차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
동적섭식경로모델 DYNACON에 대한 입력변수의 민감도 분석을 장반감기 핵종 $(^{137}Cs,\;^{90}Sr)$에 대해 침적시점의 함수로 평가하였다. 또한 장, 단기간 음식물 (곡류, 엽채류, 우유) 오염에 대한 입력변수의 영향이 고찰되었다. 입력변수는 LHS 기법으로 표본 추출되었으며, 민감도 지수는 PRCC로 나타냈다. 핵종과 음식물의 종류에 따른 민감도 지수는 침적시점 뿐 아니라 장, 단기간 오염에 있어서도 뚜렷이 다르게 나타났다. 작물의 성장기 침적의 경우 장, 단기간 오염 모두 잎흡수에 의한 오염 관련변수가 중요하였다. 또한 작물의 비성장기 침적의 경우 단기간 오염에 있어서도 잎흡수에 의한 오염 관련변수가 중요하였다. 장기간 오염의 경우 잎흡수에 의한 오염 관련변수의 영향은 줄고 뿌리흡수에 의한 오염 관련변수의 영향이 증가하였다. 특히 이러한 현상은 작물의 성장기 침적에 비해 비성장기 침적의 경우에, $^{l37}Cs$ 침적에 비해 $^{90}Sr$ 침적의 경우에 보다 뚜렷하였다. 목초의 성장기 침적의 경우 우유로의 핵종 전달계수, 젖소의 일일 목초 섭취량과 같은 가축 특성 관련변수가 상대적으로 우유의 오염에 중요한 입력변수로 나타났다.
일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계 검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.
기후변화 정책 분석 모델 (PAGE, Policy Analysis of Greenhouse Effect)을 이용해 여러 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화의 피해 비용을 분석했다. 국내외 기후변화 영향에 관한 선행 연구 결과에 따르면 한국의 기후변화의 민감도는 경제 협력개발기구(OECD) 회원국들과 유사한 수준이 될 것으로 전망되었으나 구체적인 한국의 분야별 영향평가가 이루어져야 보다 정량적인 기후변화의 피해함수 추정이 가능할 것이다. 온실가스 배출량, 이산화황 배출량, 적응정책의 정도, 경제 성장, 인구 성장 등 많은 인자들이 기후변화로 인한 피해 정도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 PAGE 모델을 이용해 미래의 여러 상황에 따른 기후변화의 피해 정도를 알아보기 위하여 A2, B1, Kyoto, 3가지 시나리오에 대한 분석을 하였다. 만일 전 세계가 온실가스 감축을 위한 아무 대책도 실행하지 않는다면 2100년 한국은 약 3도 정도의 온도상승이 예측되고 이로 인해 12조에서 58조정도의 피해가 일어날 것으로 분석되었다. 1990년에서 2100년까지 기후변화로 인한 누적 피해비용은 약 143조에서 921조에 이를 것으로 분석되었다.그러나 이는 소수의 피해함수에 대한 연구결과만을 반영해 산정한 결과며 분야별로 더 많은 연구가 수행되어야 보다 신뢰도 높은 피해비용을 산정할 수 있다.
주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적 해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 특징추출기법을 사용하여 낙상을 검출하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 가속도 센서를 통해 입력된 가속도 변화랑을 웨이블릿 변환한 33개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 19개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 민감도가 95%, 특이도가 97.25%, 정확도가 96.125%를 나타내었다.
동공반사에 의한 동공크기 변화는 luminance 량에 의해 결정되며, 동공크기에 따른 외부 광량의 투과량인 망막조도비 분포함수와 luminance 량에 따른 추체, 간체의 수용체 분포함수에 의존한다. Luminance 에 대한 동공크기 변화는 다음과 같은 수식적 모델로 표현 할 수 있다. $$y(x)={\alpha}+{\beta}\frac{1}{1+{e}{x}{p}(x-x_0)/{\theta}}$$ 여기서 ${\alpha}$는 luminance의 최대값에서 동공직경 크기이고, ${\beta}$는 동공직경 최대, 최소 편차, ${\theta}$는 개인차의 민감도를 나타내는 parameter이다. P.Moon등의 실험값과 비교해 보면 이모델식이 잘 일시함을 알 수 있다.
본 연구에서는 응답면기법을 이용하여 격납건물의 내진안전성 평가를 하였다. ABAQUS를 이용하여 하중, 저항과 해석에서의 랜덤변수를 고려한 구조해석을 수행하였고 이로부터 변수의 다항식으로 표현되는 구조물의 응답을 얻었다. 그리고 Level II에 의해 신뢰성해석을 하였다. 한계상태함수로는 콘크리트의 2축응력 상태를 고려하기 위해 Drucker-Prager 파괴기준을 이용하였다. 구조물의 수명, 지진의 연발생율과 조건부 파괴확률을 고려하여 격납건물의 파괴확률을 계산하였다. 또한 응답면기법의 안정적인 결과를 얻기 위해 표본점 선정에 대한 민감도해석을 수행하였다.
A method of identifying structural parameters such as stiffness and damping coefficients at interfacial points of vibro-acoustic systems is suggested using an optimization technique. To identify the parameters using a numerical optimization algorithm, cost functions are defined. The cost function should be zero at the correct parameter values. To minimize the cost functions using an optimization technique, a design sensitivity analysis procedure is developed in the framework of the multi-domain FRF-based substructuring method. As a numerical example, a ladder-like structure problem is introduced. With known parameter values and different initial guesses of the parameters, convergence characteristics to the exact value are compared for the three cost functions. Investigating the contours of the cost functions, we find the first cost function has the largest convergent region to the correct value. As another practical problem, stiffnesses of engine mounts and bushings in a passenger car are identified. The numerical examples show that the proposed method is efficient and accurate even when applied to realistic problems.
의학통계와 신용평가 분야에서 혼합분포함수를 판별하는 최적분류점 추정하기 위하여 판별력을 측정하는 다양한 정확도 측도들이 존재한다. 최근에 혼동행렬 빈도수로 표현되는 Matthews의 상관계수와 정밀도와 재현율의 조화평균인 F1 통계량의 정확도 측도들이 최적분류점을 추정하는데 연구되었다. 본 연구에서는 이런 정확도 측도들 중에서 표본크기에 의존하는 정확도 측도들은 두 표본크기 차이가 많은 경우에 최적분류점을 설정하는데 적절하지 않음을 발견한다. 그리고 대안적인 정확도 측도로 혼동행렬의 비율들의 함수인 상관계수를 정의하고, 이를 최대화하는 분류점을 최적분류점으로 추정하는 방법을 제안하고 이 방법의 유용성과 활용성에 대하여 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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