여객통행과 화물통행에서 도착지를 선택하는 것은 여러 요인에 영향을 미치지만, 많은 연구들이 도착지의 유인력(Attractiveness)이 중요한 변수라고 제시하고 있다. 유인력 추정방법 중 전통적으로 사용되고 있는 집계형 (Aggregation) 중력모형 보다 개인의 효용을 극대화하는 비집계형 (Disaggregation)모형이 도착지의 효용을 추정하는데 더 효율적이라는 점이 많은 연구들에서 제기되었다. 본 연구는 제3차 전국물류조사의 화물자동차운전자의 통행일지를 이용한 분석으로서 도착지 선택모형을 구축하고 출발시간대, 도착지의 체류시간, 도착지의 유인력 등을 포함하여 이들의 효과를 분석하며, 정책적으로 활용 가능하도록 모형이용을 제안한다. 분석결과, 도착지행태선택모형에서 인구가 많고, 총통행거리가 짧을수록 효용이 큰 것으로 분석되었다. 인구밀도 측면에서 볼 때 화물차는 인구밀집지역을 운행하는 것을 꺼려하는 것으로 분석되었다. 운송거리 측면에서는 소형화물자동차는 운송거리가 짧을수록, 대형화물자동차는 운송거리가 클수록 효용이 큰 것으로 분석되었다. 업종별로 보면, 비영업용 화물자동차는 거리가 짧을수록 유리한 것으로 분석되었으나, 영업용화물자동차의 경우 거리가 길수록 유리한 것으로 나타났다. TOD별 차종별로 살펴보면, 소형화물자동차의 경우 새벽, 오전첨두, 오후첨두에 주로 출발하였으며, 대형화물차는 낮 시간대를 제외한 시간대에 주로 출발하는 것으로 분석되었다.
ICAO (international civil aviation organization)에서는 전략적인 의사결정과 항공교통관리 평가를 위해 세계항행계획인 GANP (global air navigation plan) 수행을 체약국에게 권고하였다. 본 연구에서는 항공교통관리 평가를 위해 제시된 KPI (key performance indicator) 05 실제 항로 연장에서 항로거리를 구하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해 한 달간의 항적 데이터를 수집하고 ICAO에서 제시한 방법과 본 저자가 제시하는 방법으로 각각 항로거리를 산출하였다. ICAO 방법은 반경 40 NM 원형에 대한 원의 방정식과 항적 데이터 내 원에 근접한 내·외부 지점에 대한 직선의 방정식을 통하여 교점을 추정하여야 하고, 네 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 본 연구에서 제시한 방법은 교점을 추정하지 않고 두 가지의 비행거리를 계산하여 항로거리를 산출한다. 두 방법의 오차를 확인하기 위해 회귀모형 성능평가지표인 RMSE (root mean square error)와 결정계수 R2 를 사용하였다.
오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.
본 논문은 천장 영상 정보를 이용한 이동 로봇 위치추정 방법을 제안한다. 지도상에 천장 영상의 랜드 마크의 위치는 미리 알고 있지만, 지도상의 랜드 마크와 감지된 랜드 마크 사이의 대응관계 정보는 주어지지 않는다. 단지, 로봇의 이동 시작 단계에서 랜드 마크들에 대한 상대적인 로봇의 위치가 주어진다. 로봇의 위치 및 천장 영상에서 감지된 특징점의 ID를 찾기 위해 파티클 필터 방법을 이용한다. 제안한 방법을 천장에 동일한 형태의 원형 랜드 마크를 가진 실내 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 레이저 영역 센서에 의해 측정된 벽까지의 거리 또는 RF 나 초음파에 의해 측정된 비이컨까지의 거리 값에 큰 불확실성이 존재하는 물류 창고와 같은 환경에서 사용하기에 적합하다.
2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.
본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 리니어 컴프레서 위치센서리스 스트로크 제어기의 성능 향상을 위해 모터 매개변수 추정 시스템을 구현하였다. 리니어 컴프레서가 적용된 냉장고나 에어컨의 냉각능력을 제어하기 위해서는 단위시간동안 피스톤의 움직인 거리, 즉 피스톤의 속도를 제어해야 하는데 이때 리니어 모터의 주파수나 스트로크를 조정함으로써 가능하다. 이때, 주파수를 고정하고 스트로크를 변화시키는 것이 일반적이다. 스트로크, 즉 피스톤의 행정거리를 정확하게 추정하는 것이 리니어 컴프레서의 동특성을 좌우하는데, 본 연구에서는 모터 매개변수를 추정하는 경우와 상수로 놓았을 경우에 대해 필요한 메모리 공간과 스트로크 오차에 대한 실험 결과를 통해 그 장단점을 확인하였다.
본 논문 연구에서는 고해상도 레이더 탐색기에 쓰이는 FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 또는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템의 비선형 특성에 의해서 발생되는 거리 해상도(range resolution) 성능 저하 현상을 보상하기 위하여, 하드웨어의 비선형 위상 오차 성분을 다양한 진폭, 위상을 가지는 사인함수와 랜덤 성분으로 모델링하고, 이를 추정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 이 방법은 알고 있는 거리에 위치한 두 개의 기준점 목표물(point target)로부터 각각 측정된 두 개의 IF 신호를 연립방정식화하여 희소 선형식(sparse linear equation)을 세우고, 최소 자승법(least squares) 관점에서 최적 해로서의 비선형 오차 성분을 추정하는 방법으로써 추정된 비선형 오차 성분은 비선형 오차 특성 보상을 위한 사전 왜곡(predistortion) 기법을 위해 사용될 수 있다.
송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.
본 논문에서는 시선 깊이 추정 기술을 이용한 OST-HMD의 자동화면 on/off 기능을 제안한다. 제안하는 방법은 MLP(Multi-layer Perceptron)을 이용하여 사용자의 시선 정보와 보는 물체의 거리를 학습 한 후, 시선 정보만 입력하여 거리를 추정한다. 학습 단계에서는 착용 할 수 있는 양안 추적기를 사용하여 시선 관련 특징을 얻는다. 그런 다음 이 특징을 다층 퍼셉트론 (MLP: Multi-layer Perceptron)에 입력하여 학습하고 모델을 생성한다. 추론 단계에서는 안구 추적기로부터 실시간으로 시선 관련 특징을 얻고 이를 MLP에 입력하여 추정 깊이 값을 얻는다. 마지막으로 HMD의 화면을 켜거나 끌 것인지 여부를 결정하기 위해 이 계산결과를 활용한다. 제안된 방법의 가능성을 평가하기 위해 프로토타입을 구현하고 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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