강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.
환경연구자들은 대기환경의 개선과 환경기준의 목표달성과 최적 제어기술을 개발하기 위해 각종 모델을 이용하고 있다. 초기 단계에서는 각종 오염인의 배출자료와 기상자료를 이용하여 대기 중 분진의 농도를 추정하는 분산모델 (dispersion model)이 오랜 기간동안 활발하게 이용되어 왔다. 그러나 분산모델은 배출자료의 오차, 수직ㆍ수평적 분산변수의 불확실도, 복잡한 모델 개발에 따른 시간과 비용 등의 문제점을 가지고 있으며, 모델에 포함된 변수에 의해 특성화된 오염원에 대해서만 농도의 추정이 가능하다는 제약점이 있다.(중략)
Linacre(1968), Herljand(1956), 중산 등(1983), Chang(1970), Doorenbos et at.(1977)등이 보고한 5개의 순폭사량추정 모델로 추정한 순폭사량과 실측한 순폭사량을 비교하여 이들 모델에 대한 우리나라에서의 적용성을 검토하였으며, 또한 일사량, 기온, 증기압을 매개변수로하는 순폭사량 추정모델을 작성하여 추정정도를 검증하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상기의 5개 모델의 parameter값을 그대로 이용하여 추정한 순폭사량은 평균편차로 0.86~1.64MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 8.75~16.64%의 큰 추정오차를 나타내었다 2. 실측 순폭사량과 기상요소들을 이용하여 이들 모델의 계수를 재추정하여, 계수추정에 이용하지 않은 독립자료를 이용하여 검증한 결과 평균편차로 0.74~0.88MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 7.99~9.52%의 오차를 나타내었다. 3, 일사량(Rs), 알베도($\alpha$), 기온( $T_{k}$), 증기압( $e_{a}$ )를 매개변수로 하는 다음과 같은 순폭사량 추정모델을 작성하였다. Rn=(1- $\alpha$) Rs- $\sigma$$T_{k}$$^{4}$ (0.0103 Exp (0 .0731 Rs) -0.0475 (equation omitted) +0 .2478) ($R^2$=0.997, n=63) 4. 이 모델을 독립자료를 이용하여 검증한 결과 이 모델은 평균편차로 0.4988MJ/$m^2$/day, 상대평균편차로 5.38%의 오차를 나타내어, 상기의 기존모델중 가장 추정정도가 높았던 중산 등(1983)의 평균편차 0.7425 MJ/$m^2$/day, 상대평균편차 8.01%보다 추정오차가 적었다.적었다.
소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
대부분의 회전자 저항 추정기는 표준모델(CQDM)과 대안모델(AQDM)을 활용한다. 두가지 모델에 기반한 회전자 저항 추정기들은 자속이 일정한 FOC와 같은 제어 환경에서는 정확한 회전자 저항 추정치를 제공하는 것으로 확인되었다. 반면, 단위전류당최대토크 (MTPA) 제어기와 같이 자속이 변화하는 동작환경에서는, AQDM에 기반한 회전자 저항 추정기가 다른 동작 운전점에서도 실제 회전자 저항을 정확하게 추정함을 보여주었다. 하지만, 자속이 변화하는 동작환경에서의 CQDM애 기반 회전자 저항 추정기의 성능은 검토된 적이 없으며 그의 성능은 의문이다. 따라서, 본 연구에서는 자속이 많이 변화하는 MTPA 제어기 기반 유도전동기 드라이브에서 CQDM에 기반한 회전자 저항 추정기의 성능을 검토하였으며 AQDM에 기반한 추정기와 비교하였다. AQDM에 기반한 추정기와는 달리, CQDM에 기반한 추정기는 실제 저항치보다 낮게 추정할 뿐만 아니라 여러 운전조건변화시마다 추정한 값에서 실제 존재할 수 없는 급격한 굴곡이 존재함을 실험 결과에서 확인하였다.
농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg, Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한 토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친 스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이 분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다. 추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한 스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과 관련된 Fe에 의한 500-1200 nm 영역에서의 흡수 스펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를 보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형 분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시 근적 외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는, 가우시안 잡음에 의해 교란된 평면 오실레이터의 위상 천이의 시변 분산을, 기존 3개 위상천이 모델이 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지를 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 비교한다. 비교 결과, Kaertner 모델이 ISF 모델이나 PP 모델 보다 약 1000배 높은 정확도를 가지고 위상 천이의 시변 분산을 추정한다는 것을 알 수 있다. 또한, PP 모델의 추정 정확도는 ISF 모델 보다 다소 높다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 $LiCoO_2$ 원통형(cylindrical)셀을 확장칼만필터(extended Kalman filter; EKF) 추정알고리즘에 적용 시 등가회로모델 차이에 따른 SOC(State-of-charge) 추정성능의 비교 분석을 진행하였다. 첫 번째, 등가회로 모델의 성능을 좌우하는 RC-ladder의 개수에 따른 SOC 추정성능의 차이를 비교하였고, 두 번째, 모델 단순화에 따른 불가피한 모델의 에러를 줄이고자 사용되는 노이즈 모델(noise model) 및 데이터 리젝션(data rejection)의 유무에 따른 SOC 추정성능을 비교분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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