다중 트림 상태에서 헬리콥터용 소형 터보샤프트 엔진에 부착된 센서의 고장을 검출하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 헬리곱터의 엔진, 로터, 되먹임(feedback) 제어루프가 포함된 비선형 모델을 구하고 다중 트림 상태에서의 선형 모델을 추출하였다. 고장 검출 방법은 칼만필터에 기반한 방법을 채용하였는데 트림 상태가 변화할 때에 필터의 추정값이 연속적으로 변화하도록 상태변수 초기값을 재구성하였다. 또한 어떠한 센서가 고장이 일어났는지 구분할 수 있도록 어떤 센서의 고장을 검출한 다음 문제가 없는 경우 다음 센서의 고장 검출을 수행하는 단계적인 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법이 다중 트림 상태에서 각 센서의 고장을 잘 검출함을 보였다.
의사난수열은 코드 분할 다중접속과 같은 무선통신에서 중요한 역할을 한다. 여러 사용자가 동시에 시스템에 접속할 때 충돌이 발생 할 수 있는데, 의사난수열의 낮은 상관관계는 그런 통신시스템에서 다중 접속 간섭을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 Welch bound의 관점에서 최적의 상호 상관관계 함숫값을 갖는 $m$-수열, GMW 수열, Kasami 수열, No 수열 등을 모두 포함하는 낮은 상호 상관관계를 갖는 비선형 확장 이진 수열군을 제안한다. 그리고 제안한 수열의 상호상관관계를 분석한다.
이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.
분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정의 대표적인 방법들의 특성을 적합식과 계산 알고리즘의 측면에서 살펴보고, 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 그 성능을 비교하였다.
기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
본 연구는 청주시 비신호교차로의 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 비신호교차로의 도로환경요인이 교통사고에 미치는 영향과 사고특성을 분석하는 것이다. 청주시의 3지와 4지 비신호교차로를 대상으로 상관분석을 시행한 결과, 3지의 경우에는 교통량과 시거요인, 그리고 4지는 교차각, 최대종단경사와 시거요인이 교통사고와의 상관관계가 높게 나타나고 있다. 또한 다중선형과 다중비선형 회귀분석 결과, 3지의 경우 교통량과 이중정지선의 수가 증가할수록 사고가 증가하며, 4지의 경우 교차각이 $90^{\circ}$에 가까워질수록 사고가 감소하고, 최대종단경사가 높을수록 사고가 많이 발생한다. 이와 같은 분석결과는 청주시의 장래 교차로 개선사업에 중요한 단서를 제공하게 될 것으로 기대된다.
본 논문은 고속도로 터널구간을 대상으로 교통사고특성을 다각적으로 분석하여 다양한 독립변수를 선정하고 종속변수를 건, 건/km, 건/백만대km로 다양화하여 다중선형회귀모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형들은 상호 비교 검토하여 최종적으로 교통사고영향요인으로 구성된 신뢰성 있는 교통사고예측모형을 결정하였다. 교통사고예측모형은 모형의 $R^2$, F값 등 검정통계량 수준, 다중공선성, 잔차분석 등 모형검증과정이 수행되었고 터널구간의 교통사고특성 반영여부 등을 검토하여 최종적으로 터널길이에 따라 총 2개의 모형을 선정하였다. 선정된 종속변수는 ln(건/백만대km)이며, 독립 변수는 연평균일교통량(AADT), 종단구배, 터널높이로 구성되었다. 추정모형은 RMSE, MAE를 이용하여 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석하여 터널구간의 교통사고를 설명하는데 적합한 모형으로 파악되었다.
강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.
다중경로 채널의 시변 특성은 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 신호의 직교성을 파괴시키며 이는 인접 채널간 간섭(ICI: interchannel interference)을 발생시켜 도플러 주파수에 비례하는 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 채널 시변의 원인을 주파수 옵셋과 도플러효과로 규정하고, 주파수 옵셋을 보정하기 위해 기존의 선형보간법(LI: linear interpolation method)대신 선형위상보간법(LPI: linear phase interpolation)과 도플러효과에 의한 ICI 를 제거하기 위해 기존의 주파수영역 등화기법보다 효과적인 시간영역 등화기법을 제안한다. 제안된 기법이 주파수 옵셋이 있는 시변 다중경로 페이딩 환경에서 OFDM 시스템에 적합함을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
다중경로 채널의 시변 특성은 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 신호의 직교성을 파괴시키며 이는 인접 채널간 간섭(ICI: inter channel interference)을 발생시켜 도플러 주파수에 비례하는 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 채널 시변의 원인을 주파수 옵셋과 도플러효과로 규정하고, 주파수 옵셋을 보정하기 위해 기존의 선형보간법(LI: linear interpolation method)대신 선형위상보간법(LPI: linear phase interpolation)과 도플러효과에 의한 ICI를 제거하기 위해 기존의 주파수영역 둥화기법보다 효과적인 시간영역 등화기법을 제안한다. 제안된 기법이 주파수 옵셋이 있는 시변다중경로 페이딩 환경에서 OFDM 시스템에 적합함을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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