한반도 중부에 위치한 대전 지진관측소(TJN) 하부의 세부 지각구조를 밝혀내기 위하여 수신함수를 이용한 선형화된 역산(linearized inversion) 방법을 적용하였다. 본 방법의 비단일해(nonuniqueness)와 초기 모델 의존성의 문제를 해결하기 위해 근사 초기 속도 모델로부터 72개의 서로 다른 초기 모델을 구하여 역산을 수행한 후 결과모델들의 평균 속도 모델을 제시하는 방법을 사용하였다. 역산 결과 총 72개의 모델 중 뚜렷한 지각-맨틀 경계를 보이는 43개의 모델만이 조건에 만족하는 결과를 나타내었다. 모든 모델에서 속도 구조는 전체적으로 깊이에 따라 속도의 불연속면이나 급격한 증가없이 연속적인 변화를 하며, 모호면의 깊이는 30~32.5 km의 범위로 나타났다. 평균적인 하부 지각의 속도는 6.5 km/s, 상부 맨틀의 속도는 7.8 km/s로 뚜렷한 속도 변화를 보였다. 결과 모델 군은 중부지각(mid-crust)에서의 속도를 기준으로 약한 저속도층을 나타내는 군과 상대적으로 일정한 속도를 가지는 군으로 구분되었다. 단지 지진파형의 비교만으로 두 모델군 중 합당한 모델군의 선택은 불가능하였다. 따라서 수신 함수를 이용하여 연구 지역의 신뢰할 만한 지각 구조를 구하기 위해서는 그 지역에 대한 지질학적, 지구물리학적 추가정보와의 동반 해석이 요구된다.
최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다.
본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.
본 연구에서는 지진 데이터를 이용한 지진 토모그래피 방법을 통해 남한 지역의 3차원 P파 속도모델을 구하였다. 구해진 3차원 속도모델은 정확한 진앙의 위치 결정과 한반도의 지하구조 연구에 이용될 수 있다. 3차원 속도모델을 구하기 위한 지진토모그래피 방법에서 보다 나은 역산 결과를 얻기 위해 초기모델로서 동시역산방법을 이용한 최소 1차원모델을 사용하였다. 최소 1차원모델의 속도는 0~l9 km사이는 6.04 km/s, 19~32 km차이는 6.45 km/s, 그리고 32~55 km사이는 7.78 km/s 였다. 최소 1차원모델을 초기값으로 하여 3차원 속도모델을 구해본 결과 1층(0~3 km) 에서는 경상분지, 영남육괴, 옥천습곡대에서 높은 속도값을 보이고, 경기육괴에서는 낮은 속도값을 보인다. 2층(3~19 km)에서 경상분지와 연일분지를 제외한 영남육괴 지역에서 높은 속도값이 분포한 반면, 경기육괴와 옥천습곡대에서 낮은 속도값이 분포한다. 3층(19~32 km)에서는 한반도 남부의 속도값은 높은 반면, 경기육괴 내의 SNU, YIN관측소를 제외한 대부분의 중부지역은 낮은 속도분포를 보인다. 4층(32 km)에서는 최대 속도값이 한반도의 중부와 남서부에, 최소 속도값이 남동부와 해안선에서 나타난다. 각 층의 깊이 분포는 중력자료에 의한 지각구조의 양상과 비교한 결과 서로 일치한다.
DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
응력-변형률 관계의 모델링에 있어서 creep, stress relaxation, strain rate effect 등의 묘사는 중요한 지반거동중의 하나인 시간 의존적 거동의 simulation은 있어서 대단히 중요한 요소라 할 수 있다. 특히 지반은 변형률 속도에 대하여 때로는 매우 다른 거동 특성을 보이기 때문에 지반의 모델링에 있어서 변형율 속도를 고려한 구성방정식의 제시는 큰 비중을 차지한다 하겠다. 본 연구에서는 변형율에 따라 변화하는 지반의 거동특성을 보다 현실에 가깝게 묘사하기 위한 구성모델을 제시하였다. 이를 위하여 Bounding Surface Model의 점탄소성 부분을 Perzyna(1966)와 Adachi and Oka(1982)의 구성방정식 이론을 이용하여 발전시켰다. 제안된 구성모델은 기존의 모델에 비하여 다양한 변형율 속도에 적용할 수 있는 모델 정수를 비교적 간단히 결정할 수 있다는 장점이 있으며, 변형율 속도의 영향뿐 아니라 creep, stress relaxation등의 현상도 잘 simulation 할 수 있다. 본 모델은 후에 엄격히 실시되는 실내시험을 통하여 검증될 예정이다.
본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM의 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.
통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.
본 연구에서는 실제 현장에서 수행한 피에조콘관입 및 소산시험결과와 변형률 속도를 고려한 구성모델의 이론적 해석을 비교하였다. 이를 위하여 변형률 속도 의존적 구성모델의 수학적 유도과정을 전개하였다. 해석 결과 변형률속도를 무시한 구성모델보다 변형률속도-의존 구성모델을 활용한 지반의 거동 해석이 비의존적 구성모델인 경우의 해석 보다 현장의 시험결과와 잘 일치하므로 변형률속도-의존 구성모델의 적용이 바람직하다.
DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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