오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.
양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.
센서 네트워크는 많은 수의 센서들로 구성되며 물질세계와 상호작용하여 실시간 감시를 할 수 있는 큰 규모의 네트워크이다. 현실 세계의 물리적 변화를 지속적으로 감시하기 위하여 센서 네트워크에 속해 있는 각 센서들은 주기적으로 측정값을 읽어서 기지국(base station)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 경우, 각 센서들의 지속적인 통신에 따른 에너지 낭비가 발생하여 센서 네트워크 전체의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 데이터 모니터링에 있어서 예측을 통한 근사 데이터 수집을 통해 센서 네트워크의 수명을 연장하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 현재의 예측을 통한 근사 데이터 수집은 측정값의 변화가 클수록 예측 모델의 갱신이 잦다. 따라서 본 논문에서는 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델 갱신 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 예측이 실패하였을 경우 즉시 예측 모델을 갱신하는 대신 문제가 되는 구간의 측정값들을 지연, 근사화하여 전송함으로써 예측 모델의 잦은 갱신을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.
본 논문은 신경회로망과 같은 경험적 모델에서 출력별로 신뢰 구간을 추정하는 세 가지 대표적인 방법을 검토하고, 검토한 방법을 뉴로-퍼지 모델에 적용하여 장단점을 비교 분석한다. 본 논문에서 고려한 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 cross-validation을 이용한 stacked generalization, 회귀 모델에서 유도된 predictive error bar, 지역 표현하는 신경회로망의 특성에 기반한 local reliability measure이다. 간단한 함수 근사화 문제와 혼돈 시계열 예측 문제를 이용하여 모의 실험을 수행하고, 세 가지 신뢰도 추정 방법의 성능을 정량적, 정성적으로 비교 분석한다. 분석 결과를 기초로 각 방법의 장단점 및 특성을 고찰하고, 모델링 문제에서 모델의 출력별 신뢰 구간 계산 방법의 실제 적용 가능성을 탐색한다.
본 연구에서는 자연하천에서 Rhodamine-WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하고 이를 바탕으로 오염사고대응예측모델에 대한 검증을 실시하고자 하였다. 최근 국내에서는 다양한 형태와 규모의 수질오염사고가 매년 수십건 이상 발생하고 있으며, 따라서 수치모형 기반의 수질오염 사고 대응 예측시스템에 대한 높은 신뢰성이 요구되고 있다. 수질사고에 노출되어 있는 지표수를 각종 용수로서 안전하게 공급하기 위해서는 정확한 수질예측이 필수적이며, 이를 위해서 수십 년간 연구되어 온 수질모델을 오염사고 대응예측시스템에 적합하도록 정확성과 신뢰성을 갖추기 위한 연구가 진행되어야 한다. 수치 모형을 이용한 물질의 이송 및 확산 모의에서는 오염물질 도달시간과 확산 농도를 결정하는 것이 가장 중요한 요소이므로 이송 및 확산 모의에 대한 검증 기법 개발 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강수계 지류하천인 감천에서 추적자 실험을 4회 실시하여 측정한 수리량과 농도 실측치를 이용하여 분산계수를 종 횡분산계수 산정이 가능한 2차원 유관추적법을 적용하여 산정하였다. 각 단면에 유속은 ADV-3차원 유속계인 Flow-Tracker를 사용하여 도섭으로 측정하였으며 하천의 흐름 방향의 직각으로 측선을 설치하고 펌프를 이용하여 채수를 한 다음 Rhodamie WT의 농도를 측정하였으며 측선의 위치 보정은 GPS를 통하여 보정하였다. 측정 자료를 이용하여 2차원 유관추적법으로 분산계수를 산정한 결과 각각의 측선에 따라서 다소 차이가 발생하였으며, 일부 구간에서는 이론식으로 계산한 분산계수와 근사한 값이 나타났다. 이는 사주가 매우 발달하고 만곡이 많은 실험구간의 특성상 Elder와 Fischer 식으로 계산한 값과 차이가 발생할 가능성이 높은 구간이기 때문인 것으로 판단된다. 또한 하폭에 대한 수심비가 커질수록 분산계수도 증가하고 평균유속에 대한 전단유속에 비에 비례하는 것으로 나타났다.
노선 계획이란 열차종별 수요를 만족하는 최적의 열차 운행 횟수를 결정하는 단계를 말한다. 이러한 노선계획의 주요 입력자료는 통행배정 모형으로부터 산출된 열차종별 구간 통행량이다. 그러나 대부분의 통행배정 모형 또한 노선계획을 통해 구한 열차 운행 횟수 혹은 시격을 입력요소로 요구하므로, 수요예측(통행배정)-노선계획의 단계적 접근은 두 계획간의 상호 모순을 초래하여 부정확한 열차종별 수요 및 노선계획을 도출할 수 있다. 본 연구는 이 두 가지 문제를 통합적으로 고려할 수 있는 최적화 모형과 이에 대한 선형 근사해법을 제시하고, 전체 한국 철도 네트워크에 적용한 실험결과를 제시한다.
본 연구에서는 피스톤운동을 톱날파로 근사하였을 때 단열된 실린더를 갖는 스터링기관에 대한 해석적인 해를 구하고자 한다. 실제기관에서 피스톤운동은 기구 학적 구동기구에 따라 상이하지만 대략적으로 정현파가 되며, 이 경우에는 해석적인 해가 존재하지 않으므로 수학적으로 구간선형적인 톱날파로 근사하였다. 비록 이러 한 근사를 도입한 단열해석이라 하더라도 해석적인 해가 존재한다면 등온해석보다는 기관성능의 예측에 더욱 적합함은 당연하다.
본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 유한요소해석 기반의 균질화 기법을 통해 나노복합재의 열전도 특성을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 순차적 멀티스케일 균질화 해석기법을 제안하였다. 나노입자의 크기효과가 나노복합재의 유효 열전도 특성에 미치는 영향을 조사하기 위해 크기가 다른 구형 나노입자가 첨가된 나노복합재의 열전도 계수를 분자동역학 전산모사를 통해 예측했고, 그 결과 나노입자의 크기가 작아질수록 계면에서의 Kapitza열저항에 의해 나노복합재의 열전도 계수가 점차 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 나노입자의 크기효과를 균질화 해석모델을 통해 정확하게 묘사하기 위해 Kapitza 열저항에 의한 계면에서의 온도 불연속 구간과 고분자 기지가 높은 밀도를 가지며 흡착되는 유효계면을 추가적인 상으로 도입하여 나노복합재를 입자, Kapitza 계면, 유효계면, 기지로 구성된 4상의 연속체 구조로 모델링하였다. 이후 순차적 멀티스케일 균질화 해석기법을 통해 유효계면의 열전도 계수를 나노복합재의 열전도 계수로부터 역으로 예측했으며, 이를 입자의 반경에 대한 함수로 근사하였다. 근사 함수를 토대로 다양한 입자 체적분율과 반경에 대한 나노복합재의 유효 열전도 특성을 예측하였으며, 유효계면에 대한 매개변수 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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