강우레이더 관측의 정확도는, 호우의 강도나 형태와 같은 기상학적 조건(변동 오차 요소) 외에도, 관측 지점의 레이더로부터의 거리, 고도, 관측유역의 형태나 크기 등 다양한 관측환경 조건(고정 오차 요소)에 의해서도 달라질 수 있기 때문에, 강우레이더 관측의 오차 성분을 정량화할 필요가 있다. 본 연구에서는 거리와 고도에 의한 오차 특성을 이중편파 변수의 특성을 이용하여 실증적으로 분석하였고, 이를 통해 감쇠의 영향과 산지효과(또는 지형효과)로 인한 오차 규모를 정량적으로 산정 비교하였다. 거리가 멀어짐에 따라 고도도 높아지기 때문에 QPE 불확실도의 거리와 고도에 따른 성분을 구분하는 것은 매우 어려운데, 거리에 대한 불확실도 성분이 매우 작은 R(KDP)를 이용한다면 효과적으로 분리가 가능하다. 이러한 원리를 이용하여, 관측 거리에 따른 오차가 매우 작은 R(KDP)를 기준으로 관측 거리에 따른 오차와 고도에 따른 오차를 분리하여 표준화[Z-score] 하였다. R(Z)의 경우는 관측 고도와 거리에 따른 오차가 중첩되어 나타나나, R(KDP)는 거리에 따른 오차는 거의 나타나지 않으므로 이를 기본 가정으로 하여 R(Z)와 R(KDP) 관계로부터 관측 고도에 따른 오차 성분만 분리하였다. 분리 결과, 관측 거리에 따른 표준 오차의 경우 100km 까지는 대략 10%(0.1) 이하로 나타났으나, 150km 이상에서는 30%(0.3)를 초과하는 것으로 나타났다. 관측 고도에 따른 표준 오차의 경우 2~3번째 고도각 까지는 대략10%(0.1) 이하로 나타났으나, 3번째 고도각 이상에서는 20%(0.2), 4번째 고도각 이상에서는 50%(0.5)를 초과하는 것으로 나타나, 고도에 의한 영향이 거리에 의한 영향보다 민감하게 나타났다. 1번째 고도각에서는, 100km 이내 근거리에서 관측 거리가 가까워질수록 오차가 증가하는 경향을 보이는데, 이는 저고도 빔 간섭(빔 차폐) 등의 영향으로 추정되었다.
XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 기본적으로 미국 기계학회의 성능시험 코드에 준하여 운동 모형시험에 불확실성 해석을 적용하였다. 총 불확실성은 시험준비 과정, 계기의 검증, 데이타 취득 과정 및 분석과정에서 발생하는 오차요인들과 오차 전파 방정식에 의해 구하여진 민감도와 결합하여 구해진다. 저항추진 시험과 같은 정적시험과 운동시험과 같은 동적시험의 차이들이 불확실성 해석의 모든 과정동안 분명하게 구별되며 또한 비대칭 고정오차항목이 고려되었다. 본 불확실성 해석이 수행된 운동 응답 항목은 무차원화된 주파수의 함수로 나타낸 상하동요와 종동요의 RAO이다. 운동시험에 대한 불확실성 해석은 측정 정도를 향상시키고 오차들을 정량화하는데 유용할 뿐만아니라 여러가지 운동 해석 프로그램에 대한 검증의 기준으로 제시될 수 있다.
본 논문에서는 유한 요소법에 기반을 둔 최적설계 이론과 상용 시뮬레이션 프로그램인 COMSOL의 인터페이스를 활용하여 전기 기기의 최적설계를 수행하였다. 전기기기의 최적설계를 위한 형상 정보는 통상적으로 해석용으로만 사용되는 COMSOL 프로그램의 CAD 기능을 통해 추출하였다. 초기형상에 대해 민감도해석을 적용해 계산된 민감도를 바탕으로 설계변수를 변화시키며 반복적인 계산을 수행하고 최적 형상을 도출하였다. 논문에서 정한 설계목표에 맞추어 모델의 목적함수를 정의하고, 최종 결과를 초기형상과 비교했을 때 설계 목표치에 대한 오차가 감소하고 목적함수가 수렴하는 것을 확인하였다.
In order to obtain the principal design data for developing the Autonomous Robot Vehicle(ARV), Sensitivity analysis on the trajectory error and friction force with respect to the dynamic parameters is performed. In the straight motion, the trajectory error has been proved to be much affected by the mass variance of the ARV while the lateral friction force is much affected by the location of the mass center. In the curved motion, the effect of mass and moment of inertia is considered importantly. In addition, the lateral offset gives more effect than the geometric dimension of the ARV on the trajectory errors and friction force.
ESPI에서 물체를 비추는 입사광의 각도 및 거리에 따른 sensitivity vector를 구하고 입사광이 평행광일 때와 발산광일 때 두광원의 파면차이에 의한 변위의 민감도 차이를 비교하였다. In-plane 및 out-of-plane 면위에 민감한 ESPI 광학계 구성에 대해서 각각 분석하였다. 이 결과로부터 ESIP에서 입사광을 광학계의 구성이 용이한 발산광으로 하고 변위량의 계산에서는 물체 전면에서 sensitivity vector가 일정하다고 근사하는 것이 큰 오차가 없이 유용함을 알 수 있었다.
미국 지질조사국(U.S Geological Survey)의 강우-유출모형 DR3M-II(Distributed Routing Rainfall-Runoff Model)를 이용해 도시배수유역의 유출해석을 수행하였다. DR3M-II는 강우사상을 입력자료로 하여 수지상의 관거 또는 자연수로망으로 구성된 도시유역에서의 유출추적을 위해 개발된 모형이다. 대상유역인 산본신도시에서의 실측유출자료를 이용한 모형의 검정 및 검증을 수행하였으며, Rosenbrock기법을 이용해 최적매개변수를 유도하였다. 검증결과 첨두유출량의 평균오차는 $7.4\%$로 상당히 양호한 결과를 보여주었다. 매개변수에 대한 민감도 분석결과 비교적 작은 강우강도의 비가 내릴 경우는 유효 불투수지역의 면적이 첨두유출량이나 유출체적에 가장 민감한 영향을 미치는 인자였으나, 큰 강우강도에서는 조도계수와 유역경사를 정의하는 운동파방정식의 계수 ${\alpha}$가 가장 민감한 영향을 미치는 인자인 것으로 나타났다. 대체적으로 첨두유출량보다는 유출체적이 침투능이나 토양함수조건을 정의하는 매개변수에 보다 민감한 반응을 보였으며, 매개변수 ${\alpha}$는 첨두유출량에 보다 민감한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 논문에서 포항바사광 가속기의 저장링 자석 격자 구조의 각종 파라미터와 성질들을 제시했다. 충분한 역학적 구경을 가지고 있는 것으로 보여졌으며 각종 자석의 오차에 대해 상대적으로 덜 민감하다고 생각되어진다. 앞으로 이 격자에 대한 빔의 군집효과(collective effects)에 관한 연구가 진행 될 것이다.
본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.345-355
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1998
다층전방향 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련시간, 극소점 문제, 이상치에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 한편 실제문제에서는 많은 경우에 자료에 과대오차와 이상치가 포함되게 된다. 따라서 과대 오차에 민감하지 않고, 이상치의 영향을 최소화시키는 로버스트 역전파 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 기존의 두종류의 로버스트 역전파 알고리즘을 이론적으로 비교하고 비선형 회귀 함수추정과 문자인식과 같은 패턴인식 문제에 적용하여 실험결과를 분석한다. 그리고 향후 연구과제로 신경망 학습을 위해 베이지안 기법의 사용을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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