추정을 위한 방법으로는 K-NN과 회귀분석, 신경망 등의 다양한 방법을 적용할 수 있다. 그러나 K-NN의 경우 거리에 의해서만 결과를 추정하므로 각 속성에 대한 가중치가 속성 값들의 간격에 의해 결정되고, 회귀분석은 하나의 선으로 데이터의 경향을 표현하므로 속성의 가중치는 고려되지만, 데이터의 분포가 넓을 경우에는 많은 오차를 포함하게 되는 데이터에 의존적인 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 방법들을 혼합하여 데이터에 의존적인 문제를 보안할 수 있는 다중분석방법을 제안한다.
소비자예치금제를 도입하는 경우 적정예치금을 설정하기 위해서는 용기재활용에 따른 소비자 불편비용의 산출이 필요하다. 본 논문에서는 폐음료용기에 의한 외부효과를 내재화하는 정책적 수단의 하나인 소비자예치금제 동에서 소비자의 용기반환에 따른 불편비용을 추정하는 방법 및 실험적 분석결과를 제시하였다. 비시장재화의 가치평가에 널리 응용되고 있는 가상적 가치평가법(Contigent Valuation Method)을 이용하여 용기반환시 보상받고자 하는 수취의사액, 즉 불편비용에 상응하는 액수를 추정한 결과 용기반환장소 까지의 거리가 멀어짐에 따라 소비자의 불편비용은 증가하고 용기 하나당 평균 16원의 불편비용이 발생하는 것으로 나타났다.
UWB 시스템은 실내 LBS 에 가장 유망한 기술로 각광받고 있다. 그러나 실내건물을 이루는 손실성 매질로 인해서 신호에 지연이 발생, 거리오차가 발생하게 된다. 본 문제를 해결하기 위해서 공기중의 채널과 매질의 채널정보를 통해서, 신호의 지연을 추정하려고 하였다. 신호의 스팩트럼의 주파수에 관한 손실기울기는 투과한 매질의 두께에 비례하여, 깊어진다는 것을 사용하여, 매질 투과로 인한 신호의 지연시간을 추정하는 기술과 손실기울기를 측정하기 위한 RAKE 수신기를 소개한다.
본 논문에서는 차량 간 안전통신을 위하여 다중홉 클러스터링 방식의 문제점을 개선하여, 거리를 계산한 지능형 클러스터링(Intelligence Cluster) 기법을 제안하고자 한다. 고속 이동시 연계성이 없는 차량간에 거리를 계산하여 클러스터링을 하게 되면 설정된 거리 값으로 각 노드들의 연계성이 형성되게 된다. 동일 구성원이 된 노드들 사이에서 거리 값으로 헤더를 선출하게 되고 헤더는 멤버가 된 노드들에게 그룹 내 정보를 전달하게 된다. 헤더 선출 후, 이동성으로 인해 헤더가 이탈되면 긴급상황이 발생될 수 있다. 이때 정보전달은 패킷에 포함된 프로그램의 실행으로 노드에서 제공하는 지능형 클러스터를 이용하여 새로운 클러스터 헤더를 선출하여 전송할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 기존의 Store-and-Forward 라우팅 방식에 컴퓨팅 능력을 추가한 Store-Compute-Forward 방식으로 클러스터를 선출하는 이동 Ad-hoc 통신을 위한 지능형 거리추정 클러스터방식을 제안한다. 논문에서 제안한 이동 Ad-hoc 통신을 위한 지능형 거리추정 클러스터방식은 능동적이고 지능적인 멀티 홉 클러스터 라우팅 프로토콜로서 안정된 통신이 이루어 질 수 있도록 한다.
최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지상강우의 결측치를 추정하는 방법들 중 역거리 가중치법(IDWM), 역지수 가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM), 인공신경망(ANN)기법, 레이더 자료를 이용한 결측치 추정 방법을 비교하여 각각의 적용성을 검토하였다. 임진강 유역을 대상지역으로 하여 각 방법을 적용한 결과, 강우의 결측치 추정에 있어서 기존의 방법 중 상관계수 가중치법(CCWM)과 인공신경망(ANN)기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 레이더자료를 이용하여 강우의 결측치를 추정한 경우 RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보였다. 레이더 강우자료가 지점 강우자료와 달리 강우의 공간상관성을 반영하고 있음을 볼 때, 지점강우 자료를 이용한 결측치 추정 기법보다 레이더자료를 이용한 결측치의 추정기법이 그 적용성에서 우수하다고 판단되어진다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.
수동소나를 운용하는 수중 플랫폼은 임무수행을 위해 표적의 위치정보를 획득해야 한다. 동해와 같이 해저면 반사파가 존재하는 환경에서는 다중경로로 수신한 신호 간 도달시간 차이를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 다중경로 음파전달 환경에서 수동소나 운용 시 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Fileter, 이하 EKF) 기반의 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 표적기동분석(TMA: Target Motion Analysis, 이하 TMA)은 위치추정에 필요한 측정치를 장시간 누적해야하며 자함의 기동상태에 대한 제약이 있어 한정된 상황에서만 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 표적에 대한 다중경로 음파전달로 인한 신호 간 도달시간 차이와 방위 정보를 측정치로 하는 확장칼만필터를 사용한다. 이 방법은 자함 기동과 측정치 누적 시간에 관계없이 표적 위치추정이 가능한 장점이 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 표적의 거리와 수심에 따른 시뮬레이션을 반복 수행하여 거리에 따른 위치추정 오차와 수심에 따른 위치추정 오차를 분석하였다. 또한 거리에 따른 도달시간차이와 수심에 따른 도달시간차이를 분석하여 위치추정 오차와의 상관관계를 분석하였다.
권 등(2008)은 수면보다 높은 정방형 다열기둥을 이용한 수리실험을 수행하여 수심과 이격거리에 따른 상당저항계수를 측정하였으며 이를 바탕으로 Manning 계수형태의 상당저항계수 이론식을 제안하였다. 본 연구는 수면보다 높은 원형 다열기둥을 이용한 수리실험을 수행하여 이격거리와 수심에 따른 상당저항계수를 측정하였다. 실험결과로부터 이격거리만의 함수로 가정한 항력상 호작용계수를 추정하여 이를 권 등(2008)의 이론식에 적용하여 실험결과와 비교하고 분석하였다. 정방형 다열기둥의 실험결과와 원형 다열기둥의 실험결과를 비교하여 흐름방향 이격거리가 큰 범위에서는 원형기둥의 저항계수가 정방형기둥의 저항계수보다 작게 측정되지만 흐름방향 이격거리가 감소할수록 원형기둥의 저항계수가 정방형기둥의 저항계수보다 증가하면서 원형기둥이 정방형 기둥보다 저항정도가 큰 상태가 되는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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