광섬유센서 계측시스템의 대표적인 방식인 광섬유격자센서(FBG센서)는 포인트 센서 개념의 센서로써 측정하고자 하는 지점에 설치되는 반영구적이며, 분해능이 우수한 센서이다. 광섬유센서는 유리섬유의 코어(Core)/클래딩(Cladding)부분과 유리섬유를 보호하기 위한 코팅(Coating)으로 구분된다. 이와 같이 구성된 광섬유에 외력이 작용할 경우 유리섬유부분과 코팅부분 사이에서 미끄러짐(Slip)현상이 쉽게 발생하는 단점이 있어 패키징을 한 후 데이터에 오류가 생기는 경우가 있었다. 두 재료 간에 발생하는 미끄러짐(Slip)현상을 방지하기 위해서 광섬유의 코팅을 부분적으로 박피한 후 유리섬유부분을 직접 특정한 고정구로 고정하는 방식을 적용하고 프리스트레인을 부가하여 외력에 의한 변형을 정밀하게 측정할 수 있게 하였다. 콘크리트의 변형률을 측정하기 위하여 1미터의 게이지길이를 갖는 광섬유격자센서를 고정하고 프리스트레인을 부가함으로서 광섬유센서의 장점을 더욱 높여 콘크리트구조물의 인장 및 압축 거동을 정밀하고도 장기간 지속적으로 측정할 수 있게 하였으며, 이를 이용하여 인근의 전력구 공사 기간 동안 지하철 콘크리트 라이닝구조물의 안전을 감시하였다.
재제조란 고객시장으로부터 회수된 중고품의 닳거나 고장 난 부품을 성한 것으로 교체하여 재제조품 시장에 재판매하는 것을 말한다. 본 논문은 사용된 제품의 회수량이 회수 가격의 함수로 나타나며 일정 계획기간 동안의 재제조품에 대한 수요량이 주어진 경우의 회수 및 재제조 정책을 다룬다. 회수한 사용후 제품은 분해 검사를 통하여 품질을 확인하며 검사가 끝난 회수제품의 품질이 고품질과 저품질의 두 부류로 분류되고 품질 수준에 따라 재제조비용이 상이해 지는 현실적 상황을 가정한다. 두 부류의 분류확률에 불확실성이 없는 경우 및 불확실성이 있는 경우 각각을 대상으로 재제조 시스템의 총비용을 최소화 하는 회수가격 및 재제조 정책을 결정하기 위한 수리모형을 개발한다. 개발한 모형의 수리적 특성을 분석하여 최적해를 구하는 절차를 찾아내고, 최적해가 얻어지는 경우를 분석하여 재제조시스템의 생산경영자에게 시사해주는 검사비용 크기의 경영학적 함의를 밝힌다. 수치 예를 통하여 검사비용 및 회수품 시장규모가 변화함에 따라 최적회수가격이 변화하는 양태를 분석하여 최적해의 민감도를 분석하고, 고품질과 저품질의 어느 한 부류로 분류되는 확률의 불확실성이 커질 때 불확실성을 무시한 의사결정의 오류가 어떻게 변화하는지 고찰한다.
현재까지 전기비저항 탐사자료의 해석은 대부분 지하구조가 1차원 또는 2차원으로 가정하는데 근간을 두고 있다. 그러나, 국내와 같이 지질구조가 복잡하며 지형의 기복이 심한 경우, 이와 같은 가정을 사용은 전기비저항 탐사자료의 해석에 오류를 야기할 가능성이 높다. 본 연구에서는 3차원적으로 복잡하게 변화하는 지하구조 및 지형의 기복에 의한 지형효과를 정확히 계산할 수 있는 유한요소법에 의한 3차원 전기비저항 모델링 알고리듬을 근간으로 하는 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬은 ACB(Active Constraint Balancing)법을 채용함으로써 역산의 분해능 향상을 기하였다. 간단한 3차원 지하구조 및 지형기복에 대한 수치모형 실험결과 지표의 불규칙한 기복을 포함하여 역산을 수행함으로써 정확한 지하구조 영상을 획득할 수 있음을 보였으며, 국내의 교량건설 예정부지에서 수행된 격자망을 이룬 전기비저항 탐사자료에 대한 3차원 역산 결과 매우 신뢰도 높은 지하구조에 대한 영상을 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 비동기 CDMA 채널을 위한 의사 역행렬 형태의 역상관 검출기를 제안한다. 본 논문에서는 먼저 동기 CDMA 채널에서 역상관 검출기의 동작이 확산 수열로 구성된 행렬의 의사 역행렬 처리와 동일함을 보이고, 이 사실을 이용하여 역상관 검출기가 다중접속 간섭신호를 완전히 제거하는 선형 검출기들 중 최대의 신호대 잡음비를 가짐을 보인다. 그 후, 의사 역행렬 형태를 비동기 채널로 확장하여 새로운 역상관 검출기를 제안하고, QR-분해를 이용한 구현 방법에 대해 논의한다. 제안 방법은 각 사용자별로 분산적인 형태를 가지기 때문에 사용자 수 변화에 대한 검출기 계수의 갱신을 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 마지막으로 제안된 역상관 검출기의 성능을 비트오류율의 관점에서 분석한 후, 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 정합 필터링 방법에 대한 성능 향상 정도를 확인한다.
디지털 홀로그래피를 이용하여 얻어진 위상정보는 위상펼침 알고리즘을 이용하여 3차원 상을 구현할 수 있다. 위상펼침 방법에는 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이중 연산 시 사용하는 메모리용량이 작고 연산시간이 짧은 골드스타인 알고리즘이 많이 사용된다. 골드스타인 알고리즘은 쌍을 이루는 특이점이 아닌 다른 특이점이 가까울 때 잘못된 연산을 수행하여 잘못된 3차원 정보를 준다. 이러한 골드스타인 알고리즘의 오류를 특이점과 경계면 데이터를 이용하여 수정하였다. 수정된 알고리즘을 이용하면 분해 한계 영역의 데이터도 복원될 수 있음을 확인하였다. 수정된 알고리즘의 연산시간은 골드스타인 알고리즘보다 약 10%가 증가되지만 다른 알고리즘에 비하면 연산시간이 짧다.
NOAA AVHRR의 MCSST를 이용하여 지형류의 상대속도를 추정하였으며 이것을 대한 해협에 적용하였다. 원격탐사는 관측시에 광범위한 지역에 대해서 동시성 및 반복성이 유지되기 때문에 해양현상을 연구하는 데 있어서 훌륭한 도구로써 쓰일 수 있다. 특히 AVHRR 자료는 높 은 분해능으로 인해서 선상관측 자료보다도 지형류를 더욱 정밀하게 구할 수 있다. 연구 결과에 의하면 1992년 4월에 대한해협 서수도에서의 상대속도는 골이 있는 해역에서 가장 크며 이때 유 속의 크기는 약 23.8cm/sec로 나타났다. 그러나 이 결과는 geopotential anomaly를 계산할 때 염 분의 효과를 무시한 만큼의 오류를 포함하고 있다. 또한 대한해협 서수도에서 지형류의 수송량은 약 0.3Sv이며 쓰시마와 골이 있는 해역 사이에서 수송량이 가장 큰 것으로 나타났다.
빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데이터의 희소성과 시스템의 예측은 서로 반비례의 속성을 가지기 마련이다. 따라서 희소성의 데이터를 인수분해 방법을 활용하여 상품간의 유사성을 학습을 통한 상품추천모델이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이 모델의 손실함수에 대한 최적화 방안으로 max-norm 규제를 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다. 해결방안은 기울기를 투영하는 확률적 투영 기울기 강하법을 적용하는 것이다. 많은 실험을 통하여 데이터가 희박해질수록 기존의 방법에 비해 제안된 규제 방법이 상대적으로 효과가 있다는 것을 확인하였다.
위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.
최근 추세에 따라 수치실험은 높은 해상도와 정확도를 요구하고 있다. 일반적으로 파랑장 계산은 광역모형을 도입하고, 주된 해석 대상 영역의 지형적 복잡성을 반영할 수 있는 적절한 분해능의 상세격자를 통해 내부의 상세역 모형을 구성하게 된다. 여기서, 세역에서의 입사파는 광역에서의 결과를 토대로 추출하게 되는데, 이 때 결과의 연속성에서 문제를 가지게 된다. 대체로 이러한 문제점을 극복하기 위하여 가변격자체계와 스펙트럼 추출 등의 방법을 사용하게 되지만 관련 수치적 오류에 대한 분석과 검토가 충분하지 않은 것으로 보인다. 따라서, 본 연구에서는 최근 가장 일반적으로 사용되고 있는 SWAN모형의 Nested 모형에 대한 현장 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 각기 다른 조석환경하에 있는 두 개의 항에 대한 실험을 실시하고 이에 대한 결과를 비교 분석하였다. 분석결과, Nested 모형으로 구성된 광역과 세역 경계에서의 추출된 값이 거의 동일한 값을 가지며 각기 다른 조석환경하에서의 결과 또한 다르지 않다는 것으로 나타났다. 그러나, Nested 모형의 경계를 구성시 수심의 변화가 심한 곳을 피하고 비교적 수심이 깊은 해역까지를 포함시키는 것이 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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