본 논문에서는 1차원 움직임을 갖는 신호원의 위치를 실시간으로 탐지하기 위해 N개의 안테나를 반원형 구조로 배열하였고, 각각의 수신어레이로부터 수신 전력패턴과 3차 spline 보간법만을 사용하여 신호원의 입사각을 추정하고, 이로부터 신호원의 수평이동 좌표를 화면에 실시간으로 표시하는 시스템을 구현한 논문이다. 본 논문에서 사용한 신호원은 X 대역의 10.52GHz로 10-20dBm 사이의 송신출력으로 하였고, 신호원의 위치를 좌.우 ${\pm}15^{\circ}$ 이내의 임의의 좌표로 수평 이동하면서 제시한 방법의 타당성을 검증하고자 한다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 폭우 및 태풍 등의 발생횟수가 증가되고 있으며 이로 인하여 홍수피해 및 도시침수 등의 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이 중 도시하천 및 중소규모의 하천에서 발생하는 피해는 단시간으로 발생하고 있으며 빠른 시간안에 침수면적 및 침수피해액을 산정하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 Tuflow와 다차원법을 이용하여 침수피해액 산정 시스템을 개발하였으며 강우 및 지속시간에 대한 침수Database와 침수피해액 Database를 구축하였고 이를 이용하여 실제 발생하는 강우 및 레이더 예측강우를 이용하여 실시간으로 침수면적 및 피해액을 추정하였다. 본 연구를 통하여 실시간으로 발생하는 강우에 대하여 침수피해면적 및 피해액을 나타낼 수 있었으며 실시간 홍수부분에 활용성이 높을 것이라 판단된다.
Optical Flow는 컴퓨터 비전 분야의 많은 응용기술에 사용된다. 객체 탐지, 추적, 연속 영상 보간, 3D Reconstruction과 같은 최근에 활발히 연구되는 여러 분야에서 사용되는 기반 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 높은 정확도를 보이고 있다. 이런 분야들은 많은 경우에 실시간 시스템에 적용되어 이미지로부터 정보를 연산한다. 본 논문은 MaskFlownet, SelFlow, LiteFlowNet2 등과 같은 높은 정확도를 가진 신경망 네트워크로 추정된 Optical Flow를 살펴본다. 각 신경망 네트워크로 얻어진 정확도를 비교하고 디스플레이 기술과 이미지 센서 기술의 발전으로 사용 수요가 많아진 고화질의 이미지를 실시간으로 처리하는 경우, 적용 가능한 Optical Flow의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 2개의 인-휠 브러쉬리스 모터로 구동하는 차량의 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다. 2개의 모터를 사용하여 구동되는 차량의 경우 방향 및 이동이 각 모터의 제어를 기반으로 결정된다. 하지만 컨트롤러에 의해 지령된 위치까지 모터의 제어가 정확하게 된다 하더라도 차량의 실제 위치는 바퀴와 바닥면사이의 슬립이나 외부 요인에 의해 오차가 발생하게 된다. 따라서 이렇게 발생하는 오차를 보상하기 위해 차량의 실시간 각도 추정이 가능한 IMU(Inertia Measrement Unit) 센서를 기반으로 진행 각도를 보정하며 주행 중 발생하는 위치오차를 보상하기 위해 모터의 홀센서로부터 계산되는 위치와 IMU 센서의 데이터를 조합하여 실시간 위치 추종 제어방법을 제안한다.
IGS에서는 실시간 정밀 측위에 사용할 수 있도록 궤도 예측값인 IGU (IGS Ultra-rapid)와 실시간 궤도 추정값인 RTS (real-time service) 보정정보를 제공한다. IGU는 데이터 지연시간이 없지만, RTS는 5~30 초의 지연시간을 갖기 때문에 실시간으로 사용하기 위해선 지연시간만큼 예측이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU의 성능 분석을 수행하였다. 한반도 내에서 RTS 제공 비율을 파악하기 위하여 한반도에서 관측되는 위성 대비 RTS 제공 비율을 계산하였으며 그 결과 99.3%로 나타났다. RTS의 정확도를 확인하기 위해 보정정보를 방송궤도력에 적용하여 오차를 분석하였으며 이 때 3D 궤도 RMS 오차는 0.043 m으로 나타났다. 실시간 사용 측면에서 RTS와 IGU를 비교하였는데, 실시간으로 가정하였기 때문에 IGU는 예측 정보만 이용하였고, RTS는 데이터 지연시간동안 다항식 모델로 예측을 수행하였다. RTS와 IGU를 1초 간격으로 각각 외삽, 보간을 수행하였고 그 결과 궤도 예측 성능은 비슷하였으며 시계 예측 성능은 RTS가 0.13 m 더 뛰어났다.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry와 Hartigan(BH)의 베이지안 변화시점 추정 방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 각 강우특성별로 상대확률적인 변화시점 분석을 통하여 CWK와 MRG 간의 동질성 분석을 실시하였다. 분석 결과, CWK의 정성적인(본질적인) 통계적 특성은 MRG와 큰 차이가 없어 보인다. 다만, 관측정밀도의 한계로 인한 정량적인 차이가 존재하는 것으로 판단되었다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.
The ball screw preloaded for high nigidity and accuracy increases frictional resistance, therefore, its temperature and positioning error rise. In this paper, 2 diamensional temperature distributions of a ball screw with preload are analyzed according to the rotational speeds and stop times by a finite element method. The theremal behaviors of a ball screw are measured to examine the analyzed datum. The examined results show that the trends of temperature rising and axial distributions in steady state are nearly extimate but the temperature low. The differences of temperature ate seems to be caused by not exact heat transfer coefficients. More than an hour is consumed for calculation by FEM. So the modified lumped method for the real-time estimation of the thermal distribution is proposed. The estimated temperature of a ball serw by the modified lumped method is more exactly estimated than by FEM, nd that method takes less than several millisec. Moreover it can be used to estimate heat transfer coefficients.
본 연구는 폐쇄종돈군을 유지하면서 장기간 선발육종을 실시한 Landrace 및 Yorkshire 모계 종돈집단에서 임신기간, 총산자수, 이유후초종부일 및 사산두수에 대한 유전적 변이성을 제시함으로써 이들 형질들에 대한 선발지표에 참고자료를 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 상기의 형질들에 대하여 사전 이상치를 제외한 후, Landrace 품종에서 1,910두의 모돈으로부터 수집된 7,616복의 기록 및 Yorkshire 품종 2283두의 모돈으로부터 수집된 총 10,454복의 기록을 이용하였다. 분석형질들에 대한 유전변이를 추정하기 위하여 상기의 4개 형질을 동시에 고려한 혼합모형을 설정하였으며, 특히 사산두수에 대하여는 정규성에 크게 위배되기 때문에 범주형 자료로 가정하여 다형질 선형-임계형 반복동물개체모형을 설정하여 분석하였다. 분석방법으로서는 Bayesian 추론의 일종인 Gibbs Sampling (GS) 방법에 의하여 모수의 사후분포 함수로부터 모수에 대한 GS을 50,000회 실시하고 burn-in을 제외한 후 모수의 사후분포에 대한 통계량을 제시하였다. 유전변이를 추정한 결과, 임신기간에 대한 유전력은 0.21~0.35로 추정되었고, 이유후초종부일에서는 0.16~0.23, 총산자수는 0.14~0.16 및 사산두수에 있어서는 0.09~0.10으로 추정되었다. 임신기간에 대한 유전상관 추정치는 총산자수 및 사산두수에서 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었고 총산자수와 사산두수와는 정의 상관을 갖는 것으로 추정되었다. 총산자수와 이유후초발정일 간의 유전상관은 낮은 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었으며 임신기간과 이유후 초종부일 간에는 유전적 상관관계가 매우 미약한 것으로 분석되었다. 따라서 총산자수를 개량하고자 할 때, 사산두수를 고려하여 선발지표를 설정함이 타당할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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