본 연구는 혼합주기모형을 해운경기 예측에 활용하기 위해 기존의 비선형 장기균형관계분석에서 통계적으로 유의한 요인들을 단기모형에 적용하였다. 가장 일반적인 단일변수(univariate) AR(1) 모형과 혼합주기모형으로부터 각각 표본외 예측을 실시하여 예측오차와 비교한 결과 혼합주기모형의 예측력이 AR(1) 모형보다 향상됨을 확인하였다. 이러한 실증분석은 새로운 고차원 혼합주기모형이 해운경기변동 예측에 유용한 모형임을 의미하며, 즉, 최근 다변수 시계열 자료가 주로 장기균형관계(long-run equilibrium)를 대상으로 하고 있는데, 고차주기와 같은 정보를 분석에 포함할 경우 단기 해운경기 분석모형의 예측력이 향상될 수 있음을 의미하는 분석결과이다.
이 논문은 한육우 사육두수 주기를 분석하고 이 주기를 기초로 한육우 사육두수를 예측하였다. 이를 위해 일정한 주기를 가지고 정점과 저점을 반복하는 싸인함수를 활용하였다. 과거 한육우 사육두수의 주기는 짧게는 5년부터 길게는 12년까지의 패턴을 보여주었고, 이러한 주기는 시간이 흐름에 따라 점차 길어지는 양상을 보여주고 있다. 싸인함수를 활용하여 한육우 사육두수를 추정한 결과, 모형의 적합도가 0.95로 매우 높게 나타났다. 이 모형을 이용하여 한육우 사육두수를 예측한 결과, 사육주기에 따라 약간의 차이가 나지만 저점의 사육두수는 160~180만두 정도이고 정점의 사육두수는 320만두~370만두 수준으로 예측되었다. 이러한 예측결과는 사육두수 불안정성에 따른 농가 소득 불안정성을 내포하고 있어 그에 따르는 적절한 정책이 필요함을 시사한다.
위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
우리나라 연안의 30개 조위관측소에서 관측된 조위자료를 조화분해하여 2021년에 대한 해역별 장주기 조석성분의 특성 및 장주기 조석성분이 총 수위 예측에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 먼저 관측조위의 조화분해 결과, 우리나라 연안에서 장주기 조석성분은 연주조(Sa)와 반년주조(Ssa)가 우세하였으며, 해역별로는 서해안에서 약 17.8 cm의 상대적으로 큰 진폭을 보였다. 계속해서 총 수위 예측에 대한 영향을 살펴보고자, 2021년을 연구 기간으로 장주기 조석성분이 포함된 예측조위와 포함되지 않은 예측조위를 생산하였고, 각각의 예측조위를 폭풍해일 모델의 해일고 예측결과에 더하여 총 수위를 생산하였다. 장주기 조석성분을 고려하지 않은 총 수위와 고려한 총 수위의 오차를 비교한 결과, 전반적으로 뚜렷한 계절적 차이가 나타났다. 장주기 조석성분을 고려하지 않은 총 수위에 비해서, 장주기 성분이 고려된 총 수위는 여름철에는 오차가 큰 폭으로 감소하였고, 겨울철에는 강한 음의 편차를 보이며 오차가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 우리나라 겨울철의 강한 고기압과 같은 기상현상에 의한 영향이 예측조위와 해일고 예측결과에 이중으로 반영되어 나타난 결과로 해석되었다. 해일고 예측결과를 조화분해하였을 때, 연주기 성분이 우세하였고 이를 장주기 조석성분이 고려된 총 수위에서 제거하였을 때, 특히 겨울철에 나타난 강한 음의 편차가 사라지고 연평균 RMSE도 감소하는 것으로 나타났다.
망원경의 성능 유지를 위해서 중요한 것 중 하나가 미러의 재코팅이다. 미러에 코팅된 금속은 빛을 반사시키는 역할을 하며 반사율이 떨어지게 되면 망원경의 성능이 저하되므로 주기적으로 재코팅을 해야 한다. 군 무기체계로 개발되는 망원경은 성능 뿐만 아니라 임무 수행을 위한 무기체계 가용도와 장기간 사용을 위한 운용유지비 관점에서도 미러의 재코팅 주기를 예측하고 정비계획을 수립하는 것이 필요하다. 그러나 대부분 천문 연구용으로 사용되는 유사 망원경들은 예측이 아닌 경험치와 운용 환경에 따라 재코팅 주기를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 무기체계로 개발되는 망원경 미러의 세척 주기와 재코팅 주기를 예측하였다. 첫째, 국내외 천문연구원들의 유사 사례를 분석 및 코팅의 필요성과 코팅 주기 예측의 필요성을 확인하였다. 둘째, 데이터 분석과 모델링을 통해 미러 세척 빈도와 코팅 주기를 예측하는 시뮬레이션을 설계하였다. 마지막으로 성능을 만족하기 위한 반사율 감소 조건을 5%, 10%, 15%, 20%로 설정하고, 세척 조건 3개월, 6개월, 1년, 2년 단위로 다양화 하여 해당 조건 별 세척 주기 및 재코팅 주기를 예측하였다. 이를 통해 본 연구는 군 무기체계로서 망원경을 개발하며 정비계획을 수립하는 데 참고할 수 있는 기준을 제시하였다.
유 무선 네트워크의 기술의 발전과 단말기의 소형화 기술은 이동 환경에서 다양한 단말기를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 만들었다. 그러나 네트워크의 구성과 단말기들의 성능이 다양해짐에 따라, 동일한 품질의 컨텐츠를 다양한 이동 환경에 위치한 사용자에게 서비스를 제공하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러므로 멀티미디어 스트리밍 시스템은 사용자의 네트워크와 단말기 환경을 고려하여 적응적으로 서비스를 제공하여 한다. 트랜스코딩 기법은 다양한 네트워크 환경에서 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 하나의 방법이다. 본 논문은 다양한 네트워크 환경에서 비디오 스트림을 서비스하기 위해 예측주기를 이용한 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안된 트랜스코더에서는 부호기의 예측주기와 프레임율을 조절하는 삭제주기를 이용하여 트랜스코딩 과정에서 소요되는 시간을 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 기존의 동적 프레임 삭제 트랜스코딩 기법에 비해서 본 논문에서 제안한 기법을 PSNR값은 유사한 반면에 계산 복잡도에서 매우 높은 성능 향상을 보였다.
조기에 홍수 위험을 예측하고, 빠르게 이동 또는 진화하는 강수 사상을 추적하기 위해서는 높은 시간 해상도의 실시간 강우 생산이 필요하다. 레이더는 순간 강우강도를 측정하기 때문에, 긴 시간 간격의 관측 주기는 빠르게 움직이는 폭풍의 레이더 QPE에 상당한 샘플링 오차가 발생하기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 레이더 관측주기에 따른 강우량의 정량적 차이에 대한 검증을 실시하였다. 본 검토는 2013-2014년 한국건설기술연구원(KICT) X-Band 이중편파레이더로 관측된 사상을 대상으로 하였다. 최소 관측주기(관측전략에 따른 최소 관측주기)를 토대로 샘플링을 하여 긴관측주기 자료를 생산하였다. 비교결과, 약 5분 관측주기에서도 5 % 이상의 차이를 보이는 경우가 상당수 있었다. 이 결과를 토대로 보면 도시홍수 관측을 위해서는 대략 1-2분 정도의 관측주기를 유지해야 하는 것으로 나타났다.
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.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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