본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자 석형 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화 (feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요소가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반 하여 설정할 수 있다. 그리고 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 본 논문에서는 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 강인한 제어 특성을 가짐을 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문에서는 계통연계형 시스템에서 계통 주파수 변동이 발생할 경우 계통 전류 왜곡 보상을 위한 주파수 적응형 위상기반 반복제어기의 설계기법에 대하여 기술한다. 기존의 반복제어기를 적용한 경우 계통 주파수 변동 시 주파수 변동에 따라 제어 성능이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PLL로 추정된 계통 위상각을 이용한 반복제어기의 메모리 할당을 통해, 주파수 변동에 대응이 기능한 위성 기반 반복제어기의 설계 방법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 국내 30년 이상 강우자료를 가지고 있는 61개 지점 중 신뢰성 있는 분석을 위하여 지역적 분포를 고려한 12개 주요 지점의 강우자료를 이용하여 최근에 빈번하게 일어나고 있는 극한강우의 변동양상을 분석하였다. 분석은 세 가지 방법으로 실시하였다. 첫 번째 방법은 특정 기준치 이상의 초과횟수를 산정하여 변동양상을 분석하였고, 두 번째는 일정기간씩 나눠 과거부터 현재까지의 변동양상을 살펴보았다. 마지막으로 전 지점에 대해 기법별로 변동성 및 경향성 분석을 하였다. 우리나라의 일강수량의 특성을 보면 강우발생빈도는 과거에 비해 큰 변화는 없으나 중호우 사상 이상에서는 서서히 증가하다 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 또한 기간별로 변동추이를 살펴본 결과 과거보다 최근 들어 급격하게 증가하는 것을 알 수 있고, 변동성 및 경향성 분석결과 일부 지역에서 변동양상이 있는 것으로 분석 되었다.
변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.
WPS는 2단계 과정으로 측위를 수행한다. 측위 위치의 무선 신호 정보를 수집하여 라디오 맵을 구성하는 구축단계, 구성된 정보와 수집된 무선 신호를 비교하는 측위 단계로 나누어진다. WPS는 구축된 라디오 맵과 수집된 신호가 상이할 경우 측위 정확도가 하락한다. 정확도 하락은 측위 알고리즘에 따라 차이가 있지만 모든 WPS 시스템이 가진 문제이다. 신호의 변동 이유는 측위 신호 대상 기기의 고장, 장애물 발생, 채널 간섭 현상 때문이다. 본 논문에서는 신호 변동 문제점을 해결하기 위해 신호 변동에 강인한 라디오 맵 구축 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 구축 단계에서 신호 변경에 강인한 라디오 맵을 구성하는 방법과 측위 수행 단계에서 변동된 정보를 수집하여 라디오 맵에 반영하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 신호변동에 강인한 라디오 맵을 통해 WPS 측위의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
환율의 과도한 변동이 무역량을 위축시키는지에 대하여 선진국을 대상으로 그 동안 많은 연구가 있어 왔다. 최근 한국은 1990년 이후 제한하여 오던 환율의 변동허용폭을 폐지함에 따라 환율의 과도한 변동을 경험하고 있다. 본 연구는 한국의 경우 환율의 변동성이 원유수입(原油輸入)에 미치는 효과를 장단기(長短期)로 구분하여 Johansen에 의하여 개발된 공적분기법으로 분석하였다. 분석결과에 의하면 단기에 있어서 환율의 변동성은 원유수입을 감소시키나 장기에는 원유수입에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이는 단기에는 원유(原油)의 비축물량이 존재하여 가격의 불확실성이 원유수입을 감소시키나, 장기적으로는 원유수입이 비경쟁적 수입이고 수입기업이 환위험을 감소시키는 기법등을 사용한 결과로 환율의 변동성이 원유수입에 큰 영향을 주지 않았다고 할 수 있다.
원재료 성분, 프리프레그 제작공정, 재료 취급, 부품 제작 기술, 적층순서, 환경조건, 그리고 시험방법 등 여러 요인으로 인해 복합재 물성치는 일반적으로 금속재에 비해 변동성이 높다. 따라서, 이러한 높은 변동성을 고려하기 위해서는 엄격한 통계분석기법을 적용하여 복합재의 기계적 물성에 대한 설계 허용치를 계산해야 한다. 1990년대 후반 미국에서는 FAA와 NASA를 중심으로 표준화된 절차에 따라 항공기 설계에 적용가능한 복합재 물성 데이터베이스를 구축하고 공유하기 위한 프로세스를 개발하기 시작하였고, 현재 NCAMP를 중심으로 복합재 데이터베이스 구축 작업이 진행되고 있다. NCAMP는 기본적으로 CMH-17에서 채택한 통계분석기법을 이용하여 허용치를 계산하고 있으며, 본 논문에서는 복합재 허용치 계산 기법 중 점추정 방법을 이용한 통계분석 기법과 그 적용에 대해 논하고자 한다.
최근 기후변화로 인한 우리나라 호우일수(80mm이상/일)의 증가, 강우강도의 증가에 따른 개별 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 현실에서 전통적인 빈도해석기법을 이용한 설계 강우량 산정과 적용에는 한계가 있다. 그러나 우리나라에서는 아직도 비정상성을 고려한 빈도해석기법이 표준화되어 있지 않고 있으며, 전통적인 빈도해석기법에 의존하여 실무에 활용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 강수 극치사상의 변동특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상지역으로 기상청에서 운영하는 기상관측소 중에서 90년 이상의 장기 강수자료가 구축되어 있는 서울, 부산, 인천, 대구, 강릉, 목포 등 여섯 곳을 선정하였다. 선정된 6개 기상관측소의 강수자료를 이용하여, 비모수적 선형추세분석기법인 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 우리나라의 전통적인 설계 강우량 산정기법 개선에 대한 필요성 인식과 설계 강우량 산정에 대한 새로운 접근방향 제시와 이에 따른 제도적 개선 요구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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