벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.
This paper presents a secure and blind adaptive audio watermarking algorithm based on Empirical Mode Decomposition (EMD). The audio signal is divided into frames and each one is decomposed adaptively, by EMD, into several Intrinsic Mode Functions (IMFs). The watermark and the synchronization codes are then embedded into the extrema of the last IMF. The experimental results show that the proposed method has good imperceptibility and robustness against signal processing attacks.
교량은 사회간접시설물의 핵심이 되는 도로의 주요 시설물이므로 공용기간 동안 안정성과 사용성이 확보될 수 있도록 건설되며, 교량의 안전성 확보를 위하여 현재 상태에서 건전성을 평가하는 것은 유지관리 업무에서 중요한 과제이다. 일반적으로 교량의 내하력 평가를 위해 차량재하시험을 통하여 횡분배율을 측정함으로써 교량의 중첩거동 및 대칭거동을 확인할 수 있다. 그러나 공용중인 교량의 횡분배율을 측정하기 위하여 정적재하시험을 수행하고 있으며 교통통제의 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적재하시험 및 상시진동시험에서 측정된 교량의 변위응답 데이터를 경험적 모드분해기법을 이용하여 정적 성분의 변위를 추출하였다. 추출된 정적 성분의 변위를 이용하여 횡분배율을 추정하였으며, 정적재하시험에서 측정된 횡분배율과 비교하였다.
수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, the characteristic of intrinsic mode function(IMF) and its orthogonalization of ensemble empirical mode decomposition(EEMD), which is often used in the analysis of the non-linear or non-stationary signal, has been studied. In the decomposition process, the orthogonal IMF of EEMD was obtained by applying the Gram-Schmidt(G-S) orthogonalization method, and was compared with the IMF of orthogonal EMD(OEMD). Two signals for comparison analysis are adopted as the analytical test function and El Centro seismic wave. These target signals were compared by calculating the index of orthogonality(IO) and the spectral energy of the IMF. As a result of the analysis, an IMF with a high IO was obtained by GSO method, and the orthogonal EEMD using white noise was decomposed into orthogonal IMF with energy closer to the original signal than conventional OEMD.
두 개 수신기에 도래한 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그 중에서 두 수신기에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관으로부터 상대적인 지연을 추정하는 Generalized Cross Correlation(GCC) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 그러나 GCC 방법은 단일 주파수 신호를 사용하는 경우에 일반 광대역 신호를 사용하였을 때보다 더 높은 신호 대 잡음비에서부터 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 같은 현상을 개선하기 위해서 협대역 단일 주파수 신호에 대해 GCC를 위한 네 가지 전 처리기를 살펴본다. 시뮬레이션을 통해서 처리기를 사용하였을 때가 전 처리기를 전혀 사용하지 않았을 때보다 100 msec 길이 송신 신호에 대해서 최대 9 dB의 성능 이득을 얻었고, 1 s 길이 송신 신호에 대해서는 최대 4 dB의 성능 이득이 있음을 보인다.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 포용할 수 있는 경험적모드분해법(empirical mode decomposition; EMD)을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 혼합(hybrid) 모형을 연구한다. EMD에 의하여 생성되는 내재모드함수(intrinsic mode function; IMF)는 해석 및 예측의 편리성을 개선하기 위하여 누적에너지의 개념을 사용하여 그룹화하였으며, 그룹화된 IMF 및 residue의 성분들은 그 성질에 따라서 ARIMA 모형 및 지수평활법과 결합된 혼합 모형으로 예측된다. 제안된 방법은 일별 코스피 지수의 예측을 위해서 적용하였다. 다양한 형태의 혼합 모형을 사용하여 코스피 지수를 예측하였으며 전통적인 예측 방법과 비교하였다. 분석 결과, 그룹화된 성분들은 코스피 지수의 움직임을 단기적, 중기적, 장기적으로 해석하는데 편리함을 주었으며, 그룹화된 IMF 및 residue를 각각 ARIMA 모형과 지수평활법으로 조합한 혼합 모형이 우수한 예측력을 보여주었다.
전자현미경내에서 일부 무기 및 금속 시료들은 전자빔 조사에 의해 시료구조가 손상되거나 비정질화 또는 상전이 등과 같은 구조전이 현상들을 겪게 된다. 즉, 전자빔 조사에 의해 시료는 원자간 결합이 끊어져 나타나는 Knock-on damage, 시료 원자 주위의 전자들과의 상호 작용에 의해 나타나는 Ionization damage, 빔 에너지의 시료온도 상승 기여에 의한 Radiolysis damage 등의 현상들을 경험하게 된다. 이러한 현상은 전자현미경의 가속전압, 전자밀도, 시료 조건 등에 따라 그 지배기구가 다르며 동일한 시편이라도 시료의 두께와 시편온도를 결정하는 전자빔 조사선량에 따라 그 양상과 전이 속도가 달라진다. 본 연구에서는 전자빔 조사에 의해 구조 전이를 겪게 되는 대표적 무기수화물의 하나인 Cibbsite에 대해 전자빔 조사효과에 대한 정량적 고찰을 에너지 여과 투과전자현미경 (EF-TEM)을 이용하여 시도하였다. 전자빔 조사는 120분까지 실시하였고 각 시간별로 에너지 필터와 Imaging plate를 이용하여 Gibbsite의 회절패턴과 미세조직 변화를 기록하였다 빔조사 시엔 illumination angle을 1.25mrad(Dose rate : 334 × 10³ e/sup -//sec·n㎡)으로 하였으며 사진기록 시엔 최소 illumination angle인 0.04mrad(Dose rate : 413 e/sup -//sec·n㎡)을 사용하였다. 시료의 관찰방향은 [001]방향이고 관찰시료두께는 약 50nm로 평가되었으며 시료의 화학변화는 EDS를 이용하여 분석하였다. 회절자료의 Intensity는 ELD/CRISP 프로그램을 이용하였으며 빔조사선량은 평행조사빔이 시료와 상호 작용하는 면적과 상호작용하지 않을 때의 빔을 회절모드에서 faraday cup으로 측정한 빔전류로 부터 계산하였다. Gibbsite에 대한 전자빔 조사 시 1분 이내에 급격한 Hydroxyl Ion(OH-)의 이탈로 인해 Cibbsite의 구조는 거시적 비정질화가 되며 시간증가에 따라 χ-alumina → ν-alumina → σ-alumina or δ-alumina의 순으로 상전이를 겪는다. 전자빔 조사 시 관찰된 회절자료의 가시적 변화를 통해 illumination angle 1.25mrad(Dose rate : 334 × 10³ e/sup -//sec·n㎡)일 경우 약 3초 이내에 비정질화가 시작됨을 알 수 있었고 이는 약 1 × 10/sup 6/ e/sup -//sec·n㎡ 의 전자선량에 해당되며 이를 기준으로 각각의 illumination angle에 대한 임계전자선량을 평가할 수 있었다. 실질적으로 Cibbsite와 같은 무기수화물의 직접가열실험 시 전자빔 조사에 의해 야기되는 상전이 영향을 배제하고 실험을 수행하려면 illumination angle 0.2mrad (Dose rate : 8000 e/sup -//sec·n㎡)이하로 관찰하고 기록되어야 함을 본 자료로부터 알 수 있었다.
본 연구에서 고분해능 측정과 저가격화 및 소형으로 제작이 가능하여 전세계적으로 많은 연구가 진행중인 광섬유를 이용한 광영상단층촬영기를 연구하였다. 광영상단층촬영기의 기돈원리로는 마이켈슨 간섭계를 이용한 것이다. 시스템의 구성으로는 광원은 분해능 및 측정범위를 고려하여 1,300nm 중심파장을 가지며 대역폭이 35nm인 상용제품의 SLD(Superluminersent diode)를 사용하였으며, 샘플내부의 영상을 검출하기 위한 간섭신호 검출방법은 기준거울이 선형적으로 이동하여 광경로를 일치하는 광지연선로를 구성하였다. 그리고 간섭계는 단일모드 광섬유를 이용하여 기본적인 마이켈슨 간섭계를 구성하였으며, 스캐너는 시준기를 이용하여 샘플에 대한 초점을 고정하도록 하였으며, 스템모터를 이용하여 스텝모터를 이용하여 샘플에 대한 횡단방향으로 이동하여 샘플의 2차원 단층영상을 측정하도록 하였다. 수광부는 소신호인 간섭신호를 검출하기 위하여 감도가 뛰어나면 잡음특성이 우수한 800~1,700nm 측정범위의 광검출기를 사용하였다. 신호처리부에서 간섭신호의 포락선 신호만을 검출하기 위하여 증폭 및 필터링 하여 A/D 변환을 거친 후 제작된 영상검출 프로그램을 이용하여 단층영상을 나타내도록 하였다. 측정결과 분해능은 약 30$\mu\textrm{m}$로서 이론식과 일치함을 확인하였으며, 탁구공의 단층영상을 측정하였다. 기본적인 마이켈슨 간섭계를 이용한 OCT시스템은 되돌아오는 간섭광의 절반이 광원부로 향하여 간섭신호의 절반이 손실되므로 검출기에서 검출된 신호가 미약하여 단층영상의 대비도를 떨어뜨린다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 간섭계 구성의 개선이 필요하다. 또한 측정시간을 단축하기 위하여 광지연선로의 개선으로 통해 짧은 시간내 당층영상을 얻을 수 있도록 하여야 할 것이다.기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $
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[게시일 2004년 10월 1일]
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