기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.
미래는 과거와 현재역사의 연속이다. 미래를 정확히 예측한다거나 예견할 수는 없다. 신이 아닌이상 지시할 수도 없다. 문제는 우리가 미래에 대해서 얼마나 관심을 가지고 있느냐가 문제이다. 우리 사회의 특성을 나타내는 급격하고도 커다란 변화들은 역설적인 결과를 초래할 수 있다. "미래대안"을 예측함으로써 이러한 혼돈된 결과를 줄이는데 도움이 될 수 있을 것이다. 본고에서는 이러한 분야에서 세계적으로 명성이 있는 여덟명의 석학-Zbigniew Brzezinski, Herman Kahn, Anthony J. Wiener, Daniel Bell, Willis Harman, Dennis Meadows, Willam Brown 그리고 Leon Martel-들의 장기예측 방법들을 평가, 분석하여 "Options for The Future"란 책을 펴낸 Tomas E. Jones의 견해를 중심으로 미래연구의 시작과 개발 그리고 예측방법론들을 정리해 보았다.
본 연구는 다양한 위치기반 서비스에 대한 사용자의 인식수준과 시장 특성 및 규모 등의 예측을 수행하기 위한 논문이다. 따라서 본 연구에서는 실내외 연속측위에 기반한 위치기반서비스의 종류를 분류하고 해당 서비스에 대한 사용자 중심의 서비스 특성, 시장 예측을 수행하고 있다. 서비스 특성의 분석은 위치정확도와 서비스의 기능성을 중심으로 분석되었고, 시장 규모에 대한 예측은 서비스의 시장성과 성장가능성 등을 중심으로 분석되었다.
본 연구는 피에조콘(Piezocone) 관입 시험에 의한 과잉간극수압의 소산(Dissipation)특성을 파악하기 위하여, 실측된 소산실험 결과치와 Gupta & Davidson에 의해 개발된 연속 공동확장이론(Successive Cavity Expansion Theory) 모델을 비교하였고, 그 경험적 이론의 적합성을 규명하였다. 연속 공동확장 이론이란, 콘 관입이 유발하는 관입 주변지반의 변환 메커니즘을 연속적인 공동확장의 전개과정로 파악할 때, 관입주변의 연속적 공동확장 영역에서 발생된 과잉간극수압들은 연속적으로 소산되어지고, 결국에는 관입멈춤직후 얻게 되는 소산시험의 결과도 이러한 과잉간극수압의 연속적 소산 메커니즘으로부터 그 영향을 받는다는 개념이다. 본 연구의 실험방법은 Piezocone 관입을 위한 연약모형지반 조성을 위하여 초대형 Slurry Consolidometer에 Slurry를 45일간 압밀시킨후 Calibration Chamber(Louisiana State University Calibration Chamber System)에 옮긴 후 2차 압밀시키는 Two-Stage Consolidation Method를 사용하였다. 또한 모형지반내에 8개의 Piezometers를 설치하여 Piezometers를 설치하여 Piezocone 관입시 유발되는 지반 내에서의 과잉간극수압의 변환을 측정하였다. 실험결과와 이론 예측치를 비교함으로써 연속 공동확장이론 모델은 u$_2$형식의 피에조콘 관입 소산시험 결과들과 잘 들어맞는 모습을 보여줬으나, 관입으로 인한 주변 지반의 과잉간극수압의 소산변화는 정성적으로만 모사 되는 모습을 보여줬다.
비선형 임계속도를 주행시험대를 이용하여 측정하였으며 비선형 임계속도가 관성에 의한 과도 현상이 아님을 확인하기 위하여 주행속도를 연속 그리고 불연속적으로 감가속 하면서 선형 및 비선형 임계속도를 측정하였다. 또한 차량의 안정성을 간편하게 예측할 때 대차모델만을 사용하던 종래의 방법이 타당한지 확인하였으며 차량의 임계속도와 응답주파수를 예측하기 위하여 산업체에서 사용되던 간편 식들의 정확성을 검토한 결과 다음의 결과를 도출할 수 있었다. (중략)
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
목 적 : 만성신부전 완자에서 1/scr, log Scr을 연속적으로 측정하여 신부전의 진행을 예측하고 있으나 연령에 따라 creatinine 생성율의 차이가 있는 소아에서는 정확한 진행예측에 어려움이 있다. 신장(height, Ht) 은 creatinine 생성율에 관여하는 중요한 인자이므로 따라서 저자들은 1/scr에 신장 (height, ht)을 도입한 Ht/Scr과 1/scr, log Scr을 연속적으로 측정하여 만성 신부전의 진행 예측도의 정확성을 비교하고저 하였다. 방 법 : 말기신부전으로 진행된 환아 63 명을 대상으로 혈청 크레아티닌 (Scr) 이 2 mg/dl에서 5 mg/dl 될 때까지 매 환자에서 1/Scr, log Scr, Ht/Scr을 연속적으로 측정하여 이들로부터 회기방정식을 구하여 Scr 이 10 mg/dl 이상인 시기를 예견하였다. 예측오차는 Scr 이 10 mg/dl 이상인 예측시기에서 실제시기를 뺀 것으로 하고 세군 간의 예측오차를 비교함으로써 만성신부전증 진행 예측의 정확도를 관찰하였다. 결 과 : 1) Ht/Scr 의 예측오차는 0.01 개월로 1/Scr, log Scr 의 예측오차인 2 개월, 10.6 개월보다 적었다(P<0.0001). 2) 선천성 신질환 환아의 Ht/Scr의 예측오차는 1.2 개월로 1/Scr, log Scr 의 예측오차인 3.2 개월, 8.2 개월보다 적었다 (p<0.000l). 사구체신염 환아의 경우 Ht/Scr, l/Scr, Ht/Scr의 예측오차는 각각 0.9 개월, 0.5 개월, 9.9 개월이었고 통계적인 차이는 없었다. 3) 13 세이전의 경우는 Ht/Scr 의 예측오차가 가장 적었고 그 이후 연령의 경우는 1/Scr의 예측오차가 적었으나 Ht/Scr과 통계적인 차이는 없었다. 4) Log Scr의 예측시기는 실재시기보다 늦었다. 결 론 : 소아 만성신부전 환아에서 시간에 따른 혈청 크레아티닌의 역수와 신장의 변화를 연속적으로 관찰함으로서 신부전의 진행 및 투석시기를 정확히 예측할 수 있었다.
차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System: NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.
무선 센서 네트워크에서 넓은 지역의 현상 및 움직임을 지속적으로 추적, 관찰하기 위해 에너지 효율성은 가장 중요한 요소이다. 이러한 망에서 에너지를 절약하기 위해 센서노드들에 대한 선택적 활성화 기법은 효과적인 방법이다. 그러나 이러한 선택적 활성화 기법을 적용한 기존의 대부분의 연구들은 침입자, 탱크와 같은 개별객체에 대해서만 고려했기 때문에 산불, 유독가스와 같은 연속객체에 대해서는 기존 기법을 적용하기 어렵다. 이는 연속객체들은 주변 환경의 영향에 상당히 민감하기 때문에 매우 유동적이고 불안정하여 이동할 다음 위치를 단순히 시공간 기법만을 가지고 예상할 수 없지 때문이다. 따라서 본 논문에서는 망의 센서노드들이 충분히 밀집한 경우 보다 정밀한 예측을 위해 객체가 퍼지거나 수축될 것으로 예상되는 지역의 센서들을 클러스터 단위로 활성화 시키는 클러스터 기반의 선택적 활성화 기법을 제안한다. 또한, 본 방안은 예측을 위한 계산이 동시에 수행될 필요가 없기 때문에 예측을 함에 있어 비동기식 기법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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