우주공간에서 임무를 수행하는 인공위성의 열설계는 열모델을 활용한 열해석 결과를 바탕으로 수행되므로, 열모델의 정확성은 매우 중요하며 이것은 보정과정을 통하여 향상된다. 열모델의 보정은 인공위성이 열진공 챔버에 장착된 형상을 모사하는 모델링에서 시작하여 실제형상과 열모델간의 일치성에 대한 검증, 거시적 변수에서부터 미시적 변수에 이르기까지 열모델 변수에 대한 조정 등을 거쳐 주어진 성공 조건을 만족할 때까지 열모델을 지속적으로 수정하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 열모델 보정의 성공 기준을 수립하고 인공위성 열-구조 모델 열진공 시험결과를 활용한 열모델 보정을 수행하여 보정 기준을 충족시켰다. 본 연구에서 보정이 완료된 열모델은 저궤도 인공위성 상세 열설계에 적용될 수 있었다.
우주공간에서 임무를 수행하는 인공위성이 궤도상에서 원활하게 작동할 수 있도록 열모델의 보정과정을 통하여 열해석 모델을 검증하는 과정이 이루어진다. 본 연구에서는 열해석 모델을 검증하는 과정으로 지상 열진공시험결과를 이용하여 요구조건을 충족시키기 위하여 열모델의 보정을 수행하였다.
인공위성이 궤도상에서 임무를 수행하는 동안 모든 위성 부품이 허용 온도 범위 내에서 존재하도록 하기 위하여 검증된 열모델을 개발하고, 궤도 열해석을 통하여 열적 안정성을 확보하기 위한 열설계를 수행한다. 본 연구에서는 저궤도 위성 광학탑재체의 열진공/열평형 시험 결과를 이용하여 열해석 모델을 보정하고 flight heater의 작동주기를 맞추어 줌으로써 검증된 열모델을 확보하였다. 또한 위성의 열적 안정성을 확보하기 위하여 보정이 완료된 모델을 이용하여 궤도 열해석을 수행함으로써 모든 부품이 허용온도 범위내에 존재하는 것을 확인하였다.
최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.
우주기반기술 검증용 극초소형 위성 STEP Cube Lab.(Cube Laboratory for Space Technology Experimental Project)의 주요 탑재체인 집광형 프레넬렌즈가 적용된 고효율 집광형 태양전력시스템, 열선 절단방식이 적용된 무충격 구속분리장치 그리고 MEMS 기반의 고체추력기에 대해 인증수준의 열진공 시험과 열평형 시험을 수행하였다. 이를 통해 열진공 환경 하의 인증수준의 시험온도규격에서 탑재체의 구조건전성 및 정상작동성을 검증하고, 열평형 시험 결과로부터 보다 신뢰성 높은 보정된 열해석 모델을 확립하였다. 본 논문에서는 주요 임무 탑재체의 인증수준의 열환경 시험에 대한 기능시험 결과 및 시험 결과로부터 수행된 열모델 보정과 최종 열모델의 궤도 열해석 결과에 대해 기술하였다.
㈜쎄트렉아이는 UAE의 EIAST와 함께 2008년 발사를 목표로 SI-200 표준버스시스템을 기반으로 하는 DubaiSat-1 비행모델을 개발하였다. DubaiSat-1 비행모델의 열제어계는 전력 소비의 최소화를 위해 수동 열제어를 기반으로 하되, 주요 부품에는 히터를 이용한 능동 열제어가 이뤄지도록 설계되었다. 또한 열해석 모델을 작성하여 DubaiSat-1의 임무궤도에 대해 열해석을 수행하였으며, 해석 결과를 토대로 모든 구성품이 설계 요구조건을 만족시킬 수 있도록 설계 보정 작업을 진행하였다. 또한 우주환경을 모사한 열진공시험을 수행하여 DubaiSat-1 비행모델의 열제어 성능에 대해 검토하였으며, 시험 결과와 해석 결과의 비교를 통한 열해석 모델의 보정 작업을 완료하였다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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