I. 서론 : 생활수준의 향상과 더불어 삶의 질을 향상시키고 사람을 포함한 생태계에 미치는 오염물질을 관리하기 위하여는 정확한 오염현황 자료가 필요하다. 환경에 영향을 미치는 오염물질 농도는 매우 낮기 때문에 이들 물질을 측정분리하기 위하여는 측정분석 요원의 측정기술 능력, 측정장비, 측정분석에 소요되는 시약 및 초자, 기타 실험실 분위기와 측정요원의 근무여건 등이 최적의 상태로 상호 조화를 이루어야 정확한 측정자료를 얻을 수 있다. 정확한 측정자료를 얻기 위하여는 모든 측정과정이 포함된 측정분석 정도관리가 필요하며 측정결과에 영향을 미칠 수 있는 시료채취, 운송 및 보관, 측정분석 그리고 측정결과의 정리단계에서 오차요인을 제거하는 노력이 필요하다. 본 고에서는 측정분석 과정 중 오차요인을 많이 포함하고 있는 환경시료 채취방법, 환경시료 전처리방법 그리고 측정분석 정도관리 방법에 대한 고찰을 통하여 수질측정분석 정도를 향상시킬 수 있는 방안을 강구하고자 한다.
본 논문에서는 관성항법시스템의 전달정렬시 속도정합 알고리듬에 대하여 지렛대 거리 오차의 가관측성 분석을 수행하였다. 이를 위해 지렛대 거리 오차를 포함한 칼만필터 상태 변수를 모델링하였고 측정 방정식을 구성하였다. 가관측성 분석 방법으로는 SOM을 이용하였고 다양한 항체의 운항 조건들에 대하여 가관측성 분석을 수행하였다. 기존의 지렛대 거리 오차를 포함한 가관측성 분석 기법들은 시뮬레이션을 통한 분석이 주를 이룬 반면에 본 논문에서는 상태 변수들이 완전 가관측하기 위한 항체의 운항 조건을 해석적으로 제시하였다. 그리고 시뮬레이션을 수행하여 분석 결과를 검증하였다.
이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을 때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS 해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
변동성을 측정하는 데에는 주로 종가기반(close-to-close)의 수익률 자료를 이용하여 이루어지고 있지만, 일중 변동폭을 나타내는 가격범위에 관한 정보인 고가와 저가를 포함한 범위변동성에 대한 연구가 최근 활발해지고 있다. 본 연구는 범위 변동성에 대한 개념이 생긴 이후 최근 확장되고 있는 다양한 연구주제와 더불어 범위변동성을 실무적으로 활용하기 위한 것으로 범위변동성 예측에 있어 적절한 예측기간을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 범위변동성은 Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ)이 제시한 추정치를 이용하였으며, AR(1), MA(1)모형을 이용하여 예측된 변동성과 실현변동성간의 예측오차를 비교하는데 이때 예측기간을 시변하여 산출함으로써 예측력을 비교분석하였다. 2000.5.22~2009.9.18(총 2,307일간)의 KOSPI200지수를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, PK, GK, RS, YZ 변동성 중 KOSPI200의 변동성을 가장 잘 예측하는 변동성은 PK변동성 또는 RS변동성으로 보인다. 두 변동성의 예측력 우위는 분석기간에 따라 미세한 차이를 보이는데 금융위기를 포함하는 경우 PK변동성이 우수하며, 포함하지 않는 경우는 RS변동성이 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 금융위기를 포함하지 않는 경우 대부분의 경우 예측오차가 크게 줄어드는 것으로 나타나 금융위기처럼 변동성이 크게 나타나는 경우에는 범위변동성을 이용한 변동성예측력이 상당히 떨어질 수 있음을 확인하였다. 셋째, 범위변동성을 이용하여 변동성을 예측하는 경우 AR(1), MA(1)모형의 모수추정기간을 길게 하는 경우 예측오차의 평균은 감소하는 경향이 확인되었다. 특징적인 점은 60일 또는 90일로 기간을 늘일 경우에 예측오차가 급격하게 감소하는 경향을 보이는 것인데, 각각의 변동성과 예측모형에 따라 다소의 차이가 나타난다. 그리고, 예측오차의 편차는 90일 이후 큰 변화를 보이지 않고 있는 것으로 보인다. 따라서, 범위변동성을 이용하여 범위변동성을 예측할 경우 90거래일 이상의 가격 정보를 이용하여 예측을 하는 것이 예측오차를 줄여 예측력을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 사진측량에서의 관측값을 대상으로 과대오차 검출을 용이하게 할 수 있도록 잔차들의 상관관계를 고려하고 최신 분산값(updated reference variance)을 채택하여 기각역을 설정함으로써 여러개의 과대오차를 검출할 수 있고 이들 과대오차를 소거한 후 자체검정 번들 조정법에 정오차 보정을 위한 부가매개변수를 도입하여 3차원 위치결정 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 근거리 사진측량의 3차원 위치결정에 있어서 관측값에 대해 순차적 data-snooping 법을 적용하여 과대오차를 제거하고 종래의 번들조정법들과 정확도를 비교 분석한 결과, 과대오차를 제거한 이후에 정오차를 보정하는 것이 바람직함을 알 수 있었으며, 관측값에 두개 이상의 과대오차가 포함되면 최소제곱법의 masking효과에 의해 과대오차가 잔차의 상관성이 가장 큰 점의 검정통계량에 영향을 주기 때문에 상관성이 가장 큰 점을 먼저 탐색하고, 제거한 후 실제 과대오차를 제거하여야 함을 알 수 있었다.
본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.
이 논문에서는 신호점 매칭 오차(constellation-matched error: CME)와 비 신호점 매칭 오차(non-constellation-matched error: non-CME)를 선형 결합한 오차 신호 기반의 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 새로운 오차 신호는 초기 수렴을 달성하기 위한 non-CME 항과 출력 신호의 심볼간 간섭(intersymbol interference: ISI) 성능을 개선하기 위한 CME 항을 포함하도록 설계되었고, 결합 인자를 통해 두 오차 항을 제어한다. 오차 항을 제어하여 등화 단계에 적합한 오차 신호를 발생함으로써 기존 알고리즘에 비해 수렴 속도와 심볼간 간섭 제거 성능을 개선하였다. 다중경로 채널에 잡음을 부가한 조건하에서 이루어진 64-QAM과 256-QAM 신호에 대한 모의실험에서 제안 방법이 CMA와 CMA+DD 동시 등화에 비해 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 평면 형상에 대해 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화를 제공하는 새로운 계층적 표현 방법인 MBO-tree를 제안하였다. 곡선 근사화 방법으로 알려진 Douglas-Peucker 알고리즘을 기반으로 곡선 분할점의 근사화 오차를 분할점과 함께 계층적 트리 노드에 저장함으로써 근사화 척도로 활용하였으며, 보다 자연스러운 형상 표현을 위해 오차 조정 알고리즘도 제안하였다. MBO-tree의 오타 조정은 자식 노드의 오차가 부모 노드의 오차보다 크지 않도록 제한하는 것으로 구현하였다. 지역화를 위해서는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 MBO(Minimum Bounding Octangle)를 경계 영역으로 사용하였다. MBO는 다른 계층적 표현 체계의 경계 영역들에 비해 대상 객체에 밀착하여 효과적으로 포함할 뿐만 아니라, 계층간 경계 영역 포함 관계도 만족하기 때문에 점 포함 테스트나 형상간 교차 테스트 등과 같은 계층적인 기하학 연산에 매우 유용하다. 실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 strip tree, arc tree, HAL tree등과 같은 다른 계층적 표현 체계에 비해 보다 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화가 가능함을 확인하였다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
단상 계통연계형 인버터에서 전류센서를 통한 계통측 상전류 측정시 옵셋 오차는 전류센서와 측정 경로상에 위치한 아날로그 소자의 전압 불균형 및 비선형성으로 인하여 발생하게 된다. 옵셋 오차가 존재하지 않는 실제 상전류와 달리, 옵셋 오차를 포함한 측정된 전류로 전류 제어를 수행하게 되면 계통측상전류에 직류, 전원 주파수의 기본파 및 2배 고조파 성분을 야기한다. 이러한 직류 및 맥동 성분은 계통연계형 인버터의 전력전달에 있어서 효율을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 단상 계통연계형 인버터에서 비례공진 전류 제어기를 적용하는 경우, 전류 옵셋 오차의 영향을 분석하고, 이를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션과 실험을 통해 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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