본 논문에서는 상대오차의 개념과 벌점회귀를 결합한 새로운 예측방법을 제시하였다. 제안된 방법은 오차항의 분포가 정규성을 크게 벗어나 있어 이상점을 포함하거나 오차항의 분포가 심각하게 비대칭인 경우에도 안정적으로 예측력이 유지할 뿐 아니라 벌점회귀를 통한 변수선택의 성능도 우수하다. 또한 개념적으로 쉽고, 계산 속도가 빠르며, 기존의 알고리즘을 활용해 구현하는 것이 매우 쉽다. 한국교통연구원의 일일 차량통행량 자료 실제 분석 및 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성질을 확인하였다.
상대측위는 좌표가 정확히 알려진 측점을 기준으로 다른 측점의 좌표를 상대적으로 결정하는 방법으로 측지분야 및 정밀측위 분야에 활용되고 있다. DGPS(Differential GPS) 기법은 일정한 거리 내에서 위성과 수신기의 공통오차를 소거할 수 있다는 장점이 있지만 기선의 길이가 증가할수록 오차가 증가하는 단점을 가지고 있다. GPS 절대측위는 상대측위와는 달리, 원하는 측점의 수신기에서 수신한 GPS 위성들의 신호를 이용하여 독립적으로 측점의 위치를 결정하는 방식이다.이때 관측된GPS 신호에는 위성시계 오차, 전리층 및 대류권 통과에 따른 오차, 다중경로 오차 등 위치 결정에 영향을 주는 여러 오차 요인들이 포함되어 있어 이를 보정해 주어야 한다. 본 연구에서는 Bernese GPS Software 5.0을 이용한 정밀절대측위 방법과 AUSPOS - Online GPS Processing Service를 이용한 상대측위 방법으로 국토지리정보원의 GPS 상시관측소 관측자료를 처리하고 이를 국토지리정보원의 고시성과와 비교.분석하여 정밀절대측위를 이용한 정밀위치결정의 정확도를 분석하고 그 효용성을 제시 하고자 한다.
본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 연속적인 수위 자료를 이용하여 경사면적법으로 유량을 산정하고 그 결과를 분석하였다. 대상 하천은 괴산댐 하류의 달천으로 여울과 웅덩이를 포함하는 약 960m의 구간이다. 하상 재료의 입경을 분석하였고 이를 이용하여 3가지 조도계수값을 산정하여 유량 계산에 활용하였으며, 추가로 하천정비기본계획의 조도계수도 사용되었다. 경사면적법으로 계산된 유량은 댐 방류량과 비교되었다. 댐 방류량과 비교한 상대오차는 조도계수에 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 연구 대상 구간에 적절한 조도계수는 0.042 이상인 것으로 나타났다. 대상 구간의 평균하상 경사보다 완만한 수면경사를 갖는 계산 구간에서는 구간 전체의 조도계수보다 낮은 조도계수를 사용할 경우 유량 오차가 적었으며, 수면경사가 평균하상경사보다 급한 구간에서는 조도계수를 크게 사용하여야 상대오차가 감소하는 것으로 나타났다. 하도의 전체적인 하상경사를 고려하여 조도계수를 설정할 경우에는 수면경사가 완만한 구간과 급한 구간을 모두 포함하도록 전체 계산 구간을 설정하는 것이 적절한 것으로 나타났다. 500 cms 이상의 유량에서는 실측 유량과의 상대 오차가 일정해지므로, 비교 유량 측정이 이루어질 경우 조도계수를 검증한 후, 경사면적법을 적용함으로써 간접 유량측정 결과의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
GPS의 3차원 위치결정은 코드파와 반송파를 이용한다. 하지만 이동체에 대한 cm 수준의 정확도를 획득하기 위해서는 정확한 기지점의 성과를 이용한 GPS 반송파 상대측위, 즉 RTK-GPS 기법을 수행하여야 한다. 이 때 두 대의 수신기 사이의 거리가 증가할수록 기선장에 따른 오차가 증가하여 기준국과 사용자 수신기의 거리를 $10{\sim}20km$ 정도로 제한하고 있다. 따라서 사용자는 깊은 내륙, 연안 해역 등과 같은 기준국과 이동체의 이격이 수십 km로 증대되는 지역에서는 기준국 설치의 문제를 포함하고 있으며 독자적인 기준국을 설치하여야 하는 인력 및 장비의 부담을 가지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 제안하였으며 GPS 네트워크 처리 프로그램인 DAUNet을 개발하였다. 기선장에 따른 오차보정량 산출을 위해 선형보간알고리즘 방식에 기반한 함수모델과 통계모델을 제시하였으며, 오차보정량의 보간은 면보정매개변수 방식을 제안하였다. 기존 단일기준국 방식은 기선장에 따른 오차를 소거하지 못하였지만 본 연구에서는 사용자 수신기와 평균 30km 떨어진 3대의 기준국을 이용하여 기선장에 따른 오차보정량을 소거 혹은 감소시킬 수 있었다. 따라서 사용자는 네트워크 기반의 GPS 반송파 상대측위 방식을 이용하여 이동체에 대한 10cm 이하 수준의 정확도를 획득할 수 있었다.
하천유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 특히 홍수기 부자측정 방법에 의해 산정된 유량자료는 측정 여건, 방법, 기기 등의 한계로 인해 그 정확도가 더욱 낮다. 부자에 의한 유량측정은 일정거리를 유하하는 부자의 유하시간을 측정하여 평균유속을 구하고, 사전에 측량된 횡단면으로부터 유하한 개별 부자의 해당 단면적을 구하여 부분 단면적을 구한다. 구해진 개별 부자의 평균유속과 부분 단면적을 곱하여 부분유량을 산출한 후, 각 부분유량을 합하여 전체 유량을 계산한다. 이와같은 부자법은 유속-면적법이 가지고 있는 흐름 단면적 계산, 평균유속 계산의 불확실도 이외에 유하경로에 의한 불확실도, 부자 유하 시간의 불확실도, 유속 보정 계수의 불확실도 등을 포함한다. 기존 홍수 유량측정에 사용하고 있는 부자법은 육안에 의해 부자의 위치를 파악하고, 가상의 횡단선을 통과할 때 육안으로 관측하여 유하시간을 측정하는 방법이기 때문에 정확한 유량측정에 한계가 있다. 뿐만 아니라 측정에 다수의 인원이 필요하며, 홍수시 많은 비가 내리거나, 야간에 측정하는 경우에는 부자의 식별이 곤란하고 측정 여건이 불량하기 때문에 측정에 큰 애로가 있다. GPS를 이용한 전자부자는 자동으로 유속을 측정하기 위해 기존 홍수유량 측정에 사용하던 부자에 전자장치를 추가하는 것을 말한다. 본 연구에서는 GPS와 RF를 기존 봉부자에 추가하여 봉부자의 유속과 봉부자의 괘적을 측정할 수 있는 전자부자를 개발하였다. 개발한 전자부자는 기존 육안에 의한 방식보다 자동으로 정확한 유속 측정이 가능하며, 동시에 여러 개의 봉부자 사용이 가능하여 측정시간 절감이 가능하고, 비가 내리거나 야간에도 자동으로 측정이 가능한 특징을 지니고 있다. 본 연구에서 개발된 전자부자는 3개 주파수 대역을 이용할 수 있도록 개발하여, 총 15개의 부자를 동시에 투하할 수 있도록 개발하였다. 전자부자 시험결과 50m, 100m 구간 유속을 검증한 결과 50m의 경우 최대 평균 5.97%, 평균 2.38%의 상대오차를 나타냈으며, 100m의 경우 최대 5.43%, 평균 1.9%의 상대오차를 나타냈다. 자연하천 유량측정 결과 댐 방류량 대비 기존방법의 경우 약 8.2%의 상대오차를 지니고 있었으며, 전자부자의 경우 약 2.8% 상대오차를 지니고 있어, 기존 부자법에 비해 전자부자법이 5.4%의 상대오차 개선효과를 지니고 있었다. 이와같은 오차의 범위는 실제 하천에서 전자부자를 이용하여 유속측정이 가능함을 나타내는 결과이다.
본 논문은 항공기 전기체 구조시험에서 6개 자유도를 구속하는 자세구속시스템에서 발생하는 반력들 분석에 대해 다루고 있다. 반력에는 시험의 모든 오차(제어오차와 기타시험오차)를 포함하고 있으므로 반력분석을 통한 시험오차를 평가하는 연구가 의미가 있고 이를 위해서는 우선 바른 반력산출이 우선되어야 하고 바른 반력산출이 본 연구의 초점이다. 본 연구에서 반력을 공칭반력(Rn)과 시험오차반력(Rce, Rerr)의 합으로 표시할 것을 제시하였고 초기상태(0%DLL)에서 이미 내포한 시험오차특성과 하중증분에 따라 발생하는 시험오차특성을 구분하기 위해 반력을 초기상태반력과 상대 반력으로 구분하여 분석하였다. 선미익기 전기체 구조시험 데이터를 활용하여 정량적 반력분석 결과 제어오차로 인한 반력(Rce)값은 전 하중레벨에서 크기변화가 크지 않으며, 합성력 크기가 82.8N 이내로 유지되었고, 이는 하중부가 전체널에 대한 제어오차(TMF)가 -30~40N 범위 내에서 큰 변화 없이 유지되기 때문이다. 상대반력분석을 통해 산출된 기타시험오차(Rerr_r)의 합성력 크기는 하중 증분에 따라 증대되며, 그 크기도 Rce_r보다는 매우 크게 증대됨(최대치808N)을 보여주었고 바른 상대반력 산출을 위해서는 시험체 변형을 고려해야 함을 각 성분별(X0, Y0, Z0) Rerr_r 분석을 통해 보였다. 시험체 변형을 고려한 반력산출은 시험체에 가해지는 힘들의 작용점 이동을 산출할 수 있는 시험체 변형특성식을 요구한다는 것을 보였다.
나노테크놀로지의 발전과 함께, 간섭계를 이용한 정밀 계측의 중요성이 더욱 더 높아지고 있다. 본 방법은, 간섭성을 가진 레이저의 파장을 계측의 척도로서 기준 평면으로 사용되는 참조면에 대한 상대 측정에 의해, 3차원 형상을 계측하는 것이다. 고로, 본 논문에서는 간섭계를 이용한 계측에서 고정밀도를 실현하기 위해서는 참조면의 교정이 중요하다는 기본적인 생각을 기초로, 참조면 오차(참조면의 이상적 평면으로부터의 차이)를 주로, 광학 부품에 의한 파면의 왜곡 등을 포함한 간섭계 시스템의 계통 오차를 결정하는 방법을 검토한다.(중략)
두 개의 회전하는 사분파장판을 가진 타원편광분석기에서 광학계가 오차를 포함하지 않는 경우와 5가지의 체계적 오차(두 개의 사분파장판의 정렬오차와 지연오차, 검광판의 정렬오차)를 포함하는 경우에 측정신호를 핏팅하여 구한 퓨리어 계수와 뮬러매트릭스와의 관계를 분석하였다. 5가지 체계적 오차를 포함하는 경우 전산모사를 이용해 비교 분석한 결과 사분파장판의 지연 오차가 정렬오차보다 뮬러매트릭스 대각선 요소에 야기하는 오차가 더 크다는 것을 찾아내었다. 각속도의 회전비를 1:5로 선택시 첫 번째 사분파장판의 초기 정렬오차와 두 번째 사분 파장판의 초기 정렬오차가 뮬러 매트릭스에 야기하는 오차가 같다는 것을 전모사를 통해 찾아 내었다. 5가지 체계적인 오차를 전산모사를 통해 분석한 결과 검광판의 정렬오차(${\epsilon}_5$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차와 사분파장판의 정렬오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차를 비교하면 대각선 요소($m_{22}$와 $m_{33}$)의 상대 오차는 0.18%이며 비 대각선요소($m_{23}$와 $m_{32}$)는 2배 차이가 남을 찾아내었다. 이 결과들을 활용하여 측정대상 물질의 보다 정확한 뮬러매트릭스를 얻을 수 있다.
증기표의 상태량들은 실험을 통하여 얻어진 값이거나 적절한 가정하에서 근사적으로 계산된 값이다. 따라서 증기표의 상태량들은 기본적으로 오차를 가지고 있다. 또한 이러한 상태량을 수치해석에서 사용하기 위하여는 함수 근사를 통하여 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 포화증기표에 대해 난수를 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들어 측정오차를 포함하는 상태량의 대용으로 사용했다. 이 데이터의 모델링에는 신경회로망과 2차 스플라인 보간법을 사용되었다. 해석 결과 양단에서는 스플라인 보간법이 신경회로망보다 훨씬 더 적은 상대오차를 보였으며, 양단을 제외하면 신경회로망은 대체로 ${\pm}0.2%$, 스플라인 보간법은 ${\pm}0.5$~1.5%의 오차를 보였다. 이것은 사용 범위에서는 신경회로망이 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 상대오차를 가진다는 것을 의미한다. 이 결과로부터 신경회로망이 스플라인 보간법보다 원래의 값은 더 잘 추적할 수 있으며, 신경회로망이 포화증기표의 모델링에 더 적절한 방법이라는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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