교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 산악지대, 논, 채소밭, 풀밭, 도로, 수면 등을 포함하는 지표면에 대한 합성 개구면 레이다(SAR) 영상을 생성하여 주는 시뮬레이션 모델을 선보인다. 우선 토양, 수면, 논, 밭과 같은 풀 층과 나무 숲 등에서의 산란 모델을 개발하였다. 그런 다음에, 표고 데이터와 지형 데이터를 이용하여 SAR 영상을 생성하였다. 이용된 지형 변수로는 토양 수분 함유량, 표면 거칠기, 초목 층 높이, 잎 넓이, 잎 길이, 잎 밀도, 가지 길이, 가지 밀도, 나무 기둥 길이, 나무 기둥 밀도를 포함하는 10개이다. 개발된 산란 모델들은 실험 데이터와 비교하는 방식으로 정확성을 증명하였고, 특정 지역에서의 SAR 영상을 생성하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사연구의 필요성이 요구된다. 공간 특성화 방법은 공간과 비공간 속성들을 고려하여 특성화 지식을 발견하는 방법으로, 기존의 특성화 방법을 확장하여 공간 영역에 대한 다양한 형태의 지식을 발견할 수 있다. 기존 공간 특성화기법에 대한 연구들은 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 기존의 연구는 탐사된 지식의 결과가 다각적인 공간 분석을 수행하지 못하는 문제점을 가진다 둘째, 공간 탐색 시 사용자에 의해 미리 정해진 위치 영역만을 고려하여 탐색함으로 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 밀도 기반의 클러스터링이 적용된 새로운 공간 특성화기법을 제안한다.
본 논문에서는 정전류(constant current) 원리를 적용하여 각종 전기재료의 특정 대역 고정밀 임피던스 측정이 가능한 임피던스 측정 시스템을 마이크로프로세서를 사용하여 개발한다. 본 측정 시스템 보드에는 임피던스 측정장치를 포함하여 외부장치에서 디지털 데이터 취득을 위한 인터페이스 장치를 갖추고 있으며, 이와 같은 임베디드 보드에서 실행되는 펌웨어 프로그램으로 시스템 소프트웨어를 작성한다. 그리고 15-비트 ADC (analog-to digital converter)를 사용하여 특정 대역의 정밀 임피던스를 1/32768 정밀도로 측정하여 소수점 5자리까지 연산하여 출력할 수 있으며, 디지털 데이터를 관리하기 위해 개발된 측정장치와 일반 컴퓨터의 USB 인터페이스를 통해 데이터를 전송하여, 여타 측정 장비들 보다 범용적이고 사용이 용이한 인터페이스가 가능한 통신기능을 탑재한 임피던스 측정시스템을 개발하고 그 정밀도를 측정하여 검증한다.
본 논문에서는 multimodal 특성을 갖는 데이터에 대하여 패턴 분류 시 Bhattacharyya distance에 기반한 에러 예측 기법을 제안한다. 제안한 방법은 multimodal 데이터에 대하여 분류 에러와 Bhattacharyya distance를 각각 실험적으로 구하고 이 둘 사이의 관계를 유추하여 에러의 예측 가능성을 조사한다. 본 논문에서는 분류 에러 및 Bhattacharyya distance를 구하기 위하여 multimodal 데이터의 확률 밀도 함수를 정규 분포 특성을 갖는 부클래스들의 조합으로 추정한다. 원격 탐사 데이터를 이용하여 실험한 결과, multimodal 데이터의 분류 에러와 Bhattacharyya distance 사이에 밀접한 관련이 있음이 확인되었으며, Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 가능성을 보여주었다.
다목적 실용위성 1호로 2000년 6월 28일에서 2001년 8월 1일까지의 고도 685 Km, 22:50LT 지역시(Local Time)인 상부 이온층을 조사하였다. 위성에 탑재된 이온층 측정 센서(Ionospheric Measurement Sensor)로부터 전자 온도와 전자 밀도 데이터를 얻었으며, 자기 위도로 -60$^{\circ}$ ~ +60$^{\circ}$사이의 중ㆍ저위도의 데이터를 분석하였다. 관측 기간은 지자기 변화를 나타내는 Kp index나 태양 활동을 나타내는 F10.7이 크게 변화한 태양 극대기 기간으로, 특히 일변화의 F10.7을 통해 전자 온도와 전자 밀도의 변화를 조사하였다. 측정 시간이 야간(22:50)임에도 불구하고 태양 활동을 나타내는 F10.7에 따라 전자 온도와 전자 밀도가 변화하는 것으로 나타났다. F10.7이 250이하일 때는 F10.7이 커질수록 전자밀도는 거의 선형적으로 증가하였으며 전자온도도 증가는 하나 그 정도는 전자 밀도보다 작게 나타났다. F10.7이 250을 넘어가면 전자 밀도가 일정하거나 감소하는 경향을 나타냈다. 부가적으로 비슷한 고도의 DMSP-F15의 데이터와 비교를 통해 다목적 실용위성 1호의 관측결과의 신뢰성을 높였다.
지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이터 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Vusual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간파일 시스템의 사용없이 데이터 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.
본 논문에서는 전형적인 비선형 회귀문제를 다루기 위해 슈뢰딩거 방정식에 의해 표현되는 Hilbert공간에서 수행되는 Quantum 클러스터링과 Mountain 함수를 이용하여, 수치적인 입출력데이터로부터 TSK 형태의 자동적인 퍼지 if-then 규칙의 생성방법을 제안한다. 여기서 슈뢰딩거 방정식은 분석적으로 확률함수로부터 유도되어질 수 있는 포텐셜 함수를 포함한다. 이 포텐셜의 최소점들은 데이터의 특성을 포함하는 클러스터 중심들과 관련되어진다. 그러나 이들 클러스터 중심들은 데이터의 수와 같으므로 퍼지 규칙을 생성하기 어려울 뿐만 아니라 수렴속도가 느린 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 밀도 척도에 기초한 클러스터 중심의 근사적인 추정에 대해 간단하면서 효과적인 Mountain 함수를 이용하여 효과적인 클러스터 중심을 얻음과 동시에 적응 뉴로-퍼지 네트워크의 자동적인 퍼지 규칙을 생성하도록 한다. 자동차 MPG 예측문제에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 문헌에서 제시한 예측성능보다 더 좋은 특성을 보임을 알 수 있었다.
다산기지 주변 해역인 스발바드섬은 북반구 해빙 분포지역의 가장자리에 위치해 있으며 해빙의 이동이 비교적 빠른 지역이다. 지구 온난화의 영향을 받는 대표적인 지역으로 이 지역의 해빙변화에 대한 연구는 지구온난화의 지표로서 중요성을 가진다. 스발바드섬 주변의 해빙에서 얻어진 다편파 SAR 데이터를 분석하여 해빙에 대한 후방산란계수의 특성을 분석하고자 한다. 데이터 획득에는 ENVISAT/ASAR (2002 년 발사 C-밴드, 다편파 사용)과 PALSAR (2006 년 발사, L-밴드, 다편파 사용)의 두 가지 SAR 가 이용되었으며 데이터 획득 시기는 해빙의 변화가 활발한 4 월경이다. 기본적으로 L-밴드와 C-밴드의 두 가지 밴드별 차이에 관한 특성을 알아보고 기타 후방산란계수에 영향을 주는 요소들에 대하여 알아보고자 한다.
A critical evaluation is made of the spectral bias which occurs in the use of a laser doppler velocimeter(LDV). Two processing algorithms are considered for spectral estimates: the sample and hold interpolation method(SH) and the nonuniform Shannon reconstruction technique(SR). Assessment is made of these for varying data densities $(0.05{\le}d.d.{\le}5)$ and turbulence levels(t.i.=30%, 100%). As an improved version of the spectral estimator, the utility of POCS (the projection onto convex sets) has been tested in the present study. This algorithm is found useful to be in the region when $d.d.{\gep}3.$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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