오늘날 컴퓨터와 정보통신 기술에 의해 생성된 디지털 맵(map)은 다양한 분야에서 응용 활용되고 있다. 이에 디지털 맵 제작 기술의 발전과 함께 선형 단순화(line simplification) 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문은 라인의 형상을 최대한 보존하기 위하여 최소영역오차(minimum area error, MAE) 구간을 이용한 혼합형 선형 단순화 기법을 제안한다. 기존의 선형 단순화 기법과의 비교 실험을 통하여, 제안하는 기법의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
본 연구에서는 레이더 강우자료의 품질평가를 위해 통계학 분야의 분산분석과 유사한 방법론을 제안하였다. 이 방법은 자료가 가지고 있는 편의로 인한 오차 및 변동성으로 인한 오차를 구분하여 나타내도록 한다. 제안된 방법론은 두 개의 호우사상에 적용하여 평가하였다. 그 결과 레이더 원자료의 경우는 편의로 인한 오차가 전체 오차의 대부분을 차지하는 반면, 품질 향상된 자료의 경우에는 편의로 인한 오차가 상대적으로 크게 줄어드는 것을 확인하였다. 그러나 변동성으로 인한 오차는 품질 향상 후 오히려 증가하였음을 파악하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 주어진 호우사상을 품질향상 단계별로 자료의 품질을 평가하는 데는 유효하나, 여러 호우사상의 품질을 비교하는데 한계를 가짐을 확인하였다. 보다 일반적인 적용을 위해서는 이에 대한 보완이 필요한 것으로 나타났다.
유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.
유속을 측정하기 위한 다양한 기법들 가운데 양방향 저속 차압 프로브(bi-directional low velocity pressure probe)는 고온의 연소생성물이 존재하는 조건에서 화재유동장의 속도 측정에 가장 적합한 방법으로 인식되어 왔다. 그러나 양방향 유속계의 프로브 상수(probe constant)는 레이놀즈 수와 유동과 프로브의 받음각(attack angle)에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 화재유동장 측정 기법들을 비교 평가하고 양방향 유속계의 받음각에 따른 프로브 상수의 변화를 실험적으로 평가하여 양방향 유속계의 측정 오차를 정량함으로서 화재 유동장 측정의 신뢰성 향상을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
하중을 받는 구조 부재는 사용기간 동안 다양한 형태의 손상을 입는다. 실험을 통해 구조물의 안정성을 평가하기 위해서는 많은 노력과 비용이 들고, 경우에 따라서는 측정 불가능한 부분도 있으므로 이들 측정 자료의 빈약함과 오차는 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 정적자료와 동적자료를 사용하는 System Identification 기법에 의한 파라미터 추정과 손상 검색 알고리즘을 소개한다. 정적 자료와 동적 자료에 적합한 형태의 측정 오차를 고려하여 System Identification 기법의 방정식 오차함수와 응답 오차함수를 이용함으로써 트러스 구조물의 강성도와 손상을 추정하였고, 측정 자료가 빈약하고 오차가 포함되어 있는 손상된 구조물을 판단하기 위한 기준을 제시하기 위하여 몬테카를로 반복 시행에 근거한 측정치 섭동법을 수행하였다. 방정식 오차함수와 응답 오차함수에 다양한 형태의 오차를 첨가하여 시뮬레이션 환경에 맞는 오차의 형태를 추정한 결과 정적이나 동적 자료 모두 응답 오차함수에 의한 추정 결과가 방정식 오차함수를 이용한 것보다 월등함을 확인할 수 있었고, 응답 오차함수에 절대오차를 고려한 경우가 정확도면에서 가장 좋은 결과를 가져왔다. 부재의 형태에 따른 추정 오차를 비교한 결과 트러스의 복재가 현재에 비해 상대적으로 큰 편차가 발생하여 현재에 비하여 추정값의 정확성이 저하되었고, 주어진 하중 및 측정 조건에 민감하게 반응하지 못하는 부재는 손상 추정에서 손상의 유무를 결정하기가 쉽지 않다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.
박막의 탄성특성을 평가하는 방법으로 nano-indentation, Brillouin light scattering measurement, ultrasonic surface wave measurement, bulge test, vibration membrane method 등 여러 가지가 제시되어 왔다. 최근에는 탄성특성을 평가할 수 있는 간단한 방법으로 기판 식각 기법을 이용한 freehang, bridge 방법이 제시되었다. 이중에서 bridge 방법은 간단한 식각 기법을 이용하여 얇은 박막에서도 탄성 특성을 평가할 수 있는 방법으로 제시되었다. 그러나 식각 과정에서 발생하는 patch 부분의 under-cut으로 인해 정확한 bridge의 길이를 측정할 수 없게 되어 오차가 발생하고 있다. 본 연구에서는 bridge 방법에서 발생하는 오차를 줄이기 위한 방법으로, patch 부분에 etch-stop을 제작해 줌으로서 식각 과정에서 발생하는 under-cut을 효과적으로 제거시켰다. Etch-stop은 2장의 mask를 align key를 이용하여 제작하였다. 먼저 산화막이 형성되어 있는 Si 기판위에 mask 1을 이용하여 patch 부분을 lithography 작업하고, 습식 식각 공정을 한 뒤 DLC 필름을 증착시킨다. 다음으로 mask 2를 이용하여 bridge pattern을 제작하고, DLC 필름을 증착시킨 후 lift-off 기술과 산화막 등방식각 공정을 통해 bridge를 제작하였다. 이렇게 제작된 bridge를 통해 필름이 기판에 부착되기 위해 필요한 변형률을 측정하고, 독립적으로 측정된 필름의 잔류응력과 함께 박막의 응력-변형률 관계식에 적용시켜 biaxial elastic modulus, E/(1-v)를 구할 수 있었다. Sidl 첨가된 DLC 필름은 rf-PACVD 장비를 이용하여 증착하였다. 이때 전극과 플라즈마 사이의 바이어스 음전압은 -400V로 합성압력은 10mTorr로 고정하였다. 사용한 반응가스는 벤젠(C6H6)과 희석된 실렌(SiH4:2H=10:90)이며, 희석된 실렌의 첨가량을 조절하여 필름 내에 함유된 Si의 양을 조절하였다. 각각의 조건에서 증착시간을 조절하여 필름의 두께를 조절하였다. 필름의 잔류응력은 압축잔류 응력에 의해 발생한 필름/기판 복합체의 곡률을 laser 반사법을 이용하여 측정하고, 이 결과를 Brenner 등에 의해 유도된 식을 대입하여 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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