전력시스템을 안정적이고 경제적으로 운영하기 위하여 EMS(energy management system)와 SCADA(supervisory control and data acquisition) 시스템이 사용되고 있다. EMS 내의 조류계산, 상정고장해석, 안전도해석과 같은 다양한 기능들의 신뢰성을 높이기 위해서는 정확한 데이터의 확보가 필수적이다. EMS 내에서 상태추정이 이와 같은 역할을 수행할 수 있으며, 본 논문에서는 정확한 상태추정을 위한 가관측성 해석 및 불량데이터 처리 프로그램을 개발하였다. 기본적인 알고리즘을 설명하고 사례연구를 통해 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
고차원 데이터의 인과 추론에서 고차원 공변량의 차원을 축소하고 적절히 변형하여 처리와 잠재 결과에 영향을 줄 수 있는 교란을 통제하는 것은 중요한 문제이다. 평균 처리 효과(average treatment effect; ATE) 추정에 있어서, 성향점수와 결과 모형 추정을 이용한 확장된 역확률 가중치 방법이 주로 사용된다. 고차원 데이터의 분석시 모든 공변량을 포함한 모수 모형을 이용하여 성향 점수와 결과 모형 추정을 할 경우, ATE 추정량이 일치성을 갖지 않거나 추정량의 분산이 큰 값을 가질 수 있다. 이런 이유로 고차원 데이터에 대한 적절한 차원 축소 방법과 준모수 모형을 이용한 ATE 방법이 주목 받고 있다. 이와 관련된 연구로는 차원 축소부분에 준모수 모형과 희소 충분 차원 축소 방법을 활용한 연구가 있다. 최근에는 성향점수와 결과 모형을 추정하지 않고, 차원 축소 후 매칭을 활용한 ATE 추정 방법도 제시되었다. 고차원 데이터의 ATE 추정 방법연구 중 최근에 제시된 네 가지 연구에 대해 소개하고, 추정치 해석시 유의할 점에 대하여 논하기로 한다.
실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
대체에너지원 데이터는 측정값이 시시각각으로 변경되는 특성을 갖기 때문에 시간의 변화에 따라 발생되는 원시 데이터의 양이 상당히 방대하다. 따라서 대체에너지원 데이터의 이력 정보를 체계적으로 저장 및 관리할 수 있는 이력 데이터베이스의 구축과 대체에너지원 예측 시스템에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대체에너지원 데이터의 과거 측정값에 대한 추정 기능의 지원을 통해 시시각각으로 변화하는 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 대체에너지원 추정 기법을 제안하였다.
1995년에 발사된 무궁화위성 1, 2호기 REA 추력기에 대한 성능을 지상국에서 측정된 추적데이터를 이용하여 추정하였다 추정에 사용된 추적데이터는 1999년 말에서 2000년 초에 측정된 값들을 사용하였다. 추정을 위해 사용된 기법은 일반적으로 널리 알려진 최소자승추정 법(Least Square Estimation)방법이며 궤도추정과 병행해서 추력기의 작동에 의해 발생하는 기동속도변화를 추정하도록 구성하였다 추력기 성능 추정 결과 무궁화위성 1호기 REA의 경우에 계획치 대 획득속도변화의 비율이 온펄스 모드의 경우 64%로서 상당히 많은 성능감소가 있었음을 알 수 있었으며 무궁화위성 2호의 경우는 5년 이상의 임무를 수행했음에도 불구하고 100%에 이르는 상당히 양호한 성능을 유지하고 있음을 밝힐 수 있었다
지난 2019년 인천시, 서울시 문래동, 포항시 등에서 발생한 수질사고로 인해 국민의 상수도에 대한 신뢰도가 최악의 상황에 있으며, 이후로도 깔따구 유충이 발견되는 등 상수도 관망 내 체계적인 수질 관리 및 빠르고 정확한 수질 사고 발생 지점의 추정이 중요해 지고 있는 실정이다. 오염물 유입 추정은 수리학적 사고로 고려되는 누수와는 달리 상대적으로 그 지점 추정이 어렵다. 대게의 경우 수리해석을 진행하여 유량과 유향을 파악한 뒤 계측 지점에서부터 동일 시간대로 역으로 흐름을 거슬러 올라가며 확률상 높은 지점을 추정하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 범용 수리해석 프로그램인 EPANET2.2에 내장된 Trace Analysis (이후 trace 분석) 옵션을 사용한 오염물 유입 지점 추정 방법론을 소개한다. 본 연구에서는 방법론의 검증을 위해 오염물 유입지점은 한 곳으로 가정하였다. 해당 방법론은 먼저 절점별 trace 분석을 실시하여 모든 지점에서 수질 관측 지점까지 물이 도달하는데 소요되는 시간을 산정한다. 해당 시간과 오염물 관측 데이터와의 비교를 통해 유입 확률이 높은 지점을 추출한다. 이를 위해 실측 데이터가 필요하며, 결과는 지점별 확률로 나타난다. 모의 결과 1개의 수질 관측 지점으로도 개략적인 지점을 선정할 수 있는 것으로 나타났다. 다만, 수질 관측 지점의 수에 따라 분석 결과의 정확도가 향상한다. 마지막으로 유입 지점 추정 확률이 낮은 경우, 유입 지점 추정 확률을 향상시킬 수 있는 추가 수질 분석 지점을 결정하였다. 본 연구에서 소개한 방법론은 향후 수질 사고 발생 시 최초 확산 방지를 위한 격리 지점 선정에 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대하며, 나아가 수질 관측 지점을 결정 및 대응 방안 수립 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.
영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정찬 수 있다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 LFT와 같은 고점도 수지의 점도를 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 실제 사출공정에서의 점도를 추정함으로써 신뢰할 수 있는 점도데이터를 제공하기 위한 방법을 제시 하였다. 우선 금형 내에 캐비티 압력을 측정할 수 있는 시스템을 구성하였고, 이 시스템을 이용해서 실제 사출과정에서 나타나는 압력 변화를 측정하는 것이다. 상용화 된 CAE 프로그램(Moldflow)은 사출공정에서 캐비티 내부를 흐르는 수지의 압력변화를 모사할 수 있다. 만약, CAE D/B에 있는 수지의 점도 데이터가 정확하다고 가정하면, 실험에서 측정한 압력 프로파일과 CAE로부터 계산 된 압력 프로파일이 일치해야 한다. 이것이 실험값과 일치하지 않으면 가정한 값을 CAE D/B에 입력해서 일치할 때까지 반복함으로써 신뢰성 있는 점도를 추정 할 수 있다. 한편, LFT에 대하여 적용하여 최적화 된 점도 데이터도 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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