본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
시판 도토리묵의 관능적 특성을 질량묘사분석법에 의하여 검사하여 각각의 특성치들 사이의 상관관계를 분석한 결과, 기호도에 대해서는 거의 모든 관능적 특성치들이 유의적인 상관관계를 가지고 있었는데 이것은 결국 도토리묵의 기호도는 다양한 여러 인자에 의해 종합적으로 영향을 받는다는 반증이 될 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 기호도에 대해 가장 큰 예측력을 갖는 인자들은 견고성과 절단성이었다. 한편 시판 도토리묵의 기기적 특성치를 Instron을 사용한 압착시험에 의해 분석하고 그들 사이의 상관관계를 조사한 결과, 첫번째 압착에 의한 두개의 피크중 Pl_은 첫번째 압착의 특성을 주로 나타내는데 비해, P2_는 두번째 압착의 결과를 예측하는데 더 큰 의의가 있는 것으로 생각되어진다. 한편 식품의 텍스쳐 논의시에 가장 자주 거론되는 HARD_는 FRAC_, Al_, B2_의 세가지 인자에 의한 회귀모형으로 표현될 수 있었다(중상관계수 R=0.89). 시판 도토리묵의 관능적 특성치들과 기기적 특성치들 사이의 상관계수를 구해 본 결과, 특징적인 유형의 상관관계가 성립되지 못하였다. 그러나 기기적 FRAC_는 관능적 절단성·견고성·씹힘성등과 유의적인 정의 상관관계를 보여주었다. 한편 시판 도토리묵의 기호도에 대한 기기적 특성치들의 예측력을 알아보기 위하여 단계적 회귀분석을 실시한 결과에서도 회귀모형에 포함되는 인자는 GUM_뿐이었는데 그 결정계수가 0.2023에 불과하므로 예측력이 그리 높은 편이 못되었다. 따라서 도토리묵의 기기적 특성과 관능적 특성간의 상호 관련성에 대하여는 앞으로 보다 많은 연구가 이루어져야 할 것으로 생각되어진다.
Differential pulse code modulation 구조의 Line spectrum pairs 양자화기에 높은 차수 LSP 파라미터 값은 낮은 차수 LSP 파라미터 값보다 커야한다는 LSP 파라미터의 순서화 특징을 이용하여 양자화하는 방법을 제시한다. 31 비트/프레임에서 1 dB 이하의 스펙트럴 왜곡을 갖는 명료한 음질을 보였다. 또한 LSP 주파수의 순서화 특성은 벡터-스칼라 결합 양자화기에 적용하였다. 벡터-스칼라 결합 양자화기에서는 26비트/프레임에서 명료한 음질을 보였다. 새로운 LSP 양자화 방법들은 전송에러 발생시 성능을 시험하고, 전송 에러에 강인하도록 프레임간 예측을 위해 Moving Average 예측기를 사용한다.
인발성형 적층 FRP 복합소재의 재료상수는 일반적으로 시편실험을 통해 구해지고 있으나, 본 논문에서는, 실험에서 구한 탄성계수가 부재일 경우를 위해, Micromechanics와 Classical Laminate Theory (CLT)를 이용한 적층 FRP 복합재료의 탄성계수(E/sub L/과 E/sup b//sub L/) 예측모델을 제시하였다 또한 예측모델로부터 구한 값과 실험으로부터 얻은 실측값을 비교하여 그 적정성을 검증하였고, 예측모델의 민감도 및 확률적인 특성을 구성소재 (Constituents)의 재료특성에 근거해 평가하였다.
2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.
본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측 툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9 %, 0.6 ~ 3.6 % 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.
하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
본 연구는 우리 기업이 해외공사를 수행하기 위한 초기 계획과정 중 특성별 리스크 분석을 통한 현실적인 미래 현금흐름을 예측하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 건설 공사 현금흐름에 영향을 미치는 리스크를 해당 국가의 경제적 여건에 따른 재무적 리스크와 프로젝트 특성에 따라 내부적으로 발생할 수 있는 프로젝트 리스크로 구분하였으며, 각각의 발생 특성에 따라 적합한 현금흐름에의 적용방안을 제시하였다. 재무적 리스크는 리스크 자체의 변동성에 기초하므로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 사용하여 현금흐름의 변화폭을 예측하고 민감도 분석을 실시하였으며, 프로젝트 특성 리스크는 실무자의 주관적 판단에 따른 리스크 발생가능성을 체크리스트 형태로 예측한 후 이에 대한 관리자의 수용여부에 초점을 두었다. 이 과정에서 리스크 태도와 공사규모에 기초한 주요 관리대상 리스크를 선별하는 방안을 제시함으로써 리스크 발생에 대비하기 위한 예비비를 산정하는 공동적인 척도를 마련할 수 있다. 또한, 기존의 리스크 분석과정에서 발생확률과 피해금액에 의한 기대값을 사용하는 것에 대해 문제를 제기하고, 동계적 확률을 구하기 어려운 건설 프로젝트의 특성에 맞게 피해 예상금액을 현금흐름에 적용하는 방안을 제시함으로써 현실적인 현금흐름 예측을 가능케 하였다.
국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40%가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하는 것의 중요성을 확인하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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