Servo 기구의 특성을 해석하고, 또는 원하는 특성을 갖도록 설계하려면 먼저 Servo 기구를 수학적으로 취급하는 방법을 체득하여야 한다. 여기에 사용되는 수법으로 전달함수(transfer function)와 block 선도가 있다. 전달함수는 servo 기구를 구성하는 요소(모우터와 증폭기등)에 대해서 그 입력과 출력 과의 관계를 나타내는 것이며 block 선도는 servo 기구의 구성요소에 의한 시스템적인 구성과 각 부 신호간의 관계를 표시한 것이다.
이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.
오염원의 이송확산에 관한 많은 연구들이 수행되어 왔으나 특히 비포화 영역에서 오염원 이송확산을 측정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려지고 있다. 비포화 토양에서의 오염원 이송확산은 매질의 함수량 변화에 영향을 받기 때문에 오염원 거동특성을 이해하려면 비포화 흐름 분석을 선행한 후 오염원의 이송확산 특성을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 비포화 영역에서의 오염원 이송특성을 분석하기 위하여 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용하여 비포화 흐름 및 오염원 이송을 측정하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 TDR을 이용하여 오염원 이송을 측정하는 방법을 개발하였으며, 이 방법을 이용하여 1차원의 토양기둥시료에서 비포화 흐름 및 오염원 이송확산에 관한 실험을 수행하고 수치모형을 적용함으로써 비포화 영역에서 오염원의 이송확산에 관한 거동특성을 규명하였다. 본 연구에서는 두 종류의 국내 토양시료(SUS, KUS)를 사용하였는데, 토양의 물리적 특성을 예비실험을 통하여 규명한 후 토양기둥시료를 이용한 본실험을 수행하였다. 비포화 천이흐름하의 오염원 이송확산 실험에서는 급격한 습윤전선의 전진에 따른 종형의 함수량변화를 관측할 수 있었고, 이때 오염원의 농도는 함수량의 천이구간의 중심점으로부터 전방영역의 농도분포가 습윤전선에서의 함수량 분포와 유사한 종형을 이루고 있음을 관측할 수 있었다. 비포화 정상흐름하의 오염원 이송확산 실험에서는 오염원이 이송하며 농도 천이구간이 확장되어지는 전형적인 형태를 보였다. 또한 예비실험에서 측정한 매개변수를 입력자료로하여 수행한 수치결과와 실험결과를 비교하였는데 비포화 흐름특성은 실험결과와 수치결과가 정량적으로 일치하는 경향을 보였으나, 오염원 이송확산 특성은 정량적으로 수치결과가 실험결과보다 더 많이 확산되는 경향을 보였다. 따라서 수치모형을 현장에 적용할 경우 확산지수 결정에 주의하여야 할 것으로 판단된다. 즉, 수치모형에 적용할 확산지수는 BTC 실험을 통하여 측정한 확산지수, 수치확산, 흡착계수, 적용영역의 크기 등을 고려하여 결정하여야 한다. 특히 본 논문에서는 TDR을 이용하여 최초로 천이상태의 함수량과 오염원 농도를 측정하였는데 이를 위하여 전기전도도와 함수량관계를 추정하는 식을 제안하였으며, 전기전도도와 토양수 농도, 전기전도도와 함수량의 관계를 이용한 천이상태의 오염원 농도 측정방법을 개발하였다. 특히 제안식에서는 한계함수량의 개념을 도입하여 전기전도도와 함수량관계를 추정하므로 추정식의 실험값 반영 정도를 증가시켰다. 본 연구에서 제안된 식을 이용하여 추정된 전기전도도와 함수량관계는 다른 제안식에 비하여 개선된 결과를 보여 주었고, 본 연구에서 개발한 오염원 농도 측정법을 이용하여 측정한 결과 함수량이 0.15이하에서는 측정오차가 크지만 함수량이 0.15이상일 경우 매우 좋은 결과를 보였는데 질량평형을 검토한 결과 약 5-10%의 오차율을 보였다. 따라서 본 논문에서 개발된 천이상태의 오염원 농도측정법은 용존 오염물질의 이송에 관한 정확한 실험을 제공할 것으로 판단된다.
수위관측지점의 수위-유량관계는 하천단면 형태와 경사에 따라 1개의 유량곡선이 형성될 수도 있으나, 저수위, 평수위, 고수위 등 여러 개 구간의 곡선이 각각 다른 형태로 구성될 수 있다. 또한 이러한 곡선의 연결접점에서 연결이 연속적이어야 하고 부드러워야 한다고 알려져 있다. 각 수위구간에서 유도된 수위-유량관계곡선이 수위구간을 나눈 경계수위에서 곡선식이 일치하지는 경우가 종종 나타난다. 본 연구에서는 경계수위와 곡선접점이 일치하는지 여부를 판단하고 오차의 크기를 확인하기 위하여 할선법을 적용하여 Excel의 VBA로 프로그램을 작성하여 사용하였다. 한편, 수위유량곡선의 연결부에서 부드럽게 연결되는 것이 바람직 하지만, 지금까지 실무에서는 경계수위에서 기울기가 급변하는 형태의 수위-유량관계곡선을 사용하고 있다. 왜냐하면 최소자승회귀분석을 통하여 유도되는 과정에서 경계수위지점의 1차 도함수를 일치시키는 것은 현실적으로 불가능하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 회귀분석으로 지수함수의 형태로 유도된 수위-유량관계곡선으로부터 수위와 유량의 대표 값을 계산하고 이들 대표 값들을 3차 스플라인 보간법을 이용하여 1차 도함수를 접점에서 일치시키는 부드러운 연결과 함께 수위-유량관계곡선과도 잘 일치하는 새로운 대안을 제시하였다. 2006년도 한국수문조사연보(유량편)의 자료를 검토하여 문제점들을 도출하고, 본 연구에서 제안한 방법들을 적용하여 보았다.
함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
한국의 구인 구직 매칭함수를 추정하였다. "사업체노동력조사"와 워크넷의 빈 일자리 수 과소 측정 문제를 극복하기 위해 채용동학모형을 통해 빈 일자리 잠재변수를 도출하고 이를 위한 도구변수를 매칭함수 추정에 활용하였다. 매칭 효율에 영향을 주는 구직자 속성과 공공고용서비스의 효과도 검증하였다. 구인 구직 매칭함수의 규모에 대한 수익불변(constant returns to scale)을 확인하였고, 매칭 효율은 구직자 중 전문대졸 학력자 비중과 정(+)의 상관관계를, 실업급여 수혜 비율과는 부(-)의 관계를 보였다.
본 논문에서는 함수적 속성을 가지는 협업 지원 시각언어를 제안한다. 제안한 시각언어는 객체 아이콘과 연산자들로 구성되는 시각 문장의 집합이다. 객체 아이콘은 협업에 참여하는 사용자를 의미하고 연산자는 사용자간 상호작용 시점에 따른 협업 관계를 의미한다. 시각 문장은 함수적 속성에 따라 연산되며, 연산 결과에 따라 다양한 협업을 지원한다. 함수적 속성은 시각 문장에서 다양한 연산 순서를 지원함으로서 협업 관계의 융통성을 제공한다. 또한, 동기 및 비동기 협업을 함께 표현함으로써 기존 시각언어보다 효율적인 협업을 지원한다. 그리고 시각 문장의 함수적 속성은 $\lambda$수식으로 분석한다.
본 논문에서는 협력형 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 여기서 기하학적 one-ring 채널 모델과 기하학적 two-ring 채널 모델을 확장시켜 서 협력형 one-ring 채널 모델을 소개한다. 먼저, 송신 노드와 수신 노드 그리고 중계 노드가 모두 정방향의 무한개의 스캐터로 둘러 쌓여 있다는 가정아래, 협력형 one-ring 채널에 대한 참조 모델의 복소 채널 이득과 상관관계 함수를 정의한다. 다음으로, 그 참조 모델의 상관관계 함수의 값을 만족하도록 하는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 MEDS(method of exact Doppler spread) 방법을 이용하며, 마지막으로, 제안된 시뮬레이션 모델과 참조 모델의 상관관계 함수의 결과를 비교함으로서 적합한 시뮬레이션 모델임을 보인다.
도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 초등학교 6학년 학생들이 기하 증가 패턴을 탐구하는 상황에서 함수적 관계를 어떻게 인식하고 일반화하며 표현하는지에 대해 분석하였다. 연구 결과, 처음에는 학생들이 그림에 의존하여 문제를 해결하는 경향을 보였으나, 후속 항들을 탐구하는 과정에서 일반화에 대한 시도가 자연스럽게 나타났다. 또한, 패턴 탐구의 결과를 어떤 방식으로 표현하는지는 개인에 따라 차이가 있었는데, 이 표현 방식은 패턴을 일반화하고 유사 상황에 적용하는 과정에도 영향을 끼쳤다. 본 연구는 이러한 결과들을 토대로, 초등학교에서의 함수적 사고의 지도 방안에 대한 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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