최근 오염총량관리제도를 위한 오염부하량의 관리문제가 대두되면서 이를 위한 수질분석의 중요성이 인식되고 있다. 그러나 시간적 변화를 가진 유입유량, 유입부하량 자료의 한계로 인하여 기준유량을 대상으로 하는 정적수질분석의 결과가 환경정책에 반영되고 있는 실정이며, 이는 하천유량의 변동과 강우 시 비점오염부하량을 무시한 지극히 제한된 분석에 국한되어 있다. 따라서 시간적 변화를 가진 동적수질분석의 결과가 정책에 반영되기 위해서는 자료의 확보가 우선이다. 본 연구에서는 월 별, 소유역 별 시계열 자료 확보를 위하여 합리적이고 사용이 용이한 방법을 제시하였다. 유출량의 경우, 기존의 비유량법과는 달리 저류효과를 고려한 토양수분 저류구조 Tank모형을 적용하여 장기간의 유출량을 산정하였고, 유출농도의 경우, 기존 인접유역의 동일 유달계수 적용과는 달리, 월 오염부하총량비와 유역오염부하 전달함수를 이용하여 월 별, 소유역 별, 수질변수 별 유출농도를 산정하였다. 산정된 유출량과 유출농도는 남강댐 상류유역 하천에서 WASP 모형을 가지고 동적수질분석을 하기 위하여 적용되었다. 그 결과 적절한 오염물질 농도곡선을 얻을 수 있었으며, 제안된 가정의 적용 가능성은 충분하였다.
본 논문에서는 전력분배기의 설계에 필수적인 분포정수 임피던스 변환기의 합성법을 제시하고, 이에 의하여 광대역 전력분배기를 설계한다. 변환기의 전달함수는 Chebyshev 근사로 합성하며, 변환기의 소자값은 최소 삽입손실(MIL)과 리플에 대하여 계산된다. 변환기의 요구 성능은 전달함수의 MIL과 리플을 최적화함으로써 구할 수 있다. 이의 응용 예로써 $2{\sim}8GHz$에서 동작하는 4-경로 전력분배기(four-way power divider)를 설계하였다. 실험 결과, 전력분배기는 주어진 주파수 대역에서 설계치에 근접하는 성능을 나타내어, 분포정수 회로합성에 의한 변환기의 설계는 전력분배기의 설계에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
삽교천 홍수예보시스템은 1999년에 개발되어 현재까지 운영되고 있으나, 개발 이후 유역특성의 변화를 반영한 모형 개선이 이루어지지 않았고, 삽교천 하구둑의 영향을 고려한 모형은 개발되어 있지 않은 실정이다. 이 지역 중에서 특히 천안/아산지역은 급격한 인구증가와 산업화 및 도시화에 의해 면적당 자산의 고도화가 증가하며, 이에 따라 홍수시 피해잠재능은 점점 증가하고 있는 상황이다. 홍수예보 정확도 향상을 위하여 삽교천 유역내 수위관측소 증설에 따른 소유역을 재분할하여 유역특성변화에 따른 수문학적 모형을 재구축하였다. 따라서, 삽교천유역에 신설 및 T/M화된 수문관측소에 대한 소유역 분할과 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 지질도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 삽교천 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다. 또한 홍수예보지점인 원평지점의 선행예보시간을 확보하기 위하여 원평지점 상류의 예당저수지 방류량과 원평지점 수위간의 통계학적모형을 구축하였고, 2시간 이상의 선행예보시간을 확보하였다.
InGaAsP/InP 비대치 다중 양자우물 구조에서 모드 이득의 이론 및 실험적 해석을 통해 광대역 이득특성을 확인하였고, 여러가지 선폭증가 함수를 적용하여 비대칭 선폭증가 함수가 가장 실험치에 근접한 모델임을 확인하였다. 광대역 이득 대역폭을 얻기 위한 활성층 구조를 설계하여 RWG형 FP-LD를 제작하였고, 공진기 길이가 400 $\mu\textrm{m}$에서 발진개시 전류는 36 ㎃, 주입전류가 33 ㎃에서 -1 ㏈ 이득폭은 45 nm, -3 ㏈ 폭은 80 nm을 얻을 수 있었다.
천해환경에서 저주파 광대역신호와 수직선배열을 이용하여, 퇴적층의 지음향인자(층두께, 종파속도, 종파감쇠계수, 밀도)를 역추정하였다. 역산방법은 모델 기반의 역산으로 유전알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용한 일관적 광대역 정합장처리(Coherent Broadband Matched Field Processing)기법을 사용하였다. 저주파 광대역음원으로 사용된 상업용 전구의 내폭신 호는 짧은 시간동안 많은 변화를 포함하는 천이신호이기 때문에, 분석시 시간과 주파수에 따른 창함수의 조절이 요구되는데, 주기신호분석에 주로 사용되는 퓨리에 기반의 분석방법은 이러한 점에서 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 해양도파관에서 근거리 음파전달 시 계측된 시계열신호로부터 다중경로성분을 구분하고 추출하기 위하여 시간-주파수영역에서 창함수의 크기조절이 가능한 웨이블릿 변환을 통한 신호 분석을 수행하였고, 분석된 실측음장과 계산된 복제음장의 연속웨이블릿 계수를 상호상관 시킴으로써 비용함수를 정의하였다. 비용함수의 전역최고점을 찾는 최적화 과정을 통하여 각 퇴적층의 지음향인자들을 역추정하였다. 특히 역산인자의 민감도에 따른 퇴적층별, 인자별, 분리연산을 수행함으로써 최적화과정에서 참값으로의 수렴효율을 높였다. 역산의 결과 실험해역 퇴적물 상층부에는 두께 44.43m, 음속 1549 m/s의 모래-실트-점토질(sand-silt-clay)층이 존재하고, 그 하부에는 12.28m 음속 1993 m/s의 거친모래질(Coarse sand)층의 존재를 추정해 내었다. 또한 역산 결과를 시추자료 및 탄성파 자료와 비교함으로써 본 논문에서 제안한 역산 방법의 유효성을 확인하였다.
쓰시마난류역 연안 8개 지점과 30년간 $(1941\~1970)$ 표면수온과 이상수온에 대한 경험적 직교함수(EOF) 분석을 통하여 수온의 시공간적 변동을 구명하였다. 본 해역 표면수온 계절변동의 전반적 양상은 전체 변동량의 $97.2\%$를 설명하는 제 1 EOF 모드로 기술된다. 표면수온 계절변동의 연교차는 상류에서 작고 하류에서 크다. EOF 분석에 의하면, 쓰시마난류역 표면이상수온은 전해역이 동시적으로 승강하는 변동 (전체 변동량의 $40.9\%$)과 상류역과 하류역의 이상수온승강이 반대인 "교차적 변동"(전체 변동량의 $19.3\%$)의 합으로 나타낼 수 있다. 주파수 영역별로 이상수온 변동의 특성을 구명하기 위해 각 관측점의 이상 수온을 중합필터 방법으로 장주기(주기 24개월 이상), 중간주기(주기 $6\~24$개월) 및 단주기(주기 6개월 미만) 영역의 시계열로 분리한 후, 각 주기 영역 이상수온에 대한 별도의 EOF 분석 결과에 의하면, 제 1 및 제 2 EOF 모드의 공간적 분포는 모든 주기 영역에서 비슷하다.
스피커는 입력이 전기신호이고 출력이 소리인 전기 음향 장치로서, 고유의 전달함수를 갖는 하나의 시스템으로 생각할 수 있다. 일한 스피커 시스템의 전달함수는 여러 가지 원인으로 인해 주파수 영역에서 평탄한 특성을 가지지 못하며 선형위상의 조건을 만족시키기가 힘들다. 음색을 변화시키는 스피커의 전달함수를 선형이라고 가정할 때 스피커의 앞단에서 스피커의 선형 전달함수의 역에 해당하는 선형 필터를 추가함으로쏘, 음색의 왜곡은 보정할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 스피커의 선형왜곡을 보상하기 위한 선형필터로서 FIR 필터를 사용하였으나, 2장에 제시되어 있는 기존의 알고리듬과는달리 귀의 청감특성을 이용하여 가청주파수 대역에 대해 몇 개의 대역으로 나눈 후, 각 대역마다 보상 할 주파수 해상도를 달리하는 새로운 알고리듬에 대해 기술하였다. 이러한 다해상도 선형왜곡 보상시스템은 각 대역마다 다른 해상도로 보상한다는점에서는 필터뱅크 보상 시스템과 유사하지만, 대역통과필터가 아닌 저역통과필터만을 이용하여 설계의 복잡서응ㄹ 줄였으며 각 대역마다 독립적으로 보상하는 필터뱅크 보상시스템과는 달리 1차 대역에서 보상하지 ath한 오차를 2차, 3차에서 보상하는 새로운 기법을 이용하였다. 본 알고리듬을 적용한 모의실험을 통하여 성능을 평가한 결과 가청음대역에서 ±6dB의 왜곡을 보인 스피커가 실효 tap수를 272로 했을 때 ±0.5dB의 리플을 보이는 양호한 결과를 얻었다.
분광학적 실험 자료들로부터 안정하고 정확한 위치에너지를 역으로 얻어내는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 역과정 방법은 비선형 역과정 문제에서 야기되는 불안정성을 위치에너지가 유연하게 연속적이라는 제한 조건을 사용하여 최적의 해를 얻어내는 Tikhonov의 규칙화에 기초를 두고 있다. 이 방법의 장점은 특정한 형태의 위치에너지 변수를 맞추는 보통의 방법과는 달리 위치에너지를 분자간 거리의 연속함수로 다루었다. 이 방법을 실험적으로 얻은 Ar-Ar계의 분광학적 자료에 적용하여 전 구간에서 정확한 위치에너지를 찾아가는 것을 보여주었고, Morse나 RKR 방법으로 얻은 위치에너지의 부정확한 먼거리 인력 부분을 보정할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 1973년부터 2014년까지 42년 간, 12개 지역의 일일 강수량 데이터의 역통계(inverse statistics) 분석을 실시하였다. 구체적으로 일일 강수량 x의 확률밀도함수 f(x)를 도출하였고, 특정 강수량 ${\rho}$를 처음으로 넘어서는 기간 ${\tau}_{\rho}$의 분포 $f({\tau}_{\rho})$를 도출하였다. 최종적으로 ${\tau}_{\rho}$의 대푯값인 ${\tau}_{mean}({\rho})$와 ${\rho}$의 관계를 도출하였다. 분석 결과 x와 ${\tau}_{\rho}$는 확장된 지수분포(stretched exponential distribution)를 이루는 것을 확인하였다. 더불어 ${\rho}$와 ${\tau}_{mean}({\rho})$도 확장된 지수함수의 관계를 이루는 것을 알 수 있었다. 이들 분포를 바탕으로 형태 모수(shape parameter) ${\beta}$ 값을 도출하고, 12개 지역의 강수 특성을 분석하였다.
본 논문은 MLP의 학습 방법으로 사용되는 EBP학습, Cross Entropy함수, 계층별 학습을 소개하고, 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 각 학습 방법의 장단점을 비교한다. 실험 결과, EBP학습은 학습 초기에 학습 속도가 다른 학습 방법에 비해 느리지만, 일반화 성능이 좋다. 또한, EBP학습의 단점을 보안한 Cross Entropy 함수는 학습 속도가 EBP학습보다 빠르다. 그러나, 출력층의 오차 신호가 목표 벡터에 대해 선형적으로 학습하기 때문에, 일반화 성능이 EBP학습보다 낮다. 그리고, 계층별 학습은 학습 초기에, 학습 속도가 가장 빠르다. 그러나, 일정한 시간 후, 더 이상 학습이 진행되지 않기 때문에, 일반화 성능이 가장 낮은 결과를 얻었다. 따라서, 본 논문은 MLP를 응용하고자 할 때, 학습 방법의 선택 기준을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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