물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
유방암 환자의 방사선치료에 있어 치료도중(intrafractional) 및 분할 치료 간(intefractional)에 발생되는 오차를 측정하는 자동분석소프트웨어를 개발하였다. 오차 분석 결과는 3차원 입체조형 방사선치료를 임상에 적용하기에 앞서 적절한 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)을 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 전자포탈영상장치(Electrical Portal imaging Device, EPID)로써 Portal Vision LC250 액체 충전형 이온화 검출기를 사용하였다(fast frame-averaging 모드, 초당 1.4 프레임, 256X256 픽셀). 12명의 환자에 대해 최소 7일 이상씩 영상을 획득하였다. 매 치료마다 평균 8 내지 9개의 영상을 각 빔에 대해 얻었다(분당 400 MU 선량률). 총 2,931 (720 측정을 포함하는)개의 영상을 정량적으로 분석할 수 있는 자동화 영상 분석 소프트웨어를 개발하였다. 이를 통해 호흡으로 인해 발생하는 치료도중 오차와 분할 치료간 발생하는 분할치료오차의 표준편차($\sigma$)들을 계산하였다. 신뢰 구간 95%로 임상표적체적(Clinical Target Volume, CTV)을 포함할 수 있는 PTV 마진은 $2\;(1.96\;{\sigma})$으로 계산되었다. 주로 호흡으로 인해 유발되는 치료도중오차를 보상하기 위해 필요한 PTV 마진은 2 mm에서 4 mm이었다. 반면에 분할 치료간 오차를 보상하기위해 필요한 PTV 마진은 7 mm에서 31 mm이었다. 12명의 환자에 대한 전체 평균오차는 17 mm이었다. 분할치료 간 오차는 호흡에 의해 유발되는 치료도중 오차에 비해 2배에서 15배까지 더 크게 나타났다. 유방암 치료에 있어 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)를 적용하기에 앞서 반드시 셋업 오차의 크기를 측정하여 PTV에 적절히 반영되어야 한다. 유방에 대한 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료를 위해 반드시 필요한 것은 아니지만, 큰 PTV 마진을 줄여주기 위해서는 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 매우 유용하게 이용될 수 있다. 전자포탈영상장치 들은 본 보고서에서 기술한 바와 같은 자동분석소프트웨어를 반드시 포함하여야 한다. 이를 통해 수많은 EPID 영상들을 자동화 처리하고 오차분석을 시행함으로써 각 병원의 임상적용 방법 및 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 오차의 크기를 감안한 적절한 PTV마진을 구하는데 도움을 얻을 수 있다. 이러한 장치들은 또한 최소의 노력으로 환자 치료를 관찰할 수 있는 귀중한 정보를 제공해 준다.
최근 다양한 형태와 기능을 갖춘 스마트 무기들이 개발되고 있다. 화포탄의 경우 스마트 탄을 개발하기 위한 초기 연구로 신관 내부에 GNSS 수신기를 장착하여 탄자의 비행위치를 정밀하게 측정하고 이를 바탕으로 탄착점을 추정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수신기 성능 및 수신된 데이터에 포함된 다양한 오차유발 원인들로 인해 항법데이터의 위치정확도에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 PRODAS로부터 얻은 모의궤적 데이터를 수신기로부터 얻은 항법데이터에 포함된 PDOP 가중치를 적용하여 정합함으로써 탄의 발사부터 탄착까지의 전체 비행궤적 및 탄착점을 보다 정밀하게 추정하는 개선된 알고리즘을 소개한다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.
나노테크놀로지의 발전과 함께, 간섭계를 이용한 정밀 계측의 중요성이 더욱 더 높아지고 있다. 본 방법은, 간섭성을 가진 레이저의 파장을 계측의 척도로서 기준 평면으로 사용되는 참조면에 대한 상대 측정에 의해, 3차원 형상을 계측하는 것이다. 고로, 본 논문에서는 간섭계를 이용한 계측에서 고정밀도를 실현하기 위해서는 참조면의 교정이 중요하다는 기본적인 생각을 기초로, 참조면 오차(참조면의 이상적 평면으로부터의 차이)를 주로, 광학 부품에 의한 파면의 왜곡 등을 포함한 간섭계 시스템의 계통 오차를 결정하는 방법을 검토한다.(중략)
PEN(1)(다항식전개 노달) 해법을 육방형 노심의 과도상태 해석과 Adjoint flux(수반 중성자속)해법에 응용하여 여러가지 Benchmark문제들(3)(4)(5)을 풀고 그 결과를 다른 수치기법 결과와 비교·분석하였다. 2차원 육방형 대형중수로 과도상태 Benchmark문제(5)를 다항식전개 노달해법에 의한 과도상태 해석·검증의 대상으로 삼았으며 그 기준 계산치로서 FX2-TH 코드의 계산결과를 사용하였다 대형중수로 노심의 과도상태 해석 결과, 기준해와 비교해 집합체 낙하시작 3초 후에 집합체가 낙하한 위치에서 Normalized Flux 오차가 0.5% 이내, 집합체가 낙하하지 않은 위치에서 Normalized Flux 오차가 1% 이내의 정확한 결과를 보였다. Adjoint flux 해의 검증을 위해서는 VENTURE 코드(2)의 계산 결과를 기준해로 하였으며, 계산능 검증을 위해 사용된 대부분 의 Benchmark 문제들에서 작은 오차를 보였으나 반사체가 포함된 IAEA 문제에서는 큰 오차를 보였다.
GPS오차 중 하나였던 SA(Selective Availability)에 의한 오차의 제거 이후(2000년 5월 1일 기점) GPS 오차의 해제 전후의 교통정보의 신뢰성을 비교하고, GIS-GPS 교통정보수집단계에서의 수집신뢰성을 높일 수 있도록 하는 방안을 제시하는 것이 본 연구의 주요목적이다. 크게 두 가지를 다루고 있는바, 첫 번째는 GPS의 오차의 변화에 대한 것으로 GPS수신기에서 1초마다 수집된 원시데이터에 대하여 SA 해제 전과 후의 정확도를 고정점밀도를 이용하여 분석하였고 그 결과 SA 해제 후에는 도로중심선에서 20m의 범위 안에 전체 GPS 포인트의 87.23%가 포함된 반면 해제 전에는29.94%가 포함되어 SA 해제 이후 GPS데이터의 이용가능정도 및 정확도가 전체적으로 향상된 것을 알 수 있었다. 두 번째는 5분$^{1)}$동안 수집된 모든 자료에 대하여 각 링크의 참통행시간(실측통행시간)과 프로브차량의 통행시간의 차이를 산출하였다. 실측통행시간과 구간통행시간의 비교 결과 버퍼크기가 SA 해제 전(60m)보다 작은 40m에 가장 오차가 작게 산출되었다. 이는 SA 해제 이후 GPS 오차의 감소로 버퍼크기를 축소해도 산출된 구간통행 시간의 신뢰도에는 관계가 없다는 것을 보여주는 것이 된다. 하지만 SA 이외에 다른 오차는 여전히 존재하기 때문에 버퍼설계 시 GPS 오차를 완전히 무시하기는 힘든 것으로 나타났다. 하지만 구간통행시간의 오차평균을 볼 때 DGPS를 사용하지 않고 단지 GPS만 이용해도 교통정보의 획득을 위한 이용에 큰 문제가 없다고 판단되어졌다.
미분변환법은 미분방정식의 해를 구하기 위한 방법으로 다양한 분야에서 적용에 관한 연구를 수행 중이다. 항공우주분야의 동역학 모델링의 경우 미분방정식은 비선형성을 포함하게 되며 일반적으로 수치해석을 이용해 근사해를 구하게 된다. 본 논문에서는 미분변환법을 이용해 구해진 근사해의 오차 추이를 분석한 내용을 다루고 있다. 이를 위한 예제로써 duffing equation을 사용하였으며, duffing equation에 포함된 비선형성을 증가시킴에 따라 미분변환법을 이용해 구한 근사해와 수치해석을 이용해 구한 수치해를 비교하였다.
웨이블릿 패킷 변환된 분할계수의 상관관계를 이용하여 고주파 성분이 많이 포함된 영상을 효율적으로 압축하는 새로운 영상부호화기를 제안한다. 제안된 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘은 부대역간에 새로운 부모-자식 관계를 도출하고, 이에 따라 계수검색순서(CPSO)를 정의하여 제로트리 방식으로 부호화하여 영상 복원시의 오차를 감소시킨다. 그 결과 기존의 웨이블릿 기반 알고리즘들과 비교하여 복원오차에 대해 성능이 개선되었다. 특히 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 경우 기존 알고리즘에 비해 처리방법이 간단하면서도 높은 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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