현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다
우주공간에서 임무를 수행하는 인공위성의 열설계는 열모델을 활용한 열해석 결과를 바탕으로 수행되므로, 열모델의 정확성은 매우 중요하며 이것은 보정과정을 통하여 향상된다. 열모델의 보정은 인공위성이 열진공 챔버에 장착된 형상을 모사하는 모델링에서 시작하여 실제형상과 열모델간의 일치성에 대한 검증, 거시적 변수에서부터 미시적 변수에 이르기까지 열모델 변수에 대한 조정 등을 거쳐 주어진 성공 조건을 만족할 때까지 열모델을 지속적으로 수정하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 열모델 보정의 성공 기준을 수립하고 인공위성 열-구조 모델 열진공 시험결과를 활용한 열모델 보정을 수행하여 보정 기준을 충족시켰다. 본 연구에서 보정이 완료된 열모델은 저궤도 인공위성 상세 열설계에 적용될 수 있었다.
인공위성 열제어계는 위성의 운용기간 중에 열적 안정성 확보를 목적으로 열설계, 열해석, 필요 하드웨어 선정 및 지상검증시험, 발사후 운용지원을 수행하게 된다. 열제어계는 다른 위성 부분체와는 달리 시스템적인 성격을 가지고 있으며, 위성의 운용궤도 등에 따라서 개발 방향이 달라지게 된다. 특히 위성의 고성능화 및 열적안정성 요구조건의 증대로 인하여 열제어계의 역할이 더욱 커져가고 있다. 본 기술동향에서는 열제어계 설계요건, 적용 목적에 따른 기법, 향후 활용 기술 등의 관점에서 인공위성 열제어계의 개발 동향을 살펴보고자 한다.
인공위성은 발사체에 실려 임무궤도에 도달하는 동안 여러 과정을 겪고 이에 따른 우주 열환경에 노출되게 된다. 본 연구에서는 발사체의 페어링(Fairing)이 열리고 이후 인공위성이 임무궤도에 도달하는 동안까지 인공위성에 대한 열해석을 수치적인 방법을 이용하지 않고 해석해를 이용하여 수행하였다. 일반적으로 발사시 인공위성에 대한 열해석은 수치모델을 개발하여야 하는 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 그러나 수치 모델이 완성되기 전에 주요 부품에 대한 극한 환경에서의 온도 예측이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 해석 기법을 이용하여 주요 부품의 온도를 비교적 간단한 방법으로 예측하는 것이다. 이를 위하여 열관련 지배방정식에 여러 가정을 적용하여 지배방정식을 최대한 단순화시켰다. 그 결과, 최종적으로 1차 미분 방정식 형태의 단순화된 지배방정식을 얻게 되었다. 또한 본 연구에서는 여러가지 조건에 대한 연구가 시도하였다. 즉 고려하는 대상의 질량이 일정하게 유지 되는 경우와 일정한 비율로 질량이 감소하는 경우, 인공위성이 최악의 고온환경과 최악의 저온환경에 처한 경우, 그리고 시간에 대한 변수항 때문에 약간의 수치작업이 필요한 경우가 연구되었다. 본 연구에서 제안된 해석해 기법은 적절한 우주 열환경 조건과 결합하게 되면 발사과정에 대한 완전한 수치모델이 완성되기전에 위성체 부품에 대한 열적 안정성을 검토하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 EPAM(Elementary Perceiver and Memorizer) Ⅳ를 사용하여 인공 문법이 사용된 암묵적 학습에서의 인간 수행을 모사하였다. 암묵 학습(implicit learning) 과제에서 참가자들은 인공 문법(rtificial grammar)을 사용해 만들어진 '문법적' 문자열과 무선적으로 만들어진 '비문법적' 문자열을 학습하였는데, 이 때 비문법적 문자열보다 문법적 문자열의 학습이 더 우수하였다. 또한 참가자들은 이전에 본 적이 없었던 새로운 문자열에 대해서도 그 문법성을 판단할 수 있었다. 단순 기억 시스템인 EPAM Ⅳ에 항목 내 군집화(within-item chunking) 기능을 추가하여 암묵 학습 과제에서의 인간수행을 모사한 결과, EPAM Ⅳ 또한 무선적인 문자열보다 문법적인 문자열을 보다 잘 학습하였고, 비문법적 문자열과 문법적 문자열을 구별할 수 있었다. 이러한 결과는 인공 문법을 사용한 암묵 학습 과제에서의 수행이 규칙 추상화보다는 군집화(chunking)에 근거한 재인 기억을 바탕으로 이루어짐을 시사한다.
많은 경제 시계열 자료 중에서 주가는 국내외 경제상황은 물론 정부정책 등 시장 외적인 영향에 가장 민감하게 반응한다. 하지만, 지금까지의 주가예측에 있어서는 이러한 외부의 영향, 즉 개입(Intervention)이 발생했을 때 주가의 변동에 능동적으로 대처하는 모형이 부재하였다. 실제로 이러한 개입사실을 예측모형에 반영하지 않는다면, 주가예측 있어 그 예측력을 따진다는 것은 무의미하다고 판단된다. 따라서, 개입시점을 발견하고, 이 개입효과를 측정하여 이를 모형에 반영한다면 좋은 예측결과를 얻을 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이상점 탐지절차를 이용하여 개입 시점을 발견하고 개입의 효과가 개입시점에만 영향을 주는 모형과 효과가 일정기간 지속되는 모형으로 두 개의 개입시계열모형을 구축하고, 이러한 두 모형의 예측성과와 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 비교하였다. 초단기예측(개입 직후 예측)에 있어서 개입의 효과가 지속되는 경우에는 개입시계열이 인공신경망보다 좋을 결과 를 나타내긴 했지만 그 차이는 크지 않았으며, 개입의 효과가 시점에만 영향을 준 경우에는 인공신경망의 결과가 더 우수한 것으로 나타났다. 단기예측(개입 후 20 일후의 예측)에 있어서는 개입 효과의 지속여부에 상관없이 인공신경망이 개입시계열모형보다 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 인공위성 탑재품 열진공 시험시 적용된 열환경 조건, 탑재품 시험용 열진공 챔버의 형상, 위성체 내부의 열환경들을 고려하여 열진공 시험 과정을 모사하는 수치해석모델을 설계하여 열해석을 수행하였다. 피시험체인 탑재품과 열진공 챔버 구성요소의 시간에 따른 온도 변화를 보여주는 과도적(Transient) 해석 결과를 구할 수 있다. 열해석에 의한 성능향상 설계를 반영하여 업그레이드한 열진공 챔버를 이용한 탑재품 환경시험을 수행하였으며, 시험 결과와 열해석 결과에 대한 비교/검증을 수행하였다.
도시기상의 원인으로는 지표면 상태의 변화, 인공구조물과 인공열 방출을 들 수 있으며 그 외 오염물질 또한 하나의 원인이다. 도시의 낮은 함수률의 지표면 증가는 증발산 영역을 감소시켜 결과적으로 잠열방출을 감소시키고 현열을 증가시킨다(Tapper, et. al., 1981). 또한 도시의 배수시설은 유입된 강수의 흐름을 시골보다 짧은 기간 머무르게 하여 도시에서 낮은 절대 습도를 가지게 한다. (중략)
본 연구에서는 지표이용도 특성이 반영된 고해상도 기상예측모델 도시캐노피모형(WRF-UCM)의 수치모의 실험을 통해 도심과 전원 지역 기상변수 및 에너지수지 변화 경향에 대하여 분석하였다. UCM을 적용하지 않은 WRF 모의 결과를 규준실험으로 설정하였으며, 거칠기 길이 변화와 인공열 고려에 따라 총 4가지 실험을 비교하여 분석하였다. UCM을 적용한 실험에서 거칠기 길이의 수정 전과 후의 기온과 풍속의 변화가 크게 나타나지 않았으나, 인공열을 고려한 UCM의 모의 기온과 풍속은 고려하기 전보다 크게 차이가 나타났다. 모의 실험 간의 차이는 전원 지역보다 도시 지역에서 더 크게 나타났다. 자동기상관측(AWS) 기온 관측 자료에 대하여 UCM에 인공열을 고려한 결과의 평방근오차(RMSE)가 가장 적었다. 또한, 차세대도시농림융합기상사업단의 중랑 에너지수지관측소지점의 현열플럭스 관측자료에 대한 검증 수치는 인공열을 고려하여 UCM을 적용한 실험의 RMSE와 BIAS 값이 가장 낮았다. 인공열을 고려한 UCM 적용이 도심의 현열플럭스 모의 향상에 영향을 주었다. 또한, UCM을 적용한 후 도시 지역 잠열플럭스의 변화 모의를 분석할 수 있었으며, 도심과 전원 지역 모두 UCM 적용 후에 관측 값과 더 가까운 검증 수치를 나타냈다. 결과적으로 WRF 모델에 UCM의 적용이 지표플럭스 모의 향상에 기여하는 것으로 나타났다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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