물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
해수침투가 발생할 때 혼합비를 결정하는 것은 해수침투연구에 매우 중요한 사항이며, 단성분 혼합분석방법을 주로 사용한다. 본 연구에서는 이러한 해수와 담수의 혼합비 계산시 발생되는 오차를 불확정성의 원리를 이용하여 결정하였다. 또한 해수침투 혼합비를 계산할 때 평균값과 표준편차의 차이에 의해 발생할 수 있는 혼합비의 오차를 제시하였다. 이러한 오차의 크기는 (1) 혼합비가 커질수록, (2) 사용된 평균값과 표준편차값의 차이가 클수록, 마지막으로 (3) 해수와 배경지하수의 추적자 농도 값이 작을수록 커진다. 특히, 해수침투가 발생하여 양이온교환반응이 일어날 때 이온델타(이론적인 지하수화학성분과 실제 시료의 화학성분의 차이)값이 0 근처에서는 오차값이 지구화학적인 상태(침전 또는 용해)를 결정하는 데에 기여할 수 있다.
위성항법시스템 운용 시 주요 기능은 항법위성의 궤도를 정확히 결정하여 항법메시지로 전송하는 것이다. 본 연구에서는 확장 칼만필터와 정밀동역학모델을 결합하여 항법위성의 궤도결정을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. IGS (international gnss service) 지상국의 실제 관측값을 사용하여 GPS (global positioning system)와 QZSS (quasi-zenith satellite system)의 궤도결정을 수행하고, IGS 정밀궤도력과 비교하여 항법시스템의 주요 성능지표인 URE (user range error)를 계산하였다. 항법위성에 탑재된 시계오차를 추정할 경우 radial 방향 궤도오차와 시계오차가 높은 역상관 관계를 가지는데 서로 상쇄되어 GPS와 QZSS의 궤도결정 URE 표준편차는 1.99 m, 3.47 m로 낮은 수준을 유지하였다. 항법위성 시계오차를 추정하는 대신 항법메시지의 시계오차를 모델링한 값으로 대체하여 궤도결정을 수행하였으며, URE와 지역적 상관관계 및 지상국 배치에 의한 영향을 분석하였다.
CDHA환경에서 단말기 위치 결정은 여러 부가적인 서비스 응용에 대한 필요성 때문에 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 위치 결정 알고리즘은 현재의 정보만을 활용했기 때문에 위치 오차에 대한 성능 향상에 한계점을 드러내고 있다. 따라서 이전 시간의 단말기 위치 정보가 포함된 Kalman Filter를 사용한다면 위치 에러에 대해 향상된 성능을 보일 것이다 그렇지만 실제 단말기 사용자의 움직임은 Meneuvering Target에 가깝기 때문에 단순히 Kalman Filter를 이용한 위치 오차 성능 개선보다는, 여러 개의 Kalman Filter Model들을 응용하는 IMM을 이용하는 경우에 보다 나은 결과가 도출될 것이다. 실제로 단말기 위치 오차에 대한 Kalman Filter와 IMM을 적용한 경우의 비교 분석 결과, IMM을 적용한 경우가 위치 에러를 최소화 할 수 있었다.
본 논문은 이분형 목적변수를 가지는 데이터에서, 의사결정나무나 신경망과 같은 지도 학습(Supervised Learning)의 훈련을 통한 각종 예측 및 분류 정확도를 향상시키기 위해서 오차 패턴을 이용한 새로운 Hybrid 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 오차 패턴을 이용한 Hybrid 기법이란 데이터 마이닝의 서로 다른 기법을 각 데이터에 적용한 다음 기법간의 불일치되는 부분만을 다시 패턴화 하여, 이를 최종 모형에 적용하여, 기존에 1개의 방법만을 사용하였을 경우보다, 더욱 좋은 정확도를 가질 수 있도록 하는 방법이다. 본 기법의 검증을 위하여, 10개의 실제 검증용 자료를 사용하였으며, 분석 결과 신경망과 의사결정나무 분석과 같은 기존의 방법보다 전체적으로 예측력이 향상됨을 보였다.
본 논문은 특수일 전력 수요 예측을 위해 온도 효과를 고려한 데이터 추출법을 이용하여 특수일 전력 수용 예측 오차율을 감소시키는 방법을 제시한다. 제안된 기법의 타당성을 확인하기 위해 논문에서는 통계학에서 사용되는 결정계수를 이용한다. 결정계수를 이용하여 온도효과의 고려 여부가 오차율에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 제안된 기법은 1996년 특수일 오차율을 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 보였으며, 최근 데이터인 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 검증하였다.
지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 정밀하고 빠르게 물체의 3차원 형상을 측량할 수 있는 시스템이다. 기본적으로 종전의 레이저 측량기의 기능을 갖고 있으며, 초당 최대 $5,000{\sim}50,000$ point의 레이저를 대상체 표면에 발사하여 대상체면에 투사한 레이저의 간섭이나 반사를 이용하여 대상체면상의 point could의 공간정보를 취득하는 관측방식의 3차원 정밀 측량으로서 대상체의 표면으로부터 상대적인 3차원(X, Y, Z) 지형공간좌표를 각각의 Point 데이터로 기록한다. 이러한 측정방법은 레이저가 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 결정하고 ${\theta}_h$(수평각)과 ${\theta}_v$(수직각) 각도만큼 수평, 수직으로 회전하여 측정한 점의 위치를 결정하므로 데이터 취득 각도에 따른 오차가 발생하게 된다. 본 연구 에서는 지상LiDAR 데이터 취득각도에 따른 오차 시뮬레이션 실시하여 실제 실험과의 비교 및 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
본(本) 연구(硏究)는 항공사진(航空寫眞)에 의한 3차원(次元) 좌표결정(座標決定)에 있어서 표정단계(標定段階)에서 야기(惹起)되는 오차(誤差)의 전파(傳播)를 고찰(考察)하므로써 위치결정(位置決定)에 미치는 영향(影響)을 이해(理解)하고저 하는데 목적(目的)을 두고 있다. 이에 본(本) 연구(硏究)에서는 사진상(寫眞上)의 상좌표(像座標)로부터 소요(所要) 절대좌표(絶對座標)를 해석(解析)하는데 필요(必要)한 표정(標定)을 전산처리(電算處理)하므로써 전파(傳播)되는 오차(誤差)를 비교(比較) 분석(分析)하였다.
선진국에서의 GPS 위성정보를 활용한 자세결정 센서개발은 새로운 GPS 관련연구 분야로 떠오르고 있는 실정이다. 지금까지 국제학회에 보고된 대부분의 연구는 GPS 위성신호의 Carrier phase 측정을 통해 고중차등을 이용한 방법으로 주로 3-D 자세결정방식에 치중하고 있으나, 아직 실무에서의 활용은 이른 것으로 알려지고 있다. 본 논문은 GPS 위성신호의 범용이 C/A 코드 프로세싱 GPS 수신기 정보를 활용하여 선박의 방위센서 개발에 관한 연구이다. 본 연구에서는 1차적으로 GPS 위성신호의 오차벡터를 진시간으로 측정 및 분석을 통해 GPS 위성오차중 가장 심각한 S/A 오차 발생기간에도 방위센서 구측을 위한 정보획득에는 문제가 되지 않음을 확인하였고, 수신된 Two-Point 위성정보를 이용 새로운 선박의 방위센서 "GPS-Compass"를 구측 비선형 모델하에서의 해상 실험을 통해 본 연구에서 제시한 "GPS-Compass"의 새로운 선박 방위센서로의 활용가능성을 보였다.박 방위센서로의 활용가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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