비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
연소상태의 온도를 이동하면서 측정할 수 있는 광대역 코헤런트 반스톡스 라만 분광기를 제작하였다. 분광기의 온도 측정 정확도를 향상시키기 위하여 무모드레이저를 제작하여 스톡스광으로 사용하였다. 이동형 CARS 분광기에 적합하도록 CARS신호 측정용 단색기를 제작하여 분광기 내부에 설치 하였다. CARS 분광기의 온도 측정의 정확도를 알아보려고 흑연관 전기로를 이용하여 표준 복사온도계와 CARS 분광기로 측정한 온도의 차이를 측정하였다. 장치의 온도 정확도는 1000 K - 2400 K 사이의 온도영역에서 2%이내 였다. 무모드 색소레이저의 출력 스펙트럼의 시간에 따른 안정도를 측정하여 온도측정에 미치는 오차를 조사한 결과 1500 K에서 5 시간 동안 1.5 %이내 였다. 평면 화염 버너에서 프로판공기 예혼합 화염의 온도 분포를 측정하여 이 장치의 응용 가능성을 확인하였다.
지상파 항법인 로란은 전송된 신호는 장파특성에 따라 지표파에 의한 정보를 전달하게 되는데 지표면과 해수면의 특성 즉, 전도도에 따라 전파의 지연시간이 달라진다. 이것은 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 그러므로 보다 정확도가 요구되는 지역에서는 전파지연에 의해 발생하는 시간적 공간전 변화(ASF)를 보상하게 되면 정확도를 향상시킬 수 있다. 로란시스템의 현대화와 eLoran 시스템에서는 ASF를 보상함으로써 선박이 항만으로 진입 및 접안할 때 활용할 수 있는 정확도 기준을 마련하고 있다. 이 조건을 충족시키기 위해서는 ASF의 정밀측정 필수이며, 본 논문에서는 포항송신국 근해인 영일만 해상에서 ASF를 실측한 결과와 그에 필요한 측정기술을 보고한다.
본고(本稿)는 Sims가 개발한 방법을 이용하여 우리나라와 같이 경제구조(經濟構造)가 급히 변하는 상황에서의 경제예측(經濟豫測)의 정확도(正確度)를 제고하고자 하는 시도의 일환이다. 본고(本稿)는 예측자의 사전신뢰(事前信賴)를 이용하여 계수의 값에 대하여 사전제약(事前制約)을 부과(賦課)하고 시간변동(時間變動)을 허용하는 변동계수(變動係數)벡타자귀(自歸)(TBVAR)모형(模型)의 추정방법뿐만 아니라 사전제약(事前制約)의 모수(母數)를 선택하는 방법과 오차(誤差)의 분산(分散)이 자기회귀(自己回歸)할 경우의 대처방법 등 예측(豫測)의 정확도(正確度)를 제고시키는 데 실제 사용되는 방법을 설명하고, 6변수모형(變數模型)을 이용하여 TBVAR 모델의 정확도(正確度)를 타(他) 모델과 비교한다. 정부건설(政府建設), 총통화(總通貨), 사채시장이자율(社債市場利子率), 민간건설(民間建設), 실질(實質)GNP 및 소비자(消費者) 물가지수(物價指數) 등 6변수(變數)에 대한 예측의 정확도를 "타일 U"값을 기준으로 비교할 때 TBVAR은 시간변동(時間變動)을 고려하지 않고 사전제약(事前制約)만 적용한 BVAR이나 사전제약(事前制約)도 적용하지 않은 VAR보다 대부분의 변수의 예측에 있어 더 정확하며 민간건설(民間建設)을 제외하고는 OLS보다 예측오차(豫測誤差)가 작게 나타난다.
본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 없는 행동들을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 중력 가속도 값과 손목 방향의 가속도 값 간의 각도를 구하고, 이를 통해 흡연과 식사의 손목 행동을 모델링하여 흡연 시간과 식사 시간을 추론한다. 대학원생 1명으로부터 수집한 약 7시간 데이터를 통해 흡연 시간을 추론 결과 98.96%의 정확도를 보이고, 대학원생 2명으로부터 수집한 약 9시간 데이터로부터 식사 시간을 추론한 결과 99.36%의 정확도를 보인다.
국토의 효율적 개발과 이용을 위해 정확한 지형정보가 절실히 요구되고 있는 요즈음, 국내에서는 GPS의 응용에 많은 관심이 모아지고 있으며 그 실용화를 위한 여러 가지 기초적인 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기선거리 $1.51km{\sim}210km$범위의 측점을 선정하여 연속관측을 수행하고 상대측위에 의한 GPS 기선벡터의 기선거리별 정확도를 다양하게 고찰하였다. 연구결과, 1주파 수신기를 이용하여 10km이내의 단기선에서 2시간 관측으로 약 0.3ppm의 정확도를 얻을 수 있었고 1시간 관측으로도 1ppm이하의 정확도를 얻을 수 있었다. $100{\sim}200km$의 장기선의 경우에는 2주파수신기를 이용하여 3시간 관측으로 약 0.3ppm의 정확도를 얻을 수 있었다. 이와 같은 연구결과를 토대로 최적 관측시간 및 기선처리 해법에 의한 관측 및 자료처리를 수행한다면, 지형정보를 보다 효율적으로 획득하는데 기여할 수 있을 것이다.
미지신호에 대한 측정에서는 오차분산의 명확한 표현이 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 수동측정에서의 측정정확도를 예측하기 위한 방법을 정립한다. 제안된 예측 방법은 신 뢰도를 기반으로 신호대잡음비 및 주파수대역폭과 시간적분과의 곱에 의해 정확도를 표현한 다. 본 논문에서는 배경소음 환경에서의 측정음향을 그대로 분석하는 경우와 배경소음을 예 측하여 측정음향에서 제거시키는 경우를 구분하여 광대역 음향측정시의 성능예측 기준을 시 뮬레이션하고 정확도를 예측한다.
현재까지 통행시간 예측과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 한국고속도로 특성에 맞는 예측방법론에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 통행시간을 기반으로한 DSRC 자료를 바탕으로 한국고속도로에 적절한 예측방법론을 도출한다. 경부고속도로 안성 JC~오산IC 구간의 24시간 DSRC 자료를 이용하며 단주기 통행시간 예측 및 비선형 관계에서 높은 정확도를 보이는 인공신경망 기법을 적용한다. 이어서 랜덤난수를 이용한 통행시간 예측결과의 정확도 검증을 실시한다. 통행시간 예측결과 오차율이 약 4%로 우수한 예측력을 보였으며, 이는 패턴기반 인공신경망 예측시 이력자료의 전처리 과정과 최적의 입력층 및 은닉층의 선정으로 인한 결과로 판단된다. 통행시간 예측결과의 검증을 위해서 랜덤난수를 이용하였으며, 랜덤난수가 이력자료 패턴에 포함되지 않은 경우 실측치와의 오차율이 18.98%로 높게 도출되었다. 이는 인공신경망을 이용한 통행시간 예측시 패턴DB가 예측의 정확도에 주요하게 작용한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해서 한국고속도로 특성에 맞는 통행시간 예측 및 정보제공이 가능할 것으로 판단된다.
유비쿼터스 환경을 기반으로 하여 돌발상황 발생 시 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 새로운 개념의 노드-링크 설정 기법을 활용한 대표통행시간 산출기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통류의 특성에 따라 링크를 구분하여 개별적인 통행시간을 산출하는 기법이며, 개별차량의 특성을 반영하기 위해 일정 속도단위로 차량분류군을 구분하여 통행시간을 산출하는 방법을 제시하였다. 사고영향권과 사고영향권 상류부, 사고영향권 하류부를 독립적인 링크로 설정 하였으며, 돌발상황 발생 시 나타나는 차로별 통행시간의 특성을 반영하기 위해 통행시간 제공 방법을 차로별로 독립적인 통행시간 제공으로 설정하고, 차로별 통행시간을 산출하였다. 제안된 방법론의 정확도를 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였고, 프로브차량비율(Percentage of Probe Vehicles: PPV)에 따른 정확도의 변화를 분석하였다. 분석 결과 PPV가 20%이상 확보될 경우 오차율 10% 미만의 정확도를 가지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도래하는 유비쿼터스 교통환경에서 보다 신뢰성 있고, 실시간성 있는 교통정보 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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