서는 규모효과만 존재하였고, EP효과가 존재한다는 증거는 얻지 못하였다. 또한 EWI와 VWI의 지수에 대한 차이는 아주 미미하였다. 특히 CAPM에서 주장하는 베타위험의 유일성과 베타위험과 그 자산의 수익률의 양의 상관관계에 대한 두 가지 사실에 대해서는 오히려 상반된 증거만을 확인할 수 있었다.
In this paper, we will propose the new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed for recognition of materials. We made the HH smart sensor in our experiment. Then, we estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. We estimated the sensing ability of HH smart sensor with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to surface types of smart sensor. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We made two types of smart sensors in our experiment. Then, we estimated the ability to recognize objects according to smart sensor type. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to surface types of smart sensor. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.
A new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor is proposed. The new signal processing method have been developed that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed far recognition of materials. The HH smart sensor was made for experiment. Then, it was estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. The sensing ability of HH smart sensor has been estimated with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to frequency changing. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method according to frequency changing. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to frequency changing. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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