기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.
직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 도로교통의 속도관리 목표는 이동성 및 안전성 개선을 목표로 운영되어 왔으며, 환경적 측면과 에너지 효율 측면에 대한 고려는 미미하였다. 하지만, 최근 들어 기후변화로 인한 경제적 피해규모가 증가하고 있으며, 외부적 여건변화에 따라 환경가치는 상승할 것으로 예상된다. 또한, 교통부문에서의 탄소배출량 저감정책은 개인교통수단에서 대중교통으로 의 전환 및 친환경자동차 개발에만 집중되어있어 상대적으로 도로운영의 개선을 통한 저감 노력이 부족하다는 평가를 받았다. 향후 우리나라의 자동차 보유대수는 증가할 것으로 예상되므로 이에 대한 적응전략 및 대비책이 필요한 시점이다. 이를 위해서는 기존의 이동성 중심의 도로운영 정책에서 환경측면을 고려한 정책으로, 도로운영의 패러다임 전환을 통해 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 교통운영 측면에서 온실가스 배출량을 저감하기 위해서는 현재 도로상에서 어느 정도 온실가스가 배출되는지를 실시간으로 모니터링 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 수집되는 교통자료를 이용하여 5분 후의 상태를 예측하고 이를 통해 실시간 온실가스 배출량 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 방법론을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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