GPS의 신뢰성 확보를 위한 무결성 모니터링기법 중 RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring) 기법에 대한 비교 실험을 수행하였다. RAIM은 사용자 단독으로 무결성을 모니터링 할 수 있는 방법으로 기존의 RAIM 기법들 중 대표 적인 방법인 거리비교방법, 최소자승잔차법, 패리티기법 그리고 가중최소자승법을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 구현된 알고리즘의 평가를 위하여 2004년 1월 1일 PRN23번 위성시계고장에 대한 고장검출을 실시하였고 그 결과 최소자승잔차법과 가중최소자승법이 고장상태를 100% 감지하는 것을 확인하였다. 거리비교방법의 경우에도 1개 에폭에서 오경보가 발생한 오류를 제외하면 고장상태를 비교적 잘 감지하는 것으로 나타났다. 또한 위성 별로 임의의 바이어스를 입력하여, 구현된 4개의 RAIM 기법이 바이어스에 반응하는 정도를 비교하였다. 그 결과 거리비교방법과 최소자승잔차법에서 9-13m 바이어스를 입력하였을 때 모든 위성의 오작동을 감지하였고 가중최소자승법의 경우에는 15m 바이어스 크기에서 모든 위성의 오작동을 감지하였다.
Residual Differnetial pulse-code Modulation (RDPCM) 기법은 비디오의 압축을 위한 시간 및 공간 예측 후 남은 잔여신호를 인접 화소를 이용하여 추가적인 중복정보를 제거하는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 우선 잔차 신호의 예측을 위하여 인접 화소 사이 선형 가중 합으로 예측 모델을 세우고, 각 가중치를 $L_1$ 정규화를 포함하는 비용함수를 통해 추정함으로써 보다 효율적인 부호화 성능을 제공하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 웹기반 게임 컨텐츠로써의 3차원 최적 미로 게임 개발에 대한 논문이다. 웹을 이용한 클라이언트 접속자는 자바 애플릿을 이용하여 웹상에서 접근 가능하고 Java Bytecode의 다운로드에 의해 각 클라이언트 접속자의 하드웨어시스템에 무관하게 작동가능하다. 본 논문에서 개발된 최적 미로 게임은 랜덤 미로 생성기, 미로 내 경로 입력기, 가중 최적 경로 탐색기, 및 비교기 등으로 구성되어 있다. 최적 미로 탐색알고리즘으로 탐색된 경로와 사용자가 선택한 경로의 cost 비교를 통하여 사용자의 공간적 인지력을 정량적으로 평가 및 도시함으로써 사용자의 공간적 인지력 향상을 유도할 수 있다.
본 연구는 행정중심복합도시 건설에 따라 이에 편입되는 지역과 그 주변지역을 포함한 공주시를 대상으로 지가의 시공간적 변화패턴을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년, 2005년, 2010년을 기준시점으로 209개의 동/리별 평균지가를 산출하여 GIS데이터를 구축하였다. 분석방법으로는 크게 3가지 측면으로 구분할 수 있다. 먼저 공간통계기법의 일종인 크리깅 보간에 의한 5년 단위의 지가변화 추이를 파악하였다. 둘째, 동서축과 남북축의 방향별 변화패턴을 알아보기 위해 경향분석(trend analysis)을 실시하였다. 셋째, 시점별 지가중심점의 이동 방향을 살펴보기 위해 지가를 가중치로 하여 가중평균중심점(weighted mean center)을 산출하였다. 그 결과 지목(Land Category)별 지가변화추세는 행정중심복합도시에 편입되는 동부지역에서 높은 성장세를 보이는 것으로 나타났고, 중심점의 이동방향 역시 동북부지역으로 편중되는 현상을 보였다.
본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
대부분의 지가분석 연구들은 접근성 변수로서 단순 직선거리를 사용하고, 분석방법으로는 OLS를 사용하는 것을 볼 수 있다. 그러나 단순한 거리개념의 접근성을 밀집된 도시지역에 적용시키는 것은 도로 네트워크의 특성을 반영하지 못하는 한계가 있으며, 또한 일반데이터를 위한 분석방법인 OLS는 공간데이터가 가진 공간효과를 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 개선된 접근성 변수의 개발과 공간효과를 반영한 분석기법에 초점을 두어 지가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 접근성 변수인 도로는 단순한 거리가 아닌 도로네트워크 형태를 고려한 기법인 space syntax를 도입하였다. 둘째, 공간효과를 고려한 GWR을 OLS와 비교하여 분석하였다. 셋째, MAUP 이론을 고려하여 크기가 다른 grid-cell을 이용한 공간단위를 설정하였으며, 이를 강남구에 적용하였다. 더 나아가 각 cell별로 OLS를 통해 독립변수들의 전반적인 영향력을 해석하고, 각 계수들을 국지적인 분석과 도식화가 가능한 GWR을 통해 표현하였다. 분석결과, 접근성 변수는 지가분석에 유의한 결과를 보였으며 GWR이 OLS보다 개선되었고, 공간단위설정에 따라 결과 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
실내 환경 (indoor environment)에 대한 관심은 1990년대 이후 급격한 산업구조의 발달을 통한 에너지 소비가 급증하여 환경오염이 가중되면서 본격적으로 대두되었다고 할 수 있다. 실내 환경문제의 대표적인 실내공기질 (Indoor Air Quality, IAQ)에 대한 문제의 발생배경을 보면 1970년대 이후 각종 산업분야에서 에너지 절감 및 효율을 높이기 위한 노력의 일환으로 건물의 열효율을 위한 밀폐화 및 고기밀화에 따른 실내공간의 변화에 따라 이들 건물의 실내공기질이 악화되면서 발생되었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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