본 논문에서는 텐서 스플라인을 이용하여, 일반화된 선형모형의 회귀합수를 자료에만 의존 하는 방식으로 추정하는 문제를 고려하였다. 최우 추정법을 이용하여 회귀 함수를 추정하는 데, 이용된 텐서 스틀라인은 접목점의 수가 유한개이며, 독립변수 영역의 주변에서는 선형으 로 제한되었다. 접목점을 자료의 각 좌표의 순서 통계량에 위치하도록 했고 그 수는 AIC의 변형된 식을 최소로 하는 수로 결정 했다. 모의 실험 예를 통하여 추정량을 예시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1155-1168
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2016
기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.
구조물의 변형 형상은 구조해석을 위한 중요한 정보이다. 구조물 모니터링 시스템에서도 충분한 변위 계측점이 확보되어 명확하고 합리적인 구조물의 변형 형상이 도출된다면 이를 이용한 구조해석이 가능 할 것이다. 하지만 실제 구조물에서는 한정된 비용으로 인해 충분한 변위 계측점이 확보되지 못하기 때문에 합리적인 구조물 변형 형상의 도출이 어렵다. 본 연구에서는 경제적이고 합리적인 구조물 변형 형상 추정을 위해 최소의 변위 계측 데이터를 이용한 효과적인 구조물의 거동 형상 추정기법인 SFSM-LS알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 구조물의 변형 형상을 추정하기 위해 계측 대상 구조물의 사전 유한요소해석을 통해 여러 구조 거동 형상을 기본 구조형상함수로 정의하고, 이들 함수를 추정 변위의 오차를 최소화 시키는 각 함수의 가중치로써 중첩한다. 2경간 연속교 모델의 수치해석을 통해 개발된 알고리즘을 검증하고 매개변수 연구를 수행하였다. 개발된 알고리즘의 매개 변수인 구조형상함수, 변위 계측 위치, 변위 계측 개소에 대한 형상 추정 결과의 특성을 분석하고 Polynomial, Lagrange, Spline 보간법과 형상 추정 정밀도를 비교하여 개발된 기법의 적용성을 검증하였다. 이를 통해 적은 개소의 변위 데이터로 정밀한 형상을 추정하는 결과를 도출하여 제안된 기법의 우월성을 입증하였다.
홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)를 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적 설계홍수량(optimal design flood)를 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE(UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 년최대유입량을 사용하여 최적 설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적 설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 근거리 표적 탐지 빔형성 기법에 적합한 체비셰프 (Chebyshev) 및 해닝 (Hanning) 쉐이딩 함수를 제안하였다. 제안된 근거리 표적 탐지용 쉐이딩 함수는 최적의 센서 가중치를 얻기 위하여 비균일 견인 배열의 센서 위치 정보를 사전에 정확히 알고 있다고 가정하였으며, FFT (Fast Fourier Transform)를 통하여 시간영역으로 표현되어 있는 쉐이딩 함수 가중치를 주파수 영역으로 변환시키는 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통하여 산출된 쉐이딩 함수 가중치는 개별 센서에 대한 가중치 값으로 부여하였다. 또한 제안한 근거리 쉐이딩 기법을 기반으로 빔 패턴의 부엽 준위 저하 효과와 더불어 표적에 대한 방위각 및 거리 추정 성능이 향상됨을 모의실험을 통하여 확인하였다. 이와 더불어 수신신호 주파수 대역에 따라 차별적으로 구성된 비균일 견인 배열을 이용함으로 인해 다양한 수신신호 주파수에 따른 성능 감쇄 현상을 최소화하는 배열구조를 제안하였다.
본 논문은 군사용 미사일의 조립 후 성능 검증을 위한 Missile Assembly Test System(MATS)용 IPMSM의 위치 제어 방법을 구현하였다. 이를 위하여 슬라이딩 모드 제어기와 PI 제어기를 Membership 함수를 사용하여 혼합한 개선된 위치제어 알고리즘을 제안하였다. 오버슈트가 없고, 외란에 대하여 강인하게 운전 궤적을 추정하는 특성이 뛰어난 슬라이딩 모드 제어의 장점과, 빠른 제어 응답성과 정상상태에서 리플이 적은 PI제어를 적절하게 혼합하였고, 이를 시뮬레이션을 통하여 IPMSM의 위치제어 성능을 검증하였다.
본 논문은 스위치드 릴럭턴스 전동기(Switched Reluctance Motor, 이하 SRM)의 상 인덕턴스를 추정하여 최고점과 최저점을 검출하는 방식으로 위치 센서를 이용하지 않는 직접토크 제어를 제안한다. 최고점으로부터 최저점의 위치 정보를 계산하여 이를 기준으로 회전 중인 회전자의 위치정보를 얻는다. 또한, 회전자의 위치정보를 필요로 하는 토크 계산 및 토크분배함수(Torque Sharing Function, 이하 TSF)는 상 인덕턴스 최저점 검출과 연관하여 계산하였다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통하여 가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.
본 연구는 공간상에서 전파를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신 배열 안테나들로 입사하는 신호들 중에서 원하는 목표물의 위치를 찾는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정의 고 분해능 MUSIC알고리즘과 비용함수를 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정하였고, 최적의 가중치를 계산하였다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존 ESPRIT 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 ESPRIT 알고리즘보다 도래 방향 추정 능력이 향상되었다.
다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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