자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.
본 논문은 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴 영상 대신 극좌표계 변환을 이용한 얼굴 영상을 이용하여 회전에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 극좌표계 변환 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링 하여 새로운 얼굴 영상을 제작하는 방법이다. 이 극좌표계 변환 방법을 이용해 재구성된 영상에 대해 회귀( regression )문제 해결을 위해 변형된 LDA인 LDAr(LDA for regression)을 이용하여 얼굴의 중심부분의한 점인 극을 중심으로 임의의 각도로 회전된 영상의 회전 정도를 추정하여 이를 정규화 시키는 방법을 통해 얼굴 인식의 인식률을 향상시키고자 한다. LDAr은 LDA의 기본개념인 각 클래스 간 떨어진 정도를 최대화하는 것이 목적으로 클래스간 분산과 클래스내 분산의 비율을 최대화 하는 방법을 응용하여 이를 회귀문제에 적용할 수 있게 변형을 한 것이다. 즉, LDAr은 목표값(target)의 차이가 큰 샘플들과 목표값의 차이가 작은 샘플들 간의 거리의 비율을 최대화 하는 것을 목적으로 하게 된다. 제안된 방법을 Yale데이터에 적용하여 임의의 각도로 회전시킨 영상에 대해 회전 각도를 정확히 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 가중 퍼지 페트리네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 가중 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 진리값과 규칙의 확신도는 퍼지 숫자로 표현한다. 그리고 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 가중값도 퍼지 숫자로 표현하다. 제안한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 초기노드까지 후진추론 통로를 생성한 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 우리가 제안한 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 사람과 같은 방법으로 가중 퍼지 후진추론을 하는 것을 가능하게 한다.
본 논문에서는 Smart Floor라는 새로운 개념의 정보공간을 제안한다. Smart Floor는 이동로봇의 경로유도에 필요한 정보를 저장하고 있는 공간으로, 이동로봇은 외부의 도움 없이 목표위치에 도달할 수 있다. 이를 위하여 RFID 태그 포장을 통하여 Smart Floor를 구현하고, UHF(Ultra High Frequency) 대역의 수동 RFID 시스템을 장착한 이동로봇을 제작하였다. Smart Floor에 저장되는 정보는 Q학습을 통해 미리 시뮬레이션 된 값으로, 임의의 시작위치에서 목표위치까지 가는데 필요한 방향값과 Q값이다. 본 연구는 Smart Floor의 구성과 정보를 이용하는 이동로봇 어플리케이션 개발에 도움을 줄 것이다.
본 논문에서 우리는 동시에 볼 수 있는 수정된 3개의 관리도를 제안하였다. 첫번째 곤리도는 샘플 데이터로만 그려진 관리도이다. 두번째 관리도는 처음 관리도에 상하한 규격을 포함한 관리도이다. 세번째 관리도는 목표값이 포함되고 오랜 기간 동안의 데이터로 계산된 알려진 평균과 표준편차로 계산된 상 하한 관리선이 포함된 관리도이다. 3개의 관리도를 동시에 보면 즉시 공정의 문제점을 알아낼 수 있는 정점이 있다. 이 논문에서 제안된 방법이 현장에서 활용되어 도움을 주길 희망한다.
이 논문은 횡방향 안정성 및 조향성능 개선을 위한 차량 통합운동제어시스템(IDCB)의 개발에 관한 것이다. IDCB의 개발을 위하여 8자유도의 차량 모델 및 비선형 관측기를 설계하였다. 퍼지 로직 제어 방법 및 슬라이딩 모드 제어 방법을 이용하여 전륜 및 후륜의 제동압력을 독립적으로 제어하여 차량의 요 속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 추종하도록 하였다. 결과를 살펴보면 비선형 관측기는 만족할 만한 수준의 관측 결과를 보여주었다. 개발된 IDBC는 다양한 노면 조건 및 운전 조건에서 요속도 및 횡방향 미끄러짐 각이 목표값을 잘 추종하도록 하여 차량의 횡방향 안정성 및 조향성을 개선시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 역전파 알고리즘을 이용한 FF-PID 제어 시스템 구현에 관한 연구이다. 영상의 인식은 신경망 역전파를 사용하여 학습시킨다. FF-PID 제어기는 신경망의 목표치에 대한 출력층 오차값을 제어값으로 사용하여 이동물체의 응답특성을 향상시킨다. 실험결과, 시스템의 응답시간은 약 2.7(sec)였으며, 일반적인 차영상기법에 비하여 약 15% 목표치 응답이 향상되어, 효과적인 이동물체의 제어가 가능하였다.
철도차량을 구매하는 데 있어서 신뢰성 목표값을 설정하고 차량 납품 시 이 목표값을 달성하였는지 확인하는 것은 전체 차량의 안전성과 가용성 그리고 전수명주기 측면에서 매우 중요하다. 신뢰성을 검증하는 방법은 여러 가지가 있으나 철도차량 자체의 특성과 운영환경 등을 고려하여 가장 적합한 시험방법을 적용할 필요가 있다. 최근 들어 국내에서도 차량 구입시 정량적 신뢰성 요구사항이 일반화되고 있으나 철도차량에 대한 각종 표준이나 지침에서는 정량적 신뢰성 입증에 대한 구체적 방법에 대한 내용은 없다. 본 연구에서는 다른 산업분야에서 활용되는 신뢰성 검증방법에 대해서 기술하고, 이 방법들을 철도차량에 적용할 수 있는 지 평가하였다. 그리고 이중 세 가지 방법을 철도차량의 실제 운영데이터에 적용해 보았다.
다목적실용위성 3호는 2012년 5월 발사되어, 위성 기능점검을 위한 시험을 성공적으로 완료하였다. 위성이 발사체로부터 분리된 이후 임무궤도(고도 685km, 승교점 지방시 13시 30분을 갖는 태양동기궤도)를 획득하기 위해서는 궤도조정이 필요하다. 본 논문에서는 다목적실용위성 3호의 초기운영 기간 동안 수행한 총 10번의 궤도조정 계획 및 결과에 대해 기술하였다. 궤도조정 1 단계에서는 궤도조정 절차 및 기능을 점검하기 위해 6번의 시험 궤도조정을 순차적으로 수행하였고 이후 2 단계에서는 임무궤도 진입을 위해 4번의 궤도조정을 실시하였다. 궤도조정을 위해서는 원하는 추력분사 방향을 맞추기 위해 롤 방향 또는 피치 방향의 자세제어가 필요한데, 추력기를 사용하여 자세를 기동하는 모드(Del-V Mode)와 휠을 사용하여 자세를 기동하는 모드(Fine Del-V Mode)로 구분된다. 시험 궤도조정에서는 우선적으로 두 가지 모드에 대한 모드전환 시험을 실시하여 위성체 및 지상국 운영절차에 대한 이상 유무를 점검하였고, 이후 추력기 분사량을 10초로 설정하여 예측 대비 실제 궤도변경 결과값을 확인하였다. 시험 궤도조정의 결과를 토대로 본 궤도조정에서는 임무궤도를 획득하기 위한 경사각 조정 및 고도 조정을 수행하였다. 경사각 조정 시에는 승교점 지방시의 변화량을 줄이고, 이후 자연 교란력에 의한 궤도변화를 고려하여 목표궤도를 계획하였다. 또한, 고도 조정 단계에서는 연료 사용량 및 이심률 변화를 최소화 할 수 있도록 전형적인 호만 궤도천이 방식을 적용하였다. 궤도조정 결과 당초 목표한 값을 정확하게 달성하였고, 궤도조정 이후 궤도변화도 장기간 동안 임무궤도 범위를 유지함을 확인할 수 있었다.
When setting the RAM objectives, various data such as expert opinions and the historical data of similar types of equipment are used. However, many times subjectivity is involved in the process of merging and utilizing data, and there are many cases where some information is omitted or an ambiguous method is used. Most of the previous work focused only on the process or method of calculating values using well-organized data rather than manipulating raw data. But if the data manipulation process is not objective, it is difficult to guarantee the accuracy of the results even if the calculation logic and method are accurate. This study proposes a systematic data merging process used to set the RAM objectives using the evidence theory. The proposed method can be used to avoid information loss and merge the data objectively. Moreover, contribute to improving the accuracy of setting the RAM objectives in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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