The coverage area of GNSS regional ionospheric correction model is mainly determined by the disribution of GNSS ground monitoring stations. Outside the coverage area, GNSS users may receive ionospheric correction signals but the correction does not contain valid correction information. Extrapolation of the correction information can extend the coverage area to some extent. Three interpolation methods, Kriging, biharmonic spline and cubic spline, are tested to evaluate the extrapolation accuracy of the ionospheric delay corrections outside the correction coverage area. IGS (International GNSS Service) ionosphere map data is used to simulate the corrections and to compute the extrapolation error statistics. Among the three methods, biharmonic method yields the best accuracy. The estimation error has a high value during Spring and Fall. The error has a high value in South and East sides and has a low value in North side.
본 연구에서는 RAE "A" 날개-축대칭 동체 형상을 이용하여 유동흐름 방향, Span 방향과 동체 둘레 방향(${\phi}$ 방향)에 따라 격자에 대한 수렴성 및 비행체의 압력 분포 변화를 수치적으로 연구하였다. 아음속 및 천음속 영역 조건에서 $k-{\omega}$ Wilcox-Durbin+ 난류 모델을 사용하여 2차 정확도의 수치적 해를 예측하는 유동해석을 수행하였다. 아음속 유동 조건에서는 해석결과가 실험결과와 매우 잘 일치하였으나, 충격파가 존재하는 천음속 유동에서는 약간의 차이가 발생하였다. Cubic spline을 사용하는 외삽 방법으로 격자 수렴성을 검토하였다. 외삽 방법을 통해 회전 방향의 격자 조밀도가 격자 수렴성에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 격자 수렴성에 대한 검토 결과를 바탕으로 더 조밀한 격자를 생성하였다. 이를 통해 특히 RAE-A 형상의 축대칭 동체 표면에서 더 정확한 해석 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
기후 변화에 따른 집중호우의 증가로 유례없는 홍수가 발생하기도 한다. 홍수 대비를 위한 수리구조물 설계 및 홍수 예측을 위해서는 기초자료인 유량 자료가 중요하며, 이는 Rating-curve를이용하여 산정하는 것이 일반적이다. 하지만, 이를 기왕의 데이터가 부족한 지역과 적용수위 이상에 대해 적용하는 것에 한계가 있다. 2020년 8월 섬진강에 발생한 홍수는 홍수량의 추정이 어려울 뿐 아니라 기존의 Rating curve를 활용하여 홍수량을 추정하는데 한계가 있다. 섬진강 하천정비기본계획(2021)에 따르면 섬진강 남원(신덕리) 관측소는 100년 빈도 홍수량이 7,470m3/s인 반면, 선형 보간을 통한 Rating curve 외삽 결과 약 23,000m3/s로 많은 차이 나는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 외삽의 불확실성과 직접 측량에 어려움이 있는 홍수기 유량 추정을 위해 수리학적 해석 방법을 이용한 간접유량 산정기법을 제시하였다. 수치해석모형을 이용하여 홍수사상을 재현하고, 이를 역으로 이용하여 관측 수위와 근접한 계산 결과를 보인 입력 자료로부터 대상 지역의 유량을 간접적으로 산정하였다. 상류단 유량자료의 생성을 위하여 Rating curve의 변수에 대하여 무작위 조합을 생성하였고, K-River(1차원 수리해석 모형)를 이용하여 MCS(Monte Carlo Simulation)를 수행하였다. 계산된 수위와 관측 수위간 수위 재현성 평가(NSE, RSR)를 통해 최적 결과를 나타낸 Rating Curve의 변수들로부터 경계조건의 Rating Curve를 산정하였다. 방법론의 검증을 위해 요천 합류부에 적용하였으며, 그 결과 기존 곡선식의 외삽에 따른 유량 자료의 수위 재현성과 비교하여 개선된 것을 확인하였다. 이를 활용하여 수자원 유량 자료의 신뢰도 개선에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 백색잡음과 페이딩 환경하의 통신시스템의 성능평가시 백색잡음에 대해서만 모멘트 기법을 이용조건부 오류확률을 구하고 페이딩에 대해서는 해석적 접근방식을 취함으로써 전체적인 컴퓨터 수행시간을 획기적으로 개선시킬 수 있는 기법을 제안하고, 제안된 기법의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 수행시간 비교를 통해 입증하였다. 현재 널리 사용되는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법은 IS-95 순방향 채널과 같이 많은 샘플수를 필요로 하는 시스템에서 상당한 시뮬레이션 수행시간을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 제안된 방식에서는 백색잡음하의 수신신호의 N차 모멘트를 측정하여 이산확률밀도함수를 구함으로써 수신신호의 확률적 특성을 모사하고, 이로부터 내삽법과 외삽법을 적용하여 조건부 누적확률분포함수를 산출함으로써 채널오류율을 구하게 된다. 그리고 페이딩 성능평가시 조건부 채널오류율을 이용하여 산출된 조건부 누적확률분포함수를 환경조건에 맞춘 후에 페이딩의 확률밀도함수와 수치 해석적으로 간단히 적분하여 성능평가를 함으로써 수행시간의 줄임과 동시에 정확한 채널오류율을 구하게 된다.
한반도의 강수패턴을 보면 강수일수는 감소하나 호우일수는 증가하고 있는 추세이다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 하계에 집중되어 있고, 단시간에 강수의 변화가 심하기 때문에 기존의 수치예보를 보완해줄 수 있는 예보체계의 확립이 불가피한 실정이다. TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)기법은 폭풍에 대한 내부 움직임을 결정하기 위한 목적으로 Rinehart와 Garvey(1978)에 의해 처음 개발된 것으로 비교적 간단하게 레이더 에코를 이용하여 강수의 이동경로를 추적할 수 있다. 일정한 시간 간격으로 제공되는 레이더 반사도 자료에 대하여 설정된 두 window 사이의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 강수의 움직임을 파악하였다. 개발된 기법은 레이더 에코로부터 강수의 안정된 이동방향과 이동속도를 제시하기 위하여 상관성 분석과 함께 일치성 분석 및 가중함수에 의한 이동 백터장 보정을 수행하였다. 또한 이동 백터의 외삽을 통하여 강우이동경로와 대상유역의 단시간 예측 면적 강우 산정 방법을 제시하였다. 결과는 개선된 단시간 강수예측 가능성을 보여주었다.
영상처리에서 많이 사용되고 있는 확대기법은 보간법을 이용하여 영상을 확대하고 있다. 이러한 보간법은 확대시 영상의 손실을 가져오는 블록화 현상이나 몽롱화현상이 발생한다. 본 논문에서는 경계선을 이용하여 기존의 영상확대기법을 개선하였다. 제안된 기법은 확대시 영상의 빈 공간을 채우는 기존의 보간법과 달리 입력영상의 부대역을 이용하여 영상을 확대하였다. 영상의 부대역은 각 대역별로 유사한 특징이었으므로 피라미드 분해기법에 의해 필요한 상위대역을 계산하여 확대하였다. 실험결과, 기존의 확대기법보다 영상손실을 제거하였으며, 처리시간을 줄일 수 있었다.
기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI)를 이용하여 설정된 두 윈도우 사이의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 파악하는 기존의 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 단지 통계적인 상관법을 이용하여 산출된 TREC 벡터를 외삽하기 때문에 강우 시스템의 이동양상을 물리적으로 표현하는데 한계를 가질 뿐만 아니라 강수가 직선운동을 하는 것처럼 묘사될 수밖에 없는 기법의 한계성을지니고 있다. 본 연구에서는 도플러 레이더로부터 생산되는 시선속도를 이용하여 바람장을 산출하고 이를 TREC 벡터와 연계시켜 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 시선속도는 레이더로부터 멀어지거나 다가오는 물체의 속도성분이며, 이를 이용하여 강수 영역 내의 바람장을 산출할 수 있다. 이러한 바람장 정보와 연계한 TREC 벡터의 개선은 단시간 강우 예보모형의 개선을 통하여 짧은 시간에 급격한 발달하는 집중호우 등에 대한 보다 정확한 예보를 가능하게 한다.
실내시험 및 현장시험 등으로부터 구해진 각종 암반 물성치를 설계에 반영시키기 위해 여러 가지 외삽법이 적용되고 있으며, 이 기법들은 대체적으로 충분한 현장 조사 및 시험을 통해 합리적인 RMR값을 도출한 뒤, 이를 토대로 강성 및 강도 정수를 산정하는 수순을 따르고 있다. 그러나 현장 여건상 충분한 시험조사가 이루어지지 못하여 RMR값의 정확한 도출이 곤란한 경우가 있을 수도 있으므로 이러한 경우를 대비하여 Monte Carlo Simulation 기법을 도입, 비교적 합리적이고 객관적인 RMR값을 역으로 추정하고 이를 통해 설계에 필요한 지반정수를 산정하는 새로운 기법을 제안코자 한다. 이렇게 제안된 새로운 지반정수 산정기법은 수치해석결과와 현장상황의 비교분석을 통해 그 타당성이 규명될 수 있을 것이다.
전통적으로 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작에 관한 연구는 주로 동작의 사실적인 표현에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 사실적인 애니메이션은 전통적인 2차원 애니메이션에 익숙한 관객들이 어색함을 느끼는 원인이 되기도 한다 이로 인해 전통적인 2차원 애니메이션의 기법을 3차원 애니메이션에 적용하는 비사실적 (non photorealistic) 애니메이션 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 2차원 애니메이션기법 중 하나인 기대 효과(anticipation effect)를 3차원 애니메이션의 캐릭터 동작에 적용하는 자동화된 방법을 제시한다. 전통적인 2차원 애니메이션 기법에 따르면 기대 효과는 애니메이션을 더 설득력 있고 풍부하게 만드는 역할을 한다고 알려져 있다. 기대 효과는 주요한 동작이 일어나기 이전에 반대 방향의 동작이 이루어지는 것으로 나타난다. 3차원 애니메이션에서 캐릭터의 동작은 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동으로 표현되기 때문에, 주요한 동작에 대하여 각 관절의 회전과 캐릭터 중심의 이동에서 반대 방향의 움직임을 찾아 주요한 동작 이전에 연결하는 것으로 기대 효과의 동작을 표현할 수 있다. 모션 캡쳐나 키 프레임 방법을 통해 미리 제작된 애니메이션 파일로부터 기대효과를 생생하기 위해 동작 데이터를 분석하여, 기대 효과의 추가가 필요한 주요 동작의 각 관절별 회전을 외삽하여 반대 방향의 회전 움직임을 생생하고 무게 중심의 이동을 예측하여 주요 동작과 반대 방향의 움직임을 갖는 기대 동작을 생성한다. 이후, 생성된 기대 동작과 원래의 동작을 기대 효과의 타이밍을 고려하여 합성하는 것으로 기대효과가 포함된 자연스러운 애니메이션 동작을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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