모든 기계 시스템의 변수는 불확실성을 가지고 이는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 생산성 감소를 야기한다. 특히 MEMS 시스템의 크기는 매우 작으므로 일반적인 기계 시스템에 비해 제조 공차는 상대적으로 커질 수 밖에 없다. 이 제조 공차에 의한 시스템 변수 불확실성은 MEMS 시스템의 성능과 제조 수율에 영향을 미친다. 본 연구에서는 두 가지의 불확실성 해석법을 이용하여 MEMS 가속도계의 시스템 변수 불확실성에 의한 성능의 불확실성 해석을 수행하고 성능분포 및 제조수율을 예측하였다.
인플레이션의 불확실성은 기업투자의 기회비용 산정 등에 어려움을 줌으로써 설비투자를 위축시킬 수 있다. 본 연구에서는 우리나라에서도 이러한 가설의 성립여부를 검정하고자 시변모수(Time-Varying) GARCH모형과 품목별 상대가격 변동성을 통해 인플레이션과 관련된 불확실성을 측정하고 동 불확실성이 기업의 설비투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 인플레이션 불확실성을 인플레이션율의 불확실성과 품목별 상대가격 변동성으로 각각 산출하여 추이를 살펴보면 우리나라의 인플레이션율이 구조적으로 낮아진 2000년대 이후에도 인플레이션 관련 변동성이 등락을 거듭하는 모습으로 보이고 있다. 또한, 동 지표들을 활용하여 설비투자와의 관계를 점검한 결과 인플레이션 불확실성은 예상한 바와 같이 기업의 설비투자에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 이러한 인플레이션 불확실성의 비대칭적 효과를 살펴보기 위해 마코프 국면전환 회귀모형(Markov-Switching Regression Model)을 추정한 결과, 인플레이션 불확실성의 투자위축 효과가 경기위축기에 더욱 커지는 것으로 나타났다.
본 연구는 수요부문 환경의 불확실성이 제조업체의 유통업체에 대한 의존성, 결속과 전략적 성과에 어떻게 영향을 주는지를 한국과 미국의 제조업체를 통해 검증해 보았다. 이러한 연구는 수요부문 환경의 불확실성에 대해서 한국의 제조업체와 유통업체만을 연구한 것이 아니라, 미국의 표본까지 확보하여 유통환경이 다른 국가를 비교 연구하였다는 것에 커다란 의의가 있다고 할 수 있다. 설문은 유통업체와 직접 접촉이 있는 제조업체를 대상으로 수집하였고, 한국기업 105개, 미국기업 103개의 데이터를 가지고 구조방정식으로 분석을 하였다. 결과는 다음과 같다. 수요부문 환경의 불확실성이 높을수록 의존성이 높을 것이라는 가설 1은 한국과 미국에서 모두 채택되었다. 수요부문 환경불확실성이 높을수록 결속이 높을 것이라는 가설 2는 한국에서는 기각되었고, 미국에서는 채택되었다. 수요부문 환경의 불확실성이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 3은 한국, 미국 두 국가 모두에서 기각되었다. 의존성이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 4는 한국에서는 채택되었고, 미국에서는 기각되었다. 결속이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 5는 한국, 미국 모두에서 채택되었다. 향후 연구에서는 제조업체와 유통업체의 의존성과 결속, 전략적 성과를 측정함에 있어서 상호관점에서 측정할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 추가자료를 확보하여 표본을 늘릴 필요가 있을 것이다. 그리고 환경 불확실성이 수요부문 환경의 불확실성뿐만 아니라 유통환경의 모든 불확실성이 같은 차원에서 비교 연구될 필요가 있을 것이다.
추력기 기반 자세제어계 제어기 설계에서 인공위성의 관성모멘트는 중요한 설계 요소이다. 설계 과정에서 불확실성을 고려하기는 하지만 큰 규모의 태양전지판과 같은 유연 구조물을 가지는 정지궤도 위성의 경우 추력기의 작동 제어주기와 유연모드의 간섭을 피하기 위해 정확한 관성모멘트의 측정이 요구된다. 천리안 위성의 경우 전이궤도에서 임무궤도로 전환하기 전에 관성모멘트의 측정이 수행되었는데, 본 논문에서는 천리안위성의 관성모멘트 측정 방법을 유추해서 기술하고, 실제 궤도상 시험에서 측정된 관성모멘트 값과 비교하였다. 이를 통해, 자세제어계 상세 설계 단계에서 고려된 불확실성 범위 내에 관성모멘트 값이 유지되었음을 확인하여 설계의 적합성을 검증하였다.
최근 빈번한 자연재해로 인해 기상 및 지구물리학적 요소들을 관측하는 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 그중 지표와 기상을 연결해주는 토양수분 관측은 지구에서 일어나는 현상에 대한 이해도를 높이기 위한 중요한 요소로써 인식되고 있다. 이러한 토양수분 자료는 지난 몇 년 동안 다양한 측정 방법과 알고리즘 개발이 이루어져왔으나 이러한 방식으로 산출된 데이터를 무분별하게 이용하기에 앞서 최적의 사용을 위해 오류 구조를 파악하고 정량적으로 측정하는 분석이 필요하다. 따라서 Triple collocation(TC) 기법을 활용하여 가상의 실제값(hypothetical truth)을 가정하고 각각의 산출데이터의 측정 불확도와 상관성을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 인공위성, 모델자료와 같은 측정 방법뿐만 아니라 지점에 설치하여 물리적인 방법을 통한 토양수분 산출방식에도 관측상의 오차가 존재함을 인지하고, 이러한 오차가 존재하는 다양한 데이터들을 분석하였다. 이용된 데이터는 설마천 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer) 측정장비, Cosmic-Ray newtron Probe, Noah 지표모델을 활용한 자료 동화 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력 자료로 하여 TC 기법에 적용하였다. 분석 결과는 유역의 토양수분 관측에 대한 다양한 방법의 불확실성을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.
시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.
부유사 수리실험에서 부유사의 농도를 측정하는 것은 불확실성이 매우 크다. Einstein(1950)은 유사의 pickup function 결정에서 이러한 불확실성 때문에 유사입자의 거동을 발생시키는 양력의 확률을 적용하기도 하였다. 일반적으로 부유사의 측정은 부유사 채집기를 통해 수행하지만, 시간적으로 비효율 적이며, 채집 시 채집기의 부피로 인한 난류 발생으로 채집 후 흐름 변화가 발생할 수 있다. 수리실험의 규모라면 이 문제는 더욱 부각될 수 있다. 연속적인 부유사의 농도 측정을 위해 이러한 점은 개선되어야 하는 문제이다. 본 연구에서는 유사 실험의 이러한 단점을 극복하고자 image processing 기법을 적용하였다. Image processing은 부유사의 농도가 증가할수록 탁도가 증가하는 특성을 이용하여, 부유사 농도를 추정하는 방법이다. 이 과정에서 RGB(Red-Green-Blue)로 색을 표시하는 방식에서 image를 변환하여 gray scale로 전환해야 하며, 파(wave)의 전파에 의한 image 결과의 변형은 없다고 가정하였다. Gray scale과 탁도와의 관계를 도출하기 위해 하상에 유사를 포설하고, 단파(surge)를 발생 시켰다. 실험은 길이 12.0m, 폭 0.8m, 높이 0.75m의 개수로에서 수행하였으며, 수로 상류에 sluice형 gate를 급격하게 개방하는 것으로 단파를 재현하였다. 탁도 측정을 위해 유사 채집기를 이용하였으며, 상기에서 제시한 흐름 교란문제로, 1지점에서 1개의 시간동안만 채집을 수행하였으며, image의 촬영을 병행하였다. 또한 data의 정확도를 높이기 위해 3번의 반복실험을 수행하였다. 실험결과 gray scale과 탁도와는 일정한 관계가 나타났으며, 이를 토대로 gray scale-SSC(suspended sediment concentration)와의 관계를 도출하였다. Bayesian 분석을 이용하여 image processing의 보정(확률적 보정)을 추가적으로 수행하였다. 최종적으로 실측한 값과 image processing을 통한 값을 1:1 curve를 통해 비교하였으며, 약 9%의 평균 오차가 발생하여, image processing과 bayesian 적용을 통한 부유사 농도 측정은 신뢰할 만한 결과를 도출하는 것으로 판단된다.
구조물의 능동제어 시스템에서 제어기 설계에 사용되는 구조계의 모델과 실구조계의 차이는 시스템의 성능저하 및 불안정성을 유발할 수 있다 이연구에서는 무시된 고차모우드와 같이 주파수영역에서 표현되는 비구조적 불확실성에 대하여 시스템의 안정성을 보장하도록 강인성을 가지는 LQG/LTR제어이론을 사용하여 구조물의 지진응답제어에 효과적으로 사용할 수 있는 제어기 설계방법을 제시한다 특히 고층건물이나 교탑과 같은 구조물의 지진응답 제어에 적용할 수 있도록 각층의 절대 가속도를 측정변수로 층간상대변위를 제어변수로 설정하여 최적제어기를 구성한다 El Centro 지진압력을 받는 6자유도 전단빌딩모델에 대하여 제어기를 설계하거 수치모사를 수행하여 제시한 제어기가 안정도-강인성을 가지고 지진응답제어에 효과적임을 보인다.
구조물의 손상예측정확도를 모델불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저, 구조물의 손상발생위치과 크기를 결정할 수 있는 알고리즘의 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로, 실존구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제시되었다. 마지막으로, 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder교량을 사용하여 이같은 산정방법론의 적합성이 예증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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