본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
본 연구에서는 마이크로스피커의 구조와 특성을 유닛과 덕트형 인클로저로 구성되어 있는 일종의 덕트형 스피커시스템처럼 취급할 수 있음을 처음으로 보여주었다. 후면기공의 면적이 증가할수록 스티프니스는 감소하고 컴플라이언스는 증가하였다. 그 결과로써, 후면기공의 면적이 증가할수록 공명진동수가 컴플라이언스의 제곱근에 비례하여 증가하였다. 후면기공의 면적이 감소함에 의하여 중저음 영역에서의 기준음압레벨이 지수함수적으로 감소하였다.
본 논문에서는 DS-UWB 시스템에 사용되는 송신 필터에 따른 초기 동기 획득 성능을 모의 실험을 통해 비교하고, 칩 레이트가 1.32 Gchip/s인 DS-UWB 디지털 송신기에서 interpolation factor가 4인 제곱근 코사인 필터를 적용한 경우와 구형 필터를 적용한 경우 DS-UWB 수신기의 초기 동기 획득 성능은 AWGN 채널 환경뿐만 아니라 CM1/CM3 채널 환경하에서도 비슷한 성능을 냄을 실험을 통해 살펴 본다. 또한, 55 MHz의 시스템 클럭으로 동작하는 24 병렬 처리 상관 연산기 및 동기 획득기 구조에 대해 설명하고 초기 동기 획득 방법을 기술한다. 본 논문에서는 DS-UWB 시스템 설계시 구형 송신 필터를 사용하여 1.32 Gsample/s D/A 변환기 및 A/D 변환기를 적용할 수 있게 함으로써 DS-UWB 칩셋 개발시 현실적으로 고려할 수 있는 솔루션을 제시한다.
본 연구는 교통 및 도로의 특성을 고려하여 DSRC 교통정보의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 DSRC 수집 데이터의 특성과 이상치 데이터 발생의 문제점을 분석하였다. 그 다음으로, 이상치 제거의 최적 방안을 적용하여 신뢰성 있는 교통정보를 생성하였다. 이상치를 제거한 후, 정확성 평가와 신뢰수준별 표본수의 적정성 여부에 대해서도 수행하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)는 2.2%~9.7%이고, 평균제곱근오차(RSME)는 2.2~7.5로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한, 오전 오후 첨두시간대의 표본수는 신뢰수준 95%, 90%, 허용오차 5kph 범위에서 매우 적정한 것으로 분석되었다.
본 논문은 몸 전체의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 모션 캡처링 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하고 공간상에서 각 분절의 방위각을 계산하여 3차원 모션캡처를 수행하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, 2.56도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
BIS (Bus Information System:버스정보시스템, 이하 BIS)는 시내버스 운행과 관련된 각종 정보를 수집하고 예측알고리즘을 통해 이용객에게 정보를 제공하고 있다. 동일 구간의 최근 정보를 통한 예측방법은 해당 구간의 소통상황을 반영하지만 예측 대상노선의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 해당노선의 동시간대 과거이력자료를 통해 예측하는 방법은 소통상황의 변동성이 큰 첨두시 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서 예측대상 시점의 통행패턴을 인식하고 가장 유사한 과거 시점의 통행패턴을 선택할 수 있는 패턴인식형 버스도착시간 예측 알고리즘을 개발하였다. 본연구의 예측 결과를 서울시 BIS 도착예측정보이력과 비교 검증한 결과 각 정류장 간 통행시간의 평균제곱근오차가 비첨두시 약 35초(기존: 40초), 첨두시 약 40초(기존: 60초)로 기존대비 약 10~20 %의 개선을 보였다. 이는 동일 과거 시간대 외의 시간대에 현재 교통상황을 대표할 수 있는 자료가 존재함을 의미한다.
전 세계적으로 자동차 산업에서 사용된 제품을 위한 재제조는 신제품에 비해 에너지와 자원 소모율을 크게 감소시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자동차 부품중 하나인 스로틀바디를 대상으로, 재제조 세부 공정을 분석하고, 각 세부 공정별 고장모드 및 이에 대한 FMEA 도출 및 많은 고장유형에 대한 심각도, 검출도, 발생도의 정도를 결정하는 것이다. 그리고 RPN값을 계산하는데 사용되고 있는 현재 RPN방법과 제안하고자 하는 세 가지 방법인 합산법, 제곱근법, 볼륨법에 대하여 비교하고자한다.
일반적으로 대공화기의 체계 명중률을 예측할 때 오차를 각각 고정편기, 가변편기 및 랜덤오차로 분류한 후 가변편기와 랜덤오차는 각 오차의 값의 제곱의 합의 제곱근으로 나타내고 고정편기의 경우는 오차의 합으로 나타낸다. 이때 각 오차의 단위 값의 변화에 관한 고각방향과 방위각 방향의 변위를 나타내는 변수가 가중치로 작용한다. 그리고 이 오차들을 이용하여 정규분포식의 적분을 통하여 체계 명중률을 예측한다. 본 논문에서는 오차의 상관관계를 고려하여 체계 명중률을 예측하는 방법을 제시한다. 본 접근법이 정밀한 체계 명중률을 예측하는데 도움이 된다는 것을 보인다.
국내 영화 산업 매출은 매년 증가하고 있다. 극장은 영화의 1차 판매 경로이며, 극장을 이용하는 관객 수는 부가판권에 영향을 준다. 따라서 극장을 이용하는 관객의 수는 영화 산업 매출에 직결되는 중요한 요소이다. 본 논문에서 특정일의 관객 수를 예측하기 위하여 다중선형회귀모형과 Bass 모형을 결합한 Hybrid 모형을 고려한다. 두 모형을 결합함으로써 회귀분석의 예측값을 Bass 모형의 예측값으로 보정하였다. 분석에는 개봉일이 모두 다른 세 영화를 이용하였다. All subset regression 방법을 이용해 모든 가능한 조합을 생성하고 5중 교차검증(5-fold cross validation)을 통해 5번 모형을 추정한다. 이 때 제곱근평균오차가 가장 작은 모형으로 예측값을 구한 뒤 Bass 모형의 예측값과 결합해 최종 예측값을 구하게 된다. 과거데이터가 존재할수록 Bass 모형의 가중치는 증가하면서 예측값에 보정효과를 준다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한 경우와 레이더 자료의 군집화를 통해서 지형적인 효과를 고려한 경우를 비교하였으며, AWS 실측강우량과 G/R비를 통한 레이더 강우량 자료의 비교를 위하여 절대상대오차와 평균제곱근오차 등을 비교분석하였다. 그 결과 전체유효범위를 대상으로 동일하게 G/R비를 적용하여 구한 레이더 강우량에 비하여 군집분석을 이용하여 지형효과를 고려한 G/R비를 적용한 레이더 강우량의 오차가 더 적게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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