포항공과대학교의 포항풍력에너지연구소(PoWER Center)가 개발에 참여했던 750 kW급 직결형 국산화 풍력발전 시스템의 상용화를 추진하기 위한 출력성능 및 하중 측정을 통한 실증연구가 대관령의 풍력실증단지에서 수행되었다. IEC 61400-13의 규격을 기준으로 수행된 하중 측정의 일환으로 스트레인 게이지의 기계적 하중에 대한 외부 하중부가에 의한 기계적 보정이 추진되었다. 기계적 보정의 수행 중 일부스트레인 게이지가 단락되는 사고가 발생하였으나 비교보정을 통하여 기계적 보정작업을 완수할 수 있었다. 본 논문에서는 외부 하중부가에 의한 기계적 하중의 보정절차를 소개하고, 수행된 기계적 보정시험 과정에 대해 상세히 설명하며 기계적 보정의 결과를 보고한다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
우리나라에서는 1995년 5월 서해권 DGPS 보정정보 전송 서비스를 시작으로 NDGPS 기준국망 구축을 완료하고, 선박의 안전한 항행을 위해 실시간 DGPS 보정정보를 국내 연안과 도서지역에 송신하고 있다. 본 논문에서는 NDGPS와 유사한 보정정보 서비스로서 우리나라에서도 수신이 가능한 일본의 위성기반 보정위성항법체계인 MSAS와 현재 우리나라에서 VHF 대역으로 서비스하고 있는 NDGPS 의 성능을 항해장비 이용 관점에서 비교분석한다. 이를 위해 본 논문은 NDGPS 기준국과 이용자 사이의 기저거리를 기준으로 보정정보 도달시간과 수평측위 정확도를 측정한다. 그리고, NDGPS 와 MSAS 간의 성능차이와 항해장비용 보정시스템으로서 MSAS 적용 가능성에 대한 분석결과를 보인다.
일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.
홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수사상에 적용하기 위해 매개변수를 결정하여야 하는데 이는 매우 어려운 작업으로 지금까지는 저류함수모형의 매개변수 보정을 위해 시행착오에 의한 수동보정 방법을 사용하여 왔다. 이에 본 연구는 미호천 유역을 대상유역으로 하여 Pattern Search Multi-Start(P-S), SCE-UA와 유전자 알고리즘(GA)을 이용하여 매개변수 보정을 하고, 그 방법들에 대한 비교와 분석을 하였다. 그리고 최적화 기법을 통해 얻어진 매개변수를 사용하여 저류함수모형의 홍수수문곡선을 유도하고 이를 비교, 분석하였다. 또한 SSR과 WSSR의 목적함수를 사용하여 목적함수별 홍수수문곡선을 비교, 분석하였다.
식쌍성 Algo1과 44i Boo에 대해 각각 두 개의 비교성을 이용하여 광전관측을 수행하여 광도곡선을 얻었다. 색효과는 목적성과 비교성의 색의 차이에 기인한 효과로서 광도곡선상에 체계적인 오차로 남게 된다. 따라서, 자료보정 과정에서 전체 소과계수인 k만으로 보정하게 디면 색효과에 의한 체계적인 오차는 광도곡선상에 그대로 남게 된다. 즉, 쌍성관측에서는 비교성을 목적성과 거의 같은 위치의 것을 택하여 관측하기 때문에 투과 대기량의 차이와 곱해져 등급에 영향을 주는 1차 소광계수에 의한 효과보다는 색의 차에 기인한 2차 소광계수에 의한 효과가 더 크다는 의미이다. 물론 투과 대기량의 크기가 큰 곳에서는 1차 소광계수에 의한 효과도 커지게 된다. Algo1의 경우, 비교성과 점검성을 이용하여 얻은 광도걱선들은 평탄영역에서 이들의 색의 차이 때문에 다르게 나타났으며, 색항을 보정한 결과 두 광도곡선이 거의 유사하게 나타났다. 44i Boo의 경우는 평탄 영역이 거의 보이지 않고, 색에 의한 효과는 광도곡선의 전 영역에 걸쳐 나타났으며, 비교성이 점검성에 비하여 목적성으로부터 더 멀리 떨어진 관계로 k1,k2항이 모두 중요하게 나타났다. 한편, 1,2차 소광 보정 이후에도 날짜에 따라 다른 그림을 보여 준 것은 기기 효과에 기인한 것으로 보여졌으며, 자료에 가장 큰 오차로 기여하는 것은 시간에 따른 대기 상태의 변화이기 때무에 보다 정확한 자료보정을 하기 위해서는 동-서쪽으로 나누어 소광보정을 하는 것이 바람직 할것으로 보여졌다.
위성 카메라전자부의 화소간 불균일성 응답의 보정을 위한 4종류의 이득과 오프셋 보정계수에 대하여 다루었다. 이들에 대한 비교분석을 위해서 CCD를 광검출기로 하는 카메라전자부를 새롭게 제작하고, 이를 이용하여 얻은 영상 데이터에 대하여 이들 4종의 보정계수를 이용하여 보정을 실행한 후 각각의 보정 성능을 비교하였다. 일반적으로 보정성능은 기준 영상을 얻기 위하여 사용된 빛입력 레벨의 개수에 따라 달라지게 된다. 쉽게 예상될 수 있는 바와 같이, 2 레벨의 빛입력 기준영상만을 이용하여 얻은 보정계수의 경우 보정계수를 계산하기가 쉽다는 이점을 갖고 있지만, 보정성능은 상대적으로 떨어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 비해 보정계수를 구하기 위하여 사용된 기준영상의 빛입력 레벨의 개수가 2보다 큰 값으로 늘어날 경우, 보정성능은 개선되었다. 하지만 각각의 보정계수들간의 보정성능 상에는 큰 차이가 없는 것으로 평가되었다.
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
본 논문에서는 시간영역 비교기를 응용한 ZQ 보정회로를 제안한다. 제안하는 비교기는 VCO기반으로 설계되었으며 전력소모를 감소시키기 위해 추가적인 클록 발생기를 사용하였다. 제안한 비교기를 사용하여 참조 전압과 PAD 전압을 낮은 1 LSB 전압 단위로 비교하여 추가적인 오프셋 보정과정을 생략할 수 있었다. 제안하는 시간영역 비교기 기반의 ZQ 보정회로는 1.05 V 및 0.5 V 공급전압의 65 nm CMOS공정으로 설계되었다. 제안한 클록 발생기를 통해 단일 시간영역 비교기 대비 37 %의 전력소모가 감소하였으며 제안하는 ZQ 보정 회로를 통해 최대 67.4 %의 mask margin을 증가시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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