통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
본 논문에서 등가의 Wiener-Hopf 공식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 입력신호들이 직교하는 경우 TDL 필터의 가중치 벡터와 오차를 동시에 가질 수 있게 된다. 등가의 Wiener-Hopf 방정식은 최소 평균 자승 오차 방식에 근여 이론적으로 분석이 되었다. 제안된 알고리듬의 성능 결과는 원래 Wiener-Hopf 방정식의 성능과 동일함을 확인할 수 있다. 결론적으로 제안된 방식은 격자 필터가 적용되는 경우 TDL 필터 계수를 가지게 된다. 게다가 새로운 비용함수가 제안되어 더욱 우수한 적응신호처리 분야에서의 발전을 보일 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.345-358
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2012
표본선택 모형을 최우추정법으로 추정할 때 오차항의 분포를 제대로 가정하는 것이 매우 중요하다. 표본선택 모형의 선택 방정식과 본 방정식의 오차항 분포를 일반적으로 이변량 정규분포로 가정하지만, 이 가정이 오차항의 실제 분포를 과도하게 제약할 가능성이 있다. 본 연구는 표본선택 모형의 오차항 분포로 $S_U$-정규분포를 도입한다. $S_U$-정규분포는 분포의 비대칭성과 초과첨도를 허용한다는 측면에서 정규분포보다 훨씬 유연하면서, 동시에 정규분포를 극한분포의 형태로 포함하고 있다. 또한 정규분포처럼 다변량 분포함수가 존재하기 때문에 표본선택 모형과 같은 다변량 모형에서도 활용할 수 있다. 본 논문은 $S_U$-정규분포를 이용한 표본선택 모형에서 로그우도 함수와 조건부 기댓값을 도출하고, 시뮬레이션을 통해 정규분포 모형과 추정성과를 비교한다. 또한 자동차 보유 가구들의 자동차 유지비에 관한 실제 데이터를 이용하여 $S_U$-정규분포 표본선택 모형의 추정결과를 제시한다.
최근 선형 주파수 변조-주파수 편이(Linear Frequency Modulation-Frequency Shift Keying: LFM-FSK) 신호를 사용한 후방 감시용 차량용 레이더 신호 처리 기법이 고안 되었다. 두 개의 계단 주파수(stepped frequency)신호를 순차적으로 연결한 LFM-FSK 신호의 특성을 이용 할 경우 후방 관측을 통해 차량에 대한 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상을 형성할 수 있다. 이 때 관측 차량에 대한 ISAR 영상의 형성 시 펄스 간 위상 오차(inter-pulse phase error)로 인해 영상의 초점이 흐려지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 활용한 high resolution range profile(HRRP)의 엔트로피(entropy) 최소화를 통해 펄스 간 위상 오차의 보상을 시행하였다. 여기서 LFM-FSK 신호를 이용하여 추정 한 관측 차량의 상대속도는 비용함수의 탐색구간(searching space)을 적절히 설정하는데 도움을 준다. 시뮬레이션 결과는 제시 된 기법을 적용하여 펄스 간 위상오차의 보상을 수행함으로써 초점이 맞는 ISAR 영상이 형성됨을 보여준다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
파랑의 거동을 해석하기 위해 몇 십 년 동안 많은 연구들이 진행되었다. 그 중에서 해석적인 방법으로 축대칭 지형과 같은 간단한 지형을 지나는 파랑의 변형을 예측하는 것은 실험에 의한 방법에 비해 시간적, 비용적인 측면에서 유리하다. 또한 수치기법에 의한 오차를 발생하지 않기 때문에 보다 정확한 해를 구할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 단일주기, 단일방향에 대한 가정을 거치기 때문에 실제 해역에서의 복잡한 파랑 변형을 예측하는데 한계가 있다. 고유함수전개법을 축 대칭 지형에 적용시키는 연구는 Bender and Dean(2005)에 의해 제시되었으며, 본 연구에서는 이것을 발전시켜 다방향 불규칙파에 대한 파랑 변형을 모의하였다. 그리고 결과를 단일주기에 의한 규칙파와 비교하여 그 특성을 알아보았다.
지상용 천문 망원경에서 대기의 영향으로 인해 발생하는 오차를 실시간으로 보상해주는 적응 광학을 이용하면 지상용 망원경으로도 막대한 비용이 드는 우주용 망원경에 버금가는 이미지를 얻을 수 있다. 일반적으로 적응 광학계에서는 대기에 의한 파면 오차를 제거하기 위하여, 변형 거울을 변형시켜 각 부분의 파면 오차를 보정하는 방법을 이용하므로, 변형 거울을 효과적으로 변형시키기 위한 구동기의 특성과 구동기의 배열에 대한 연구가 필수적이다. 하나의 구동기론 작동하여 거울을 변형시킬 때, 변형된 거울면의 형태를 영향 함수라고 정의하며, 이러한 영향 함수를 이용하여 변형 거울을 효과적으로 모형화하고 설계할 수 있다. 본 논문에서는 유한요소해석을 이용하여 계산된 변형 거울의 실제 영향 함수를 가우시안 함수 형태로 단순화하고, 추가로 구동기들 사이의 영향을 고려한 커플링 계수를 도입하여, 주어진 구동기 배열에 대한 영향 함수를 결정하였다. 또한 변형 거울에 사용되는 구동기들 사이의 적절한 커플링 계수를 결정하기 위하여, 커플링 계수 변화에 따른 변형거울의 성능 변화를 해석하였다. 이와 같이 구성된 영향 함수를 이용하석, 구동기가 삼각형과 사각형 형태와 같이 등간격으로 배치되어 있을 때의 구동기 간격에 따른 변형 거울의 성능을 해석하고 효과적인 배열을 제안하였다.
계산 격자에 기반하여 천수 흐름을 모의할 때, 그 격자에 담긴 물의 양을 정확하게 파악할 필요가 있다. 예를 들어, 초기조건으로 수위가 부여된다면 계산격자의 기하 특성에 맞추어 흐름 변수인 수심이나 흐름 단면적으로 바꾸어야하기 때문이다. 필요에 따라서는 모의 결과를 수위로 보이거나 격자 속 수심을 계산에 사용할 수도 있으므로 그 역변환도 고려되어야 한다. 2차원의 삼각형 계산격자에 대해서는 물의 부피와 수위 관계(volume/free-surface relationship)가 이미 정확(exact)하게 구명되어 있다(Hwang, 2017, J. KWRA). 그런데 1차원 문제의 횡단면에서 흐름 단면적과 수위의 관계(area/free-surface relationship)는 수위로부터 면적 환산에 대해서는 정확하나 그 역변환은 그렇지 않다. 매 시간 단계에서 갱신된 흐름 단면적으로부터 수위를 환산하기 위해 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용한 선형 보간이 적용된다(Goodell, 2011, The RAS Solution). 이때, 환산 정확도는 자료의 해상도에 의존된다. 다행히 하천 횡단면 대부분을 채워 흐르는 홍수모의에서는 이 문제가 그리 심각하지는 않다. 심지어 수위가 복단면 저수로 턱에 걸쳐있어 흐름단면적이 급변하는 경우에도 환산 수위의 정확도는 크게 훼손되지 않는다. 그러나 미미한 환산 오차일지라도 그로 인해 수위가 저수로 턱을 넘거나 그보다 작을 수 있다. 이 경우, 홍수터의 잠김여부에 따라 수면폭(top width)이 실제 계산 결과에 비해 크게 달라질 수밖에 없다. 수면폭 오차는 그것을 이용하여 결정되는 수리 수심(hydraulic depth)이나 평균 하상고(mean bed level)의 산정에도 전파된다. 이 연구에서는 하천 횡단면에서 수위와 흐름 단면적 사이의 환산 정확도를 크게 높일 수 있는 기법을 제시하였다. 먼저 하천 횡단면에서 주어진 수위에 대해 흐름 단면적을 산정할 수 있는 알고리듬을 보였다. 또한, 횡단면에서 수위와 흐름 단면적의 관계가 단조 증가 함수(monotonically increasing function)임에 착안하여 그 역변환에 대해 해 찾기(root finding) 방법의 하나인 Brent 기법을 적용하였다. 이 기법은 주어진 구간에서 도함수가 알려져 있지 않은 경우에 대해서도 효과적으로 해를 찾을 수 있는 것으로 알려져 있다(Press et al., 2002, Numerical Recipes in C, 2nd Ed.). 내성천 하류 수계의 333개 단면에서 수면폭에 대한 상대 오차를 살펴보면, 선형 보간에 의한 기존 방법으로는 면적-수위 자료의 수가 1,000개가 되어도 그 최대치가 1% 이내에 들지 않은 반면, 이 연구에서 제시한 기법으로 면적-수위 자료 없이도 1% 이내로 줄어드는 것을 확인하였다. 다만, 반복 계산에 의한 계산 시간의 증대를 피할 수 없다. 미리 작성된 면적-수위 자료를 이용하면 계산 비용을 줄일 수 있으며, 약 35개의 구간으로 나누었을 때 비용 대비오차가 적절하였다. 이 연구는 한국건설기술연구원(주요사업 과제번호: 20190116-001)의 지원에 의한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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