수문조사기기의 검정은 수문조사에 활용하거나 활용하고자 할 다양한 수문조사기기를 일관되고 표준화된 기준으로 검사하여 수문조사에 적합한 기기를 설치하거나 지속적으로 사용하도록 하고자 하는 것이다. 이러한 검정은 국가수문자료의 신뢰도를 높이고 유지하고자 하는 기본적이고 중요한 업무이다. 국내에서는 2009년 2월 현재 회전식 유속측정기기와 일부 강수량측정기기만을 검정하고 수문조사에 활용하고 있는 실정이다. 따라서 수문자료의 신뢰도에 대해 제시할 수 있는 지표는 유량측정결과의 불확도와 일부 강수량계를 제외하고 사실상 없다고 할 수 있다. 그 밖의 수문조사기기들에 의해 생산된 수문자료는 단지 제조사에서 제공하고 있는 정확도와 정밀도 등의 정보를 통해서 가늠하고 있어 국가수문자료로서의 신뢰성으로 제시하기에는 부족하다고 할 수 있다. 수문조사기기의 검정시행을 위해서는 각 기기에 대하여 검정방법, 허용오차, 검정기관의 조건 및 기타 행정적 체계 등이 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 사용되고 있는 수문조사기기의 현황을 파악하고 대상기기를 선별할 수 있도록 하였다. 그리고 각 대상 수문조사기기에 대한 검사방법과 허용오차를 규정하기 위해 공통적으로 필요한 과정과 방법론을 제시하여 객관적으로 신뢰할 수 있으며 효율적으로 적용 가능한 검사방법과 허용오차를 결정할 수 있도록 하였다. 또한 공신력 있는 검정 결과를 보장하기 위해 검정기관에서 갖추어야 할 인력, 설비 및 품질 시스템 등이 국제표준(ISO)에 부합되면서도 수문조사분야에 효율적으로 적용될 수 있는 조건들에 대해 분석 제안하였다. 본 연구결과는 국가차원에서 신뢰할 수 있는 공인검정기관이 수문조사기기 검정을 시행할 수 있게 하는 초석이 될 것이며, 수문조사기기의 검정이 시행되면 이후 생산되는 수문자료는 정해진 검사방법과 허용오차 이내의 품질을 공인검정기관이 인정하는 수문자료로서의 신뢰도를 확보하게 될 것으로 기대된다.
현재 외부 가압 공기베어링이 사용되어지는 분야는 PCB 기판, 엔진의 연료분사노즐 등의 고속가공용 스핀들, 전자 기기, 광학 기기 등에 사용되는 초정밀 부품가공용 스핀들, 정밀 측정 기기, 의료 기기, 저온 팽창기등 상대운동을 하는 많은 분야에서 이용되고 있으며, 이들 분야의 고속화 및 고정밀화 추세에 따라 고속에서의 안정성과 높은 운전정밀도가 보장된 외부 가압 공기 베어링이 요구되고 있다. 정밀 스핀들 시스템에 공기베어링이 사용되는 이유는 윤활제인 공기의 압축성에 기인된 평균화효과로 인하여 어느 정도 형상오차가 존재하더라도 축의 회전 시 떨림 진폭이 흡수되어 높은 운전정밀도를 유지하며 운전이 가능하기 때문이다. 그러나, 공기의 압축성에 의한 평균화효과로 어느 정도의 떨림 진폭은 흡수되나 형상오차에 의한 떨림 진폭은 작은 크기라도 여전히 남아있게 된다. 따라서, 초정밀 가공 기기나 정밀 측정 기기 등 높은 운전정밀도가 요구되는 곳에 공기베어링이 사용될 경우에 있어서 형상오차는 운전정밀도에 영향을 미치는 중요한 인자가 된다. 본 연구에서는 각각 두 개의 오비 가압 공기 저널 및 스러스트 베어링으로 구성된 스핀들 시스템에 대한 축과 베어링의 직각도 오차가 운전정밀도에 미치는 영향에 대해 해석하고 결과를 고찰하여 스핀들 시스템에 있어서 형상 공차에 대한 기초 설계자료를 제시하고자 한다.
수문조사기기 검정은 강수량, 수위, 유량 등과 같은 수문자료를 관측하는 수문조사기기가 대상지역의 수문상황을 정확하게 관측하는지를 검사하는 일련의 과정으로 「수자원의 조사 계획 및 관리에 관한 법률」 제12조에 법적 기반을 두고 있다. 검정 대상은 강수량, 수위, 유속, 유사량, 토양수분량, 증발산량, 증발량 측정기기 총 7종이며, 환경부장관으로부터 한강홍수통제소가 검정업무를 위임받고, 한국건설기술연구원과 한국수자원조사기술원이 위탁받아 운영중에 있다. 최근에는 증발산량, 토양수분량 및 유량 측정기기기 등이 첨단화되어 기존 검정 방식에 대한보완 및 신설에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 유량 측정시 기존에 사용하였던 회전식 유속계는 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 유량측정기기로 대체되어 활용률이 2013년 24%에서2021년 67%로 약 2.8배 급격히 증가하였다. 하지만 수문조사기기 검정 관련 고시 내 ADCP에 대한검사방법 및 허용오차 등의 규정이 부재하여 수문조사기기의 검정 공백이 발생하는 등의 문제가 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 ADCP 운영 및 기술 현황, 현행 법령, 국외 사례 등을 검토하여 ADCP 유량측정기기의 검사방법 및 허용오차에 대한 방안을 제시하고자 한다. ADCP 검사방법은 총 5단계로 외관검사, 자가진단 검사, 온도센서 검사, 수심측정 검사, 유량비교측정 검사에 따라 검정을 실시한다. 첫 번째 외관검사시에는 기기 외관과 센서 등 물리적 손상을 점검하고, 두 번째 자가진단 검사에서는 센서 변환 매트릭스 값, 수신부 센서 테스트, RAM/ROM 테스트, 통신 테스트 등에 관한 정상값 산출 여부를 확인한다. 세 번째 온도센서 검사에서는 검증용 온도센서를 이용한 값과 ADCP에 부착된 온도센서 값과 차이를 확인하고 ±2℃초과시 재검사 또는 적절한 조치를 취한 후 다음 단계의 검사를 진행한다. 네 번째 수심측정 검사에서는 수조 내 수심 측정을 확인하여 실제 수심과의 오차를 확인하고 ±1% 초과시 재검사 또는 적절한 조치 후 다음 검사를 실시한다. 유량비교 측정검사에서는 각 기기 간의 평균유량의 상대오차를 평가하는 것으로 ±5%미만에는 합격, ±5이상 ±10%미만에서는 재검사, ±10%이상에서는 공장수리를 권고하도록 하고, 1~5 단계의 검사를 통과한 기기를 대상으로 인증서를 발급하도록 한다. 유량비교 측정검사시에는 매년 ADCP를 사용하는 일반기업 및 공공기관 등이 모여 ADCP의 성능을 상호간 비교하는 'ADCP 기술협력 워크숍'을 확장하여 실시할 수 있다. 각 검사 단계의 허용오차는 USGS 또는 제조사 기준과 2022년 ADCP 기술협력 워크숍 성능검사 분석 결과를 토대로 하였다. 본 ADCP 검정 방안은 향후 ADCP 모델별로 단계별 시범 검토를 통해 세부사항에 대한 제시가 필요하며, 온도센서 검사, 수심측정 검사, 유량 비교측정검사에 대한 허용오차에 대한 타당성에대한 검증 및 검토가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
유비쿼터스 사회에서는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자가 갖고 있는 기기에 대한 정밀한 위치측정을 필요로 한다. 위치 측정은 송수신기간에 신호의 전송을 기반으로 한 거리측정을 통해 이뤄지기 때문에 위치측정의 오차는 거리측정의 오차로부터 발생한다. 신호가 전송되는 기기 간에 장애물이 존재하게 되면 LoS(Line of Sight)신호 성분이 줄어들게 되어 NLoS(Non-Line of Sight) 채널이 발생하게 되고 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 된다. 일반적인 위치측정 알고리즘은 참조기기(Reference Device)의 거리측정 성능에 관계없이 참조기기와 목표기기(Target Device)간의 거리측정 값을 위치 계산에 그대로 사용하기 때문에 거리측정 값으로부터 발생되는 오차가 위치 계산에 더해지게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조기기가 속해 있는 채널특성을 판별하고 NLoS채널로부터 계산된 거리와 LoS채널로부터 계산된 거리를 다른 비율로 적용하여 위치측정의 오차를 줄이는 Iterative Calculation 기법을 제안한다. 참조기기는 수신된 신호의 Kurtosis, Mean, Excess Delay, RMS Delay spread를 통해 NLoS와 LoS 채널을 구분한다. 이를 통해 구분된 채널마다 각기 다른 비율로 랜덤 거리를 계산된 거리에 더하여 위치를 계산하는 것을 반복적으로 수행한 뒤 평균값을 계산하여 확률적으로 존재할 가능성이 높은 목표기기의 위치를 찾아감으로써 NLoS채널로부터 계산된 거리오차가 위치측정에 미치는 영향을 줄이는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과 비교했을 때 성능향상을 확인하였다.
본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.
현재 목표기기(target node)의 위치를 측정하는 기술 중에 가장 정확도가 높다고 평가되는 방법은 ToA(Time of Arrival) 거리 측정(Ranging) 기술과 TDoA(Time Difference of Arrival) 거리 측정 기술을 이용한 위치 측정 방법이다. ToA와 TDoA는 시간을 기반으로 하는 거리 측정 기술이기 때문에 여러 개의 참조기기(Reference node)와 목표기기 사이의 시간 동기화와 오프셋이 중요시 된다. 참조기기와 목표기기 사이의 시간 동기화가 정확하게 이루어지지 않거나 참조기기 간 시간 오프셋이 발생할 경우 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 되고, 이러한 거리오차를 일반적인 위치 측정 알고리즘에 적용하게 되면 목표 기기의 정확한 위치를 측정할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 참조기기와 목표기기 사이에 시간 동기화가 맞지 않을 경우와 참조기기와 참조기기 사이의 시간 오프셋이 발생할 경우에 위치 측정의 오차를 줄이는 ToA와 TDoA의 Hybrid 방식을 제안한다. 각각의 펄스가 직교성을 갖는 특징을 지닌 MHP(Modified Hermite Polynomial) 펄스를 이용하여 참조기기들이 각기 다른 MHP 펄스를 송수신하도록 하고 이를 통해 한 번의 MHP 펄스 송수신만으로 TDoA와 ToA 두 가지 방법을 모두 이용하여 각각의 거리를 측정하고 위치 계산을 할 수 있도록 한다. Hybrid 방식은 TDoA와 ToA 방법을 이용한 거리 측정을 반복적인 계산을 통해 실제 거리 오차가 적은 방법을 선택하여 목표기기의 위치를 좀 더 정확하게 측정할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보였다.
현재 에너지 효율프로그램에 대한 수요관리 목표량과 투자비는 과거 실적 데이터를 바탕으로 단일한 Bass 확산 모형을 이용하여 산정되고 있다. 국내외적으로 제품 등의 보급량 예측에 널리 사용되는 Bass 확산 모형은 시간과 세 가지 계수들에 대한 함수로 표현되며, 계수들의 추정에 있어서 제품의 과거 실적 데이터의 충분한 확보가 필수적이다. 국내의 경우 에너지 효율 측면에서 고효율기기의 수요관리 목표량 산정을 위해 기기별 보급량 예측이 선행되어야 하며, 기기별 보급량 예측은 Bass 모형을 근간으로 하고 있다. 그러나 현재 진행 중인 고효율기기 보급 프로그램의 조명기기, 인버터, 자판기와 전동기는 그 진행이 길지 않아 Bass 확산 모형을 이용한 보급량 예측에 필수요건인 충분한 실적 데이터가 존재하지 않은 실정이다. 이는 기기의 미래 보급량 예측에 큰 오차가 발생할 수 있으며 보급 예측량에 대한 정확성을 기대하기 어려우므로 앞으로의 고효율기기의 보급 예측의 방식에 제도적 개선이 필요한 상황이라 할 수 있다. 본 논문에서는 Bass, virtual Bass, Logistic과 Lawrence & Lawton 확산 모형을 이용하여 각 고효율 기기의 미래 보급 확산 추이를 살펴보았다. 또한 기기별 특성에 따른 모형 선호도 평가를 위해 통계랑 기준에 근거하여 실적 데이터와의 오차 범위를 산정하였다. 이 결과를 바탕으로 각 확산 모형을 이용한 기기 보급량 예측에 있어서 확산 모형의 단순 적용에 따른 오차 발생 원인과 기기별 특성에 따른 확산 모형 선호도를 분석하였다.
해양에서 관측되는 해양지구물리 탐사자료에는 위치오차, 기기오차, 관측오차, 해상 상태 등 다양한 원인에 기인하는 오차가 포함되어 있다. 이에 의해 한 기관에서 해양지구물리 탐사 자료를 취득할 때나 여러 기관에서 취득된 해양지구물리 탐사자료를 취합할 때 많은 교차점오차가 발생하고, 이러한 교차점오차는 부적절한 해석을 야기하는 인위적인 이 상대를 만든다. 교차점오차를 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되었지만, 이들 대부분의 방법들은 교차점을 찾기 위해 각각의 점자료(point data) 혹은 선분자료(segment data)를 모두 비교함으로써, 불필요하게 많은 계산시간을 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 중복구역나눔 방법을 도입하여 빠르게 교차점을 찾고, 가중치선형내삽 방법을 이용하여 교차점오차를 보정하는 포트란(FORTRAN) 프로그램 (FastXcorr)을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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