조각별 선형 추세 모형에서의 변화점은 1차 차분한 시계열의 평균 변화점과 일치한다. 그러므로 1차 차분한 시계열의 평균 변화점을 탐색하면 조각별 선형 추세 모형의 변화점을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 사실에 근거하여 원 시계열이 아닌 1차 차분한 시계열의 단순이동평균을 이용하여 원 시계열의 기울기가 변하는 변화점을 탐색하는 방법을 제안하고, 이에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 오차항들이 서로 독립인 경우뿐만 아니라 오차항들 사이에 강한 양의 자기상관이 존재하는 경우에도 변화점의 개수를 잘 추정하는 것으로 나타났다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.
본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.
최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.
선형모터의 설계에 있어서 열적 거동의 파악은 모터의 연속 추력 및 열변형과 관련하여 중요한 고려요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 항만자동화를 위한 차세대 컨테이너의 수평이송시스템인 LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)용 선형모터의 설계를 위해 고정자의 코일에서 발생되는 열에 의한 이동체의 온도분포를 분석하여 고정자 모듈의 열해석을 고려한 이동체의 구조설계에 관한 연구를 수행하였다. 먼저, 선형모터의 주요부품의 치수를 설계하고, 다음으로 고정자 모듈의 발열을 고려한 이동체의 온도분포를 분석하여 열-구조 연성해석을 수행하였다.
본 논문에서는 단순 폐곡선으로 구성된 형태열을 형태 다양체의 기하학적 특성에 따라 평행한 무빙 프레임으로 표현하는 기법을 개발한다. 형태 다양체는 기본적으로 유클리드 공간이 아니어서 형태열(곡선)에서 구한 접벡터의 변화율 등을 측정하기가 매우 어렵다. 레비 치비타 접속(Levi-Civita connection) 이론에 의하면 무빙 프레임을 주어진 형태열에 따라 평행 이동할 수 있으면 공변미분을 통하여 접벡터장의 변화율을 측정하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 주 프레임 다발(principal frame bundle)의 개념을 도입하여 비유클리드 공간의 형태열의 접벡터를 유클리드 공간으로 평행 이동시키는 툴을 구현하고 실험을 통하여 이의 특성을 확인하고 분석한다.
수주지열정의 지하수 유동 및 지열 이동 현상을 모사할 수 있는 수치 모델링 기법을 제시하기 위하여 열-수리학적 모델인 TOUGH2를 기반으로 한 모듈을 개발하였고 두 유형의 수주지열정에서의 냉방 및 난방 운영을 수치 모의하였다. 수치 모델링 결과들은 수주지열정의 냉난방 운영이 주변 지층 및 지하수와의 열교환 및 유체 혼합에 크게 영향을 받으며, 특히 PVC 또는 PE 파이프 내부와 수주지열정 내부에서 서로 반대방향으로 유동하는 유입수와 유출수 간의 열교환이 중요한 요소임을 보여준다. 또한 본 연구에서 개발 및 제안된 수치 모델링 기법이 수주지열정의 내부 구조 및 유체 유동과 열 이동 현상을 합리적으로 모사할 수 있음을 보여준다. 이러한 수치 모델링 기법은 수주지열정의 설계, 시공 및 운영 단계에서 열교환 성능을 정량적으로 분석할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
펠티어효과가 10여년 전에 발견되었으나 이것을 공학분야에 응용되기 시작한 것은 반도체 재료가 개발되기 시작한 1950년경부터 실용화되기 시작하였다. 이러한 열전식 열펌프를 이용하여 냉 각시스템을 만들 경우 재래식인 기계식 냉동시스템과 비교해 볼 때 여러 가지 장점이 있다. 열전식 냉동방법은 전자가 한 반도체에서 다른 반도체로 이동하면서 그 주위의 열과 함께 이동 하는 원리를 이용한 것이기 때문에 기계식 냉동시스템의 중요한 구성품인 압축기, 증발기, 응 축기, 용매제와 같은 부품이 전혀 필요가 없다. 움직이는 부품이 없기 때문에 소음이 없고 신 뢰성이 높다. 100W 보다 적은 열출력에 대해서는 무게가 적고 부피가 적은 장점이 있다. 또한 습도 제어가 정확하고 전류의 방향만 바꾸워 주면 쉽게 냉동에서 가열로 전환이 된다. 작동습 도범위는 제품에 따라 다르지만 대개 +100.deg.C~ -125.deg. C까지 가능하다. 이러한 장점 때 문에 가장 많이 응용되고 있는 분야는 군사무기인 관성항법유도무기의 전자부품실을 냉각시켜 주는 데 사용되고 그 외에 용도는 다양하다. 본 고에서는 열전식 열펌프의 원리와 그 응용에 대해서 가능한 상세히 설명하여 앞으로 이 분야에 대한 연구에 보템이 되고저 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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