하천에서 수공구조물을 설계시 구조물의 규모, 형식, 운영방식, 안정성 등을 검토하기 위하여 일반적으로 수리모형실험과 수치모형실험을 이용한다. 수리모형실험은 자연현상의 왜곡을 최소화하여 검토결과를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 많은 시간과 비용, 인력 및 공간이 필요하기 때문에 단기간에 다양한 검토가 필요한 경우에는 많은 제약이 따른다. 반면에 수치모형실험은 제한적인 조건에서 검토목적 및 용도에 따라 다양한 수치모의기법을 활용하여 상대적으로 낮은 비용과 신속하고 다양한 검토가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 수치모형실험은 어디까지나 자연현상에 대한 수학적, 물리적 기법을 활용한 분석이기 때문에 결과에 대한 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 최근에는 컴퓨터의 계산능력 향상과 유체의 복잡한 동수역학적 거동 해석 기법의 다양화, 그리고 많은 적용성 검토 연구결과로 인한 신뢰성 향상 등으로 인해 수치모형실험에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 현재 금강에 건설 중인 금강보에 대하여 다차원 수치모형인 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)를 이용하여 하천 구조물 및 물리적 환경변화에 대한 정밀수리분석을 실시하기 위한 사전절차로, EFDC 모형을 하천수리해석에 적용할 경우 모형에 포함되어 있는 다양한 변수설정 및 제약조건들에 대하여 적용한계를 검토하고자 한다. 검토방법은 금강보가 건설되기 이전의 하천지형 상황에서 EFDC 모형과 HEC-RAS 모형을 이용한 수리분석을 수행하고, 수리거동 결과 들을 상호 비교 분석 한다. 수치모의 대상구간은 금강보 건설구간을 포함하여 약 20km 구간이고, 대상구간에 대하여 3차원 정밀지형자료를 구축하였으며, 과거 호우사상에 대한 구간 내 관측 수위 및 모형별 계산수위결과를 비교 검토하였다.
주가가 과연 예측가능한가의 여부는 이론적으로나 실무적으로 매우 중요한 의미를 가져 이 부분에 대해 많은 연구가 이루어져 왔으나 많은 기존연구들은 주가가 예측 가능하다는 결론을 얻지 못하고 있으며, 예측 가능하다는 연구에서도 예측력이 크지 않게 나타나고 있다. 이러한 실증결과는 실증모형의 선택이 적절하지 못한데서 나타날 수 있다는 가능성을 배제할 수 없다. 기존연구들이 실증분석에서 선형모형을 사용했는데, 선형모형으로는 주가의 예측가능성을 정확히 검증하기 어려운 현실적 요인들이 존재할 수 있다. 증권시장에는 시장실패를 방지하기 위한 규제나 제도 및 시장의 불완전성으로 인해 주가움직임에 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 발생할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 특이패턴이 존재한다는 가능성을 전제로 비모수적 모형, 그 중에서도 인공신경망모형을 이용하여 주가예측 가능성을 재검증해 보고자 한다. 특히 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 동일한 구조를 가지는 선형모형의 성과와 비교함으로써 특이패턴의 고려가 주가예측에 어떤 개선을 제공할 수 있는지를 검증해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면, 인공신경망모형이 예측력을 가질 수 있으며, 특히 유사한 구조를 가지는 선형모형보다 우월한 성과를 제공할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 이는 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 주가움직임에 존재하며, 따라서 이러한 패턴을 반영할 수 있는 인공신경망모형이 주가예측에 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보이는 결과라 볼 수 있다.
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 연속균열모형들이 대형균열 표현에서 소성변형을 과도하게 계산하는 문제점을 극복한 대형균열모형을 제안하였다. 또한 소성손상모형을 수정한 형태로 제안된 균열모형을 수치해석에 사용할 수 있도록 3단계 회귀매핑 알고리즘으로 구성된 알고리즘을 제시하였다. 전산해석 예제들을 통하여 제안된 균열손상 모형과 알고리즘이 동적 하중을 받는 구조물의 균열해석문제에서 과도한 소성변형을 억제하는 합리적인 결과를 도출함을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 공간/장소를 중심으로 추진되는 로컬리티 기록화의 모형을 제시하는 것이다. 이를 위해 Cox 등이 주창한 로컬리티 기록화 모형과 우리나라에서 최근 이루어진 관련 연구 등을 분석하여 로컬리티 기록화의 방향과 전략이 어떻게 바뀌고 있는지 분석하였고, 이를 토대로 디지털 환경에서의 새로운 로컬리티 기록화 패러다임을 도출하였다. 새로운 패러다임에 근거하여 공간 기반의 로컬리티 기록화 모형(spanDoc 모형)을 제시하였다. 이 모형은 기록화의 원칙, 구조, 절차를 포함하며, 특히 로컬리티 기록화의 결과가 디지털 환경에서 축적되고 활용되는 구조를 보여주는 데에 초점을 맞추었다.
좌회전 제어네는 크게 좌회전을 금지하는 적극적인 제어에서 좌회전 신호와 좌회전 차선의 디자인 및 차선 설정과 같은 비교적 소극적인 제어가 있다. 기존의 좌회전에 관한 많은 연구는 대부분 후자의 소극적인 제어를 통한 제어효과를 파악하는데 주로 관심을 두었다. 좌회전금지의 효과분석 방법론에는 크게 교차로 및 링크(Link)와 네트워크(Network)의 두가지 차원의 접근 방법이 있다. 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석은 TRANSYT 7F, PASSER IV 등과 같은 가로망에서 신호시간을 최적화하는 모형과 NETSIM, COSIM과 같이 조건에 따라 실제 차량의 행태를 모사하는 시뮬레이션 모형 등에서 좌회전 신호현시를 주거나, 주지 않음으로써 전후의 변화를 관찰, 분석에 이용할 수 있다. 그러나, 이러한 접근방법은 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과를 분석하기에는 용이할 지 모르나, 좌회전 금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 처리하는데 문제를 가지고 있다. 이에 반해 네트워크(Network) 차원의 분석은 좌회전 금지에 따른 거시적 수요변화를 파악하여, 좌회전금지에 따라 전환된 교통량을 합리적으로 수용 할 수 있으며, 교차로 및 링크(Link) 차원의 분석기법과의 결합을 통해 개별교차로에서 현시운영에 따른 효과도 어느정도 예견할 수 있을 것으로 예상되지만, 이에 관련한 여구가 전무한 형편이다. 본 연구의 목적은 네트워크(Network) 차원에서 좌회전 금지에 따른 효과 분석 모형을 정립하고, 가상 네트워크에 적용 그 유효성을 검증하여, 지역 네트워크의 개별교차로에서 좌회전 금지의 도입에 대한 의사결정의 기준을 마련하는데 있으며, 이를 위한 구체적 연구 내용은 다름과 같다. 첫째, 순간 동작 사용자 최적 통행배정모형의 구조 및 특성 파악. 둘째, 기존 가로망 표현기법의 구조 및 특성파악. 셋째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 순간 동적 사용자 최적 통행배정모형의 구축. 넷째, 좌회전 금지에 따른 효과 분석을 위한 가로망 표현기법의 개발. 다섯째, 가상 네트워크에서 구축된 모형을 통한 교차로에서 좌회전 금지 효과분석
본 연구에서는 1970년~2005년 기간 동안 한국 제조업의 Translog 비용함수를 분석함에 있어, 비제약 모형과 사전적으로 오목성을 부과한 제약 모형을 추정하여 그 결과를 비교하였다. 제약 모형은 비제약 모형에 비해 다소 낮은 로그우도값에 불구하고, 전 자료 구간에 대하여 정규성을 만족하여 비용함수와 생산기술 간의 쌍대성을 만족하는 추정 결과가 도출되었다. 제약 모형의 가격탄력성 분석 결과, 전력과 자본 사이에는 보완성이 존재하여 자본 수요가 증가함에 따라 전력 수요가 증가하는 것으로 나타났다. 한편 전력 수요는 노동, 연료 및 재료 수요를 모두 대체하는 방향성이 관측되어 한국 제조업이 전력 사용이 증가하는 방향으로의 구조변화를 경험하고 있는 것으로 분석되었다.
최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
본 연구용역에서는 반도기계주식회사의 의뢰에 의거하여 Manbridge Crane의 지진하중에 대한 구조물의 안전성을 평가하였다. 구조해석은 유한요소 모형을 사용하여 사하중, 활하중 및 OBE(Operating Basis Earthquake)와 SSE(Safe Shut-down Earthquake)의 지진하중에 관한 해석을 수행하였다. Crane설치지점의 층응답스펙트럼을 입력으로 한 응답스펙트럼해법으로 지진해석을 수행하였다. Trolley의 위치와 정격하중의 유무에 따라서 5개의 구조모형을 작성하여 해석을 수행하였으며, 지진해석에는 35개의 자유진동모드가 고려되었다. 구조해석을 통하여 1) 구조부재의 과도응력 발생여부, 2) 보강재의 좌굴 가능성, 3) Hoist Rope의 안전성, 4) Crane의 전도의 가능성 및 Seismic Lug의 안전성, 5) 지진하중에 대한 제동력, 6) Crane의 주행 Rail로부터의 탈선여부, 7) Traversing Rail의 수직처짐, 8) 주행 Rail 및 End Stopper의 Anchor Bolt의 안정성, 9) Fuel Basket과 Handrail의 안전성을 검토하였다. 해석결과를 바탕으로 설계시방서에서 제시한 모든 설계요구조건을 만족시킬 수 있도록 수직 Frame의 보강부재를 보강하고, Hoist Rope 용량을 증가시키도록 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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