본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
복합 환경 신도시의 시공간 고해상도 관측 자료 확보를 위해 오일러 방식과 라그랑주 방식의 종합 관측이 수행되었다. 라그랑주 방식인 두 라디오존데는 관측지점이 다르거나 관측 시각이 달라도 대체로 서로 일치하는 기압, 풍속, 풍향을 산출하였다. 온도 센서가 노출된 라디오존데는 낮 동안 고도가 높아지면서 태양 복사의 영향을 받아 상대적으로 높은 기온을 산출하였다. 오일러 방식의 윈드프로파일러와 라디오존데 비교에서 관측 시각의 차이에 따른 풍향과 풍속의 차이를 확인하였다. 수평적으로 균질장이 아닐 때, 두 관측방식의 자료를 비교하려면 이류 성분을 고려할 필요성을 의미하는 결과이다. 본 연구에서는 두 관측방식 자료의 효과적 비교를 위해 오일러 방식의 관측 주기에 따른 고도 구간별로 다른 시각의 관측 자료를 사용하는 방법을 제시하였다.
2002년부터 2010년까지 봄에 관측된 황사는 모두 66회였다. 월별로 보면, 3월에 26회, 4월에 23회, 5월에 17회로 5월의 황사는 3, 4월에 비해 드문 현상이다. 2010년 5월 22일부터 25일까지 동아시아에 나타난 황사는 발원하여 이동하면서 한반도를 비껴 일본으로 갔다. 이 황사는 22일 몽골 및 중국 북부지역에서 강한 저기압이 발달하면서 그 후면을 따라 남동진 하였고, 3일 뒤인 25일 일본에서 황사가 관측되었다. 본 연구에서는 사례기간의 종관기상 분석, 기류의 이동 방향, 위성을 이용한 황사의 수평 분포 등을 분석하였다. 그 결과 남중국해에서 발달한 저기압이 북상하면서 그 중심이 한반도 가장자리에 위치하였기 때문에 중국 내륙으로 내려온 황사는 저기압성 기류를 따라 한반도를 돌아 일본으로 이동한 것으로 분석되었다. 이러한 기류의 흐름은 850 hPa면의 바람벡터와 풍속장 분석 및 1000 hPa면의 상대습도 분포에서도 나타났다. 300 hPa 일기도상에서 제트기류는 몽골 서쪽 부근에서 남동진하여 몽골 내륙으로 사행하였다. 이후 이 기류의 영향으로 지상에서 한반도에 저기압이 발달하였는데 이는 황사가 한반도를 돌아 일본으로 이동한 결정적인 흐름이었다. 72시간의 후방공기궤적 분석결과, 일본에서 맨눈으로 관측된 곳의 기류는 모두 중국 산동반도와 동중국해에서 유입된 것으로 나타났다. 황사의 수평분포 결과, MODIS 위성의 RGB 영상에서 5월 24일에는 중국 산둥반도와 동중국해, 일본 규슈지역 남서쪽에서 황사가 탐지되었고, 5월 25일에는 동중국해와 일본 남해지역으로 황사가 이동되는 것을 확인할 수 있었다. 지금까지의 황사 연구는 우리나라에 영향을 미치는 황사의 발원지나 황사의 이동 경로 또는 에어러솔의 특성에 대한 연구가 대부분이지만, 이후 본 연구에서 분석된 사례와 같은 황사가 발생했을 경우 황사예보에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
제주도 서부 연안역인 한림 정치망어장의 해황특성을 규명하기 위해 1995년과 1996년에 실시한 정선, 정점조사의 수온, 염분자료, 시계열분석, 해수유동 상황 둥을 정리 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 한림 정치망어장은 하계에 수온, 염분의 일교차 (수온 $0.4\~9^{\circ}C$, 염분 $0.20\~7.50\%_{\circ}$)가 매우 크고 단기적인 수온, 염분변화가 심하다. 즉 이 어장은 외측의 중$\cdot$저층수 (저온, 고염분수)와 연안 수 (고온, 저염분수)가 조류 방향에 따라 교호로 출현하고, 조류의 강약이나 바람 등에 의한 연직혼합의 정도에 따라 수온, 염분변화의 크기에 차가 나기 때문이라고 해석된다. 2. 한림 정치망에서 실시한 22일 (1996년 8월 19일$\~$9월 10일)간의 mooring 결과에 의하면 소조기의 썰물과 밀물의 평균유속과 유향은 각각 9.1cm/sec의 남서류, 11.6cm/sec의 북 또는 북동류이며 최강유속은 썰물 때 157cm/sec, 밀물 때 22.6cm/sec 이다. 대조기의 썰물과 밀물의 평균유속과 유향은 각각 10.4cm/sec의 남서류, 12.3cm/sec 북 또는 북동류이며 최강유속은 썰물 때 19.4cm/sec, 밀물 때 20cm/sec로 대조기와 소조기의 유속차가 크지 않고 밀물의 유속이 썰물의 유속보다 약간 빠르다. 반일주조 ($M_2$)의 장축방향의 유속벡터가 일주조. ($K_1$)의 그것에 비해 1.5정도 크며 두성분의 장축방향은 서북서$\~$동남동이고 북서방향으로 3.25cm/sec의 항류성분이 나타났다. 비양도와 차귀도 사이의 제주도 서부 연안역에서 3일간 (1996년 7월 25일$\~$27일)실시한 TGPS Buoy 추적결과에 지하면 연안역의 평균유속과 유향은 썰물 때 1.6 knot의 남서류, 순간 최대 유속은 4.8 knot 밀물 때 1.3 knot의 북동류, 순간최대유속은 3.7 knot였으며 외해측 (연안에서 2mile정도)의 밀물 때 평균유속과 유향은 1.7 knot의 북서 내지 북동류였고 0.3 knot 정도의 북동방향의 항류가 나타났다.
2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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