드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
기상수치예보모델의 강수물리과정은 강수 발생과 연관된 입자의 낙하속도, 부착 및 자동전환, 입자크기분포 등의 과정을 다룬다. 하지만 수치예보모델의 미세물리과정과 모수에는 상당한 불확실성이 내포되어 있다. 수치예보모델의 불확실성을 줄이기 위하여 일반적으로 모수 추정을 사용한다. 이 연구에서는 모수 추정을 위한 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전알고리즘과 하모니탐색 알고리즘을 사용하고 우리나라에서 발생한 강수사례에 대해 통합모델의 강수물리과정에서 사용하는 모수를 최적화하였다. 두 알고리즘의 서로 다른 특성으로 인해 최적화 과정 중의 차이가 보였다. 마이크로 유전알고리즘은 440회 수행 후 약 1.033의 적합도로 수렴하였고 하모니탐색 알고리즘은 60번 수행 후 약 1.031의 적합도로 수렴하였다. 이를 통해 하모니탐색 알고리즘이 마이크로 유전알고리즘보다 더 빨리 최적의 모수를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 따라서 계산비용이 방대한 기상수치예보모델의 최적화 문제에서 빠른 시간 내에 최적의 모수를 탐색해야 한다면 하모니 탐색 알고리즘이 더 적합하다는 것을 확인하였다.
건설프로젝트는 장기간에 걸친 현장생산방식으로 이루어지며, 대부분의 공종이 야외에서 이루어지는 특징을 가진다. 따라서 공정계획 수립 시 예정공사기간 준수를 위한 방안으로 작업불능일을 산정하여 Activity에 반영하고 있다. 하지만 이러한 작업불능일은 경험과 직관에 의해 일률적으로 일수를 판단하는 것이 대부분이며, 전문가마다 필요한 정보와 업무방식이 각각 상이하여 같은 현장이라도 산정하는 방식이 다르고 그 결과도 차이가 심한 실정이다. 따라서 작업불능일 산정 시 업무정보의 과학적이고 정량적인 이해가 필요하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 작업불능일 산정에 필요한 업무정보를 수집, 정리하여 작업불능일 산정 프로세스를 도출 하였으며, 산출된 프로세스를 바탕으로 기초화면을 설계 하였다. 전문가 인터뷰를 통해 검증한 결과, 기존 업무대비 약 69%의 업무시간 단축효과와 92%의 업무정보 매트릭스의 신뢰성을 보였으며 80%의 전문가가 시스템화에 대해 긍정적으로 평가하였다. 본 연구를 통해 작업불능일 산정업무 시 업무이해를 증진시키고 정량적인 업무수행에 따른 효율화를 도모할 수 있을 것으로 보이며 향후 시스템화에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
우리 군이 그동안 전차, 자주포, 미사일 등 주요 무기체계를 개발하여 전력화 하면서 외형적으로 괄목할만한 성과를 이루어 왔음에도 불구하고, 개발된 무기가 실제 전장에서 어떤 효과를 발휘할 것인가에 대한 척도를 제시해 주는 무기효과자료를 산출하는 것에 대해서는 관심이 부족하였다. 이러한 이유로 아직까지 무기효과자료 산출을 위한 기반이 미흡하여, 무기효과자료는 대부분 미국으로부터 도입된 JMEM 자료를 활용하고 있고 미 확보된 자료에 대해서는 사용부서에서 각자 연구하여 데이터를 생산, 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 수행되어 온 무기효과 산출방법론을 연구하여 간편하면서도 적은 예산으로 신뢰성있는 무기효과자료를 산출할 수 있는 방법을 도출하는 데 중점을 두었다. 미국의 JMEM 방법론으로부터 식별한 절차 및 알고리즘을 활용하고, 현재 한국군이 보유하고 있는 유사 무기체계의 무기효과자료를 기초로 통계 및 시뮬레이션기법을 복합적으로 적용하여 직사화기 중 대표화기인 전차를 중심으로 살상확률(Pk)을 계산하는 방법론을 제시하였다.
OneSAF 모델의 활용이 본격화될 것으로 판단되는 현재 시점에서 가장 중요한 요소는 입력 데이터의 확보이다. 특히 모델 운용자들이 가장 결정하기 어려운 입력 데이터는 명중률과 살상률 데이터이다. 이러한 데이터들은 개발시험평가와 운용시험평가 기간 중에 실시되는 실사격 실험들을 통하여 결정되므로 많은 자원과 시간이 소요된다. 따라서 상대적으로 효율적이면서 비교적 정확한 방법들이 필요하다. 본 논문에서는 명중률 데이터를 확보할 수 있는 가능한 방안들을 검토하고, 방안별로 어떻게 데이터를 산출할 것인가에 대한 방법론을 소개하였다. 먼저 JMEM 도구들을 사용하여 산출된 결과로부터 OneSAF 모델의 명중률 데이터로 변환하기 위하여 필요한 방법을 제시하였다. 다음은 기존의 분석용 모델인 AWAM 모델에 입력 데이터로 존재하는 %로 표시된 명중률 데이터를 오차(mil)형태로 변환하는 방법인 오차요소법을 적용할 수 있음을 보였다. 더불어 소개된 오차요소법을 사용하여 명중률을 산출한 결과를 수행하였다. 오차요소법을 사용하여 공개된 사진 자료로부터 투사면적을 계산하여 보다 정확한 명중률을 계산하였다. 최종적으로 정확한 명중률 산출의 중요성을 명중률이 전투효과에 미치는 민감도 분석을 실시하여 입증하였다. 본 논문에서는 명중률 데이터 결정의 중요성과 꾸준한 명중률 데이터의 수집 및 분석으로 M&S 체계의 신뢰성이 향상되어야 하는 것을 강조하였다.
최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.
온라인 수업에서 다양한 상호작용 도구의 적극적 활용은 비대면 수업의 한계를 극복하고 교사와 학생 간의 활발한 상호작용을 돕는다. 본 연구는 인수분해에 대한 오개념과 오류를 분석하고, 분석결과를 이용한 적절한 피드백을 제공하는 온라인 개별화 수업이 성취도에 미치는 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사교육의 영향이 적은 경기도 농촌 지역의 중학교 3학년 학생들을 대상으로 4주 동안(총 16차시) 실험을 실시하였다. 수업은 '구글클래스룸'을 LMS로 활용하고, 동영상 강의는 유튜브에 업로드하였으며, 화상회의 소프트웨어인 '줌(Zoom)'과 '페이스톡'을 통해 학생들과 상호작용을 하였다. 온라인 수업상황에서 '구글클래스룸'을 통해 학생의 과제와 질문을 실시간으로 확인할 수 있으며, 실험군에는 학생들의 질의 여부와 상관없이 과제와 시험에 대해 즉각적인 피드백이 이루어졌고, 대조군에도 피드백이 이루어졌으나 자발적으로 피드백을 원하는 학생에게만 이루어졌다는 점에서 차이가 있다. 학생의 실력 향상과 성취도의 변화 추이를 확인을 위해 사전검사, 형성평가 5회, 사후검사의 순서로 총 7번의 성취도 평가를 실시하였다. 5회의 인수분해 형성평가 분석을 통해 인수분해를 학습하는 과정에서 발생하는 오류 및 오개념의 유형을 파악할 수 있었는데, 학생들이 '다항식으로 된 인수를 하나의 인수로 인식하지 못함'과 '숫자는 인수가 아니다.'라는 오개념을 가지고 있는 것을 확인하였다. 학생들의 오류유형을 정리 또는 정의의 왜곡 오류, 기능상의 오류, 풀이를 검증하지 않는 오류, 무응답의 4가지 유형으로 나누고, 이를 개별화 지도에 이용하였다. 공분산분석 결과 두 집단은 1회부터 4회까지의 형성평가까지는 차이를 나타내지 않았으나, 5회차 형성평가와 사후검사에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내어 온라인 개별화 수업이 성취도 향상에 기여한다는 것을 확인하였다.
한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.
최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그 동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.
북한은 대한민국 지역시간으로 2017년 9월 3일 12시 30분 함경북도 길주군 풍계리 핵실험장에서 6차 지하핵실험을 실시하였다. 북한 6차 핵실험의 실체파 규모 측정에 있어서 미국지질조사국은 $m_b$ 6.3으로 발표한 반면 UN 산하 포괄적핵실험금지조약기구는 $m_b$ 6.1로 발표하여 상이한 값을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 규모의 차이를 규명하고 규모계산을 검증하고자 하였다. 이를 위해 진앙이 200 m 상호 이격된 5차 핵실험과 6차 핵실험의 지진원 상대비율을 30개 광대역 지진관측소 자료를 이용하여 측정하였다. 지진원 상대비율 측정을 통해 5차 핵실험에 대비한 6차 핵실험의 진폭변화가 주파수 영역에서 어떠한 양상을 보이는지 분석하고 실체파 규모 계산의 기준이 되는 1 Hz에서의 실체파 규모 $m_b$의 증가량을 계산하였고 이를 미국지질조사국과 포괄적핵실험금지조약기구에서 발표한 북한 5차 핵실험 대비 6차 핵실험의 실체파 규모 증가량과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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