사용자 위치 추정 시 위성 궤도는 GPS에서 송신하는 방송궤도력을 주로 이용하는데, 이를 이용할 경우 수 미터의 오차를 유발하기 때문에 높은 정확도가 필요한 분야에서는 사용할 수 없다. 오차를 유발하는 요소 중 위성 궤도와 시계에 의한 오차는 IGS에서 제공하는 RTS (real-time service)로 보정할 수 있다. 본 논문에서는 3개월간 방송궤도력과 RTS 보정정보의 궤도 및 시계 정확도를 분석하였다. IGS final을 기준으로 단일 위성과 전체 위성의 3개월간 궤도 및 시계 오차 분석을 수행하였으며, 사용자의 위치와 위성의 종류에 따른 오차 변화도 분석하였다. 그림자 조건, 태양활동, 지자기활동과 오차들과의 상관관계도 분석하였다. 보정정보에 지연시간을 적용하고 이를 다항식으로 모델링한 후 외삽하여 실제 RTS 보정정보와 궤도 및 시계정확도를 비교하였다. 방송궤도력과 RTS 보정정보가 적용된 방송궤도력으로 데이터로 PPP를 수행하고 1일 위치 추정성능을 분석하였다. 그 결과 RTS 적용 시 3D 궤도오차와 시계 오차는 방송궤도력의 1/20, 1/3 수준이었으며, 위치해의 3D 오차는 방송궤도력의 1/5 수준으로 나타났다.
현재 가동 중인 월성 원자력 발전의 핵연료 교체로봇 시스템을 살펴보면 핵연료 교환에 필요한 구동압력 제어를 위해 PI제어기를 사용한다. PI제어는 구조가 간단하고 이득 설정을 통해 시스템 요구조건에 만족하는 제어 성능을 낼 수 있지만 밸브와 관로 등의 파라미터 변화로부터 적절한 이득 변경 없이 안정한 제어가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PI제어기 이득을 동적으로 변경 하거나 PI제어기 출력을 보상하도록 제어기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구개발의 목적은 파라미터 변화에도 안정한 제어가 가능하도록 제어기를 설계하여 오차와 진동현상을 줄이는데 있다. 제안한 PI/NN제어 기법은 PI제어기와 신경회로망 제어기를 병렬 결합한 구조로 신경회로망 제어기가 PI제어기 출력을 보상하여 파라미터 변화에 강인하도록 설계 하였다. 제어기의 성능평가를 위해 직접 실 공정에 테스트하기가 힘들기 때문에 공정의 특성을 반영하여 모델링한 시뮬레이터를 개발하였고, 시뮬레이션 결과를 실 공정데이터와 비교하여 공정 특성을 모사함을 보였으며, 파라미터 변화에 PI/NN제어기가 오차 및 진동현상을 줄이는 것을 확인 하였다. 또한, 실 공정에서 사용 중인 PI제어기를 주 제어기로 사용하면서 파라미터 변화에 대한 비선형성을 보상하는 제어기 역할을 하기 때문에 신경회로망을 단독으로 사용하였을 때 보다 더 신뢰성 있고 안정적인 제어가 가능하다.
수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.
최근 국내외적으로 육상과 해상에 대한 3차원 지리정보의 연계 활용이 가능한 통합시스템 구축을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 육상에 대한 3차원 지리정보구축 작업은 항공 Lidar의 도입으로 인하여 높은 정확도로 넓은 지역의 위치정보 획득이 용이해짐에 따라 3차원 지형모델링에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 또한 해상분야에서도 관련기관들이 해양지리정보체계(MGIS : Marine Geographic Information System) 구축과 활용을 위한 연안해역에 대한 각종 해양정보를 조사 및 측량하고 있다. 그러나 아직까지 육상과 해상에 대한 통합 지리정보시스템을 구축하기에는 육상과 해상의 좌표계와 기준면 등이 일치하지 않아 많은 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 항공 Lidar 자료와 멀티빔 음향측심(Multibeam Echo Sounder) 자료를 이용하여 육상과 해상에 대한 좌표계와 기준면을 일치시킨 후 통합 지형도를 제작하여 통합 지형공간정보를 구축하였다. 통합 지형공간정보 데이터에 대한 정확도 검증을 위하여 임의의 지점 10곳을 선정하여 분석한 결과 수심에 대한 RMSE가 0.46m로 IHO(국제수로기준 : International Hydrographic Organization)에서 규정하는 수심정확도 0.5m에 만족함을 알 수 있었다.
차세대 디스플레이 시장을 선도하기 위해서는 롤러블(rollable), 폴더블(foldable) 디스플레이와 같은 플렉서블(flexible) OLED 디스플레이의 상용화 및 양산화가 필수적이나, 실제 공정 및 굽힘 과정에서 발생하는 극심한 박막 내부 응력 변화로 인한 기계적 파손 문제가 심각한 상황이다. 따라서, 플렉서블 디스플레이 구조에 사용되는 박막 재료의 기계적 물성을 파악하는 것은 제품의 강건한 설계 및 구조 최적화에 필수적이다. 본 논문에서는 물 표면 플랫폼을 이용한 나노 박막 인장 시험법을 적용하여 플렉서블 디스플레이 패널에 적용되는 금속 및 세라믹 박막 소재들의 인장 물성을 정량적으로 측정하였다. 스퍼터링(Sputtering)으로 증착된 Mo, MoTi 나노 박막과, 플라즈마 강화 화학 기상 증착법(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition, PECVD)으로 증착된 SiNx 나노 박막의 탄성 계수와 인장 강도 및 연신율을 측정하는 데 성공하였다. 결과적으로 박막의 증착 조건 및 두께에 따라 기계적 물성이 크게 변화할 수 있음을 확인하였으며, 측정된 인장 물성은 기계적으로 강건한 롤러블, 폴더블 디스플레이의 설계를 위한 응력 해석 모델링 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
광도, 포차와 같은 환경요인과 엽면적 지수와 같은 생육요인은 증산 속도를 변화시키는 중요한 변수이다. 본 연구에서는 Penman-Monteith의 증산 모델과 인공신경망(ANN)에 학습에 의한 증산속도 추정값을 비교하는 것을 목표로 하였다. 파프리카(Capsicum annuum L. cv. Fiesta)의 증산속도 추정은 로드셀을 이용한 배지의 중량변화를 통해 계산하였다. 온도, 상대습도, 배지 중량 데이터는 1분 단위로 2개월간 수집하였다. 증산량은 일차식으로는 정확한 추정이 어렵기 때문에, 기존의 Penman-Monteith식에 보정 광도를 사용한 수정식 Shin 등(2014)을 사용하였다. 이와는 별개로 ANN을 사용하여 증산량을 추정 비교하였다. 이를 위하여 광도, 온도, 습도, 엽면적지수, 시간을 사용한 입력층과 5개의 은닉층으로 구성된 ANN을 구축하였다. 각 은닉층의 퍼셉트론 개수는 가장 정확성이 높은 512개로 하였다. 검증 결과, 보정된 Penman-Monteith 모델식의 $R^2=0.82$이었고, ANN의 $R^2=0.94$로 나타났다. 따라서 ANN은 일반적인 모델식에 비해 정확한 증산량 추정이 가능한 것으로 나타났고, 추후 수경재배의 효율적인 관수전략 수립에 있어 적용 가능할 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.
최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 단경간 교량의 정적하중입력/변위출력관계를 이용한 새로운 교량 유한요소모델 개선 방법을 제안하였고, 실내 모형교량 실험을 통해 검증하였다. 기존의 유한요소모델개선기법은 실험으로부터 얻어진 모드계수와 유한요소모델로부터 예측된 모드계수가 유사해지도록 유한요소모델을 개선하는데, 이 과정에서 구조계의 질량행렬에 대한 가정을 필요로 한다. 제안된 기법은 질량행렬을 가정하지 않고, 오히려 질량행렬 추정을 가능하게 하는 장점을 가진다. 제안된 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 정적 하중입력-변위응답으로부터 강성행렬을 개선하고, 둘째, 실측된 고유진동수를 이용하여 질량행렬을 개선한다. 실험검증을 위하여 실내 모형교량을 제작하였고, 제안된 기법을 이용하여 모형교량의 탄성계수를 추정하였으며, Universal Testing Machine으로 부터 얻어진 탄성계수와 비교하였다. 또한 기존의 유한요소모델개선기법으로 추정된 탄성계수와 비교하였다. 실험의 결과들로부터 제안된 기법이 합리적으로 탄성계수와 질량밀도를 추정하는 것이 관찰되었고, 기존의 유한요소모델개선기법은 고차모드를 사용했을 때 상대적으로 큰 오차를 주는 것이 관찰되었다. 추가적으로 유한요소모델링 오차에 대하여 토의하였다.
SLD 조건은 직경이 50㎛ 이상인 과냉각대형액적의 분포가 지배적인 결빙 환경을 뜻한다. SLD 조건에서는 액적의 큰 크기로 인해 wall-droplet interaction, deformation 등의 물리적 현상이 착빙 과정에 중요한 영향을 미친다. 그에 따라 SLD 효과를 수치적으로 모사하기 위한 다양한 연구가 수행되었고, 부착률을 수정하는 후처리 기법을 통해 wall-droplet interaction 현상을 고려하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 액적이 충돌하는 벽면 특성을 제대로 고려하지 않는 반경험식(Wright Model)을 사용하기 때문에 착빙 영역에서 여전히 부착률과 부착 한계를 과대 예측한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 착빙 영역을 세 개의 영역으로 구분하였다. 그리고 벽면 특성을 고려하는 Bai and Gosman rebound 모델을 바탕으로 개발한, 새로운 wall-droplet interaction 모델을 후처리 기법에 도입했다. 그리고 액적의 항력계수를 증가시키는 deformation 현상을 반영하기 위해 3가지 deformation 모델을 비교·분석하여 가장 적합한 모델을 선정했다. 앞의 내용을 바탕으로 개발한 SLD 결빙 예측 코드를 검증하기 위해 실험 데이터를 활용하여 해석을 수행했다. 그 결과 수정된 후처리 기법은 착빙 영역에서 rebound 현상에 의한 부착률 감소를 더욱 크게 예측하였고 부착 한계와 부착률 크기를 예측하는 데 있어 향상된 정확성을 보여줬다. 그리고 deformation에 의한 항력계수의 증가를 가장 크게 결정하는 Wiegand model이 실험과 가장 유사한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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