본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.
곡교천 유역의 홍수-유출 특성을 파악하는 연구를 수행하기 위하여 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 이 유역은 일부 소유역에서 대규모 농업용 저수지가 있어 소유역으로부터 발생한 초기 유출이 저수지에 의해서 상당량 저류되는 특징을 갖고 있다. 이러한 현상을 반영하기 위하여 3가지 침투모의 방법을 사용하였으며, 방법 1은 기존의 유출곡선지수법, 방법 2는 방법 1에 표면법 기능을 추가한 방법, 방법 3은 초기 및 일정손실율 방법이다. 모형은 3가지 방법으로 손실계산, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환, 지수함수적 감소법으로 기저유량, Muskingum 법으로 하도추적 하는 과정을 포함한다. 모형에서 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. NSE, RAR, and PBIAS 등의 평가지표를 사용하여 모형의 보정을 수행하였다. 유출체적, 첨두유량, 첨두발생시각 등에 대하여 모의치와 실측치를 비교한 결과 초기손실을 반영할 수 있도록 설계된 방법2와 3에서 우수한 결과를 나타낸 반면, 그렇지 못한 방법 1은 모의치와 실측치의 차이가 큰 것으로 나타났다. 복합 강우인 경우에 방법 3은 방법 2에 비하여 좋은 결과를 나타내지 못하였다. 결론적으로 방법 2가 단일 강우나 복합강우 모두 좋은 결과를 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.
본 연구는 전라도 지역의 주요 수종인 소나무와 편백의 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델과 지위지수곡선을 개발하여 합리적인 경영과 지속가능한 산림경영체계의 기초자료를 제공할 목적으로 실시하였다. 데이터는 맞춤형 조림지도 제작을 위한 전라도 지역에 생육하고 있는 소나무 3,055본(611개 표본점), 편백 3,345본(669개 표본점)에 대한 표고, 경사도, 방위, 토양형, 우세목의 수고와 흉고직경, 수령 등을 측정하여 수집하였다. 전라도 지역 소나무와 편백에 대한 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델은 Petterson식, Michailow식, Log식을 이용하였으며, 연령에 따른 우세목의 수고생장모델은 Chapman-Richards식, Schumacher식, Gompertz식을 이용하여 개발하였다. 흉고직경에 따른 우세목의 수고생장모델은 소나무와 편백 모두 잔차평균제곱의 값이 가장 낮은 Pettersosn식을 선정하였다. 연령에 따른 우세목의 수고생장모델은 국가수준에서 사용하고 있는 Chapman-Richards식을 선정하였다. 지위지수의 추정을 위하여 기준임령(Base age)은 30년을 사용하였다. 그 결과 소나무는 지위지수 6~18, 편백은 지위지수 6~22로 국가수준에서 사용하고 있는 지위지수곡선에 비해 매우 다양하게 지위를 추정할 수 있어, 현실임분의 합리적인 경영을 위한 자료제공에 적합한 것으로 판단된다.
The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.
자동차 편의 장치에 대하여 고객들은 높은 효율과 많은 기능을 요구하고 있으며, 이러한 자동차 어플리케이션에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 자동차 편의 사양으로 개발된 무선충전기의 PCB(printed circuit board) 발열 성능 향상을 위한 열 유동해석에 관한 연구를 진행하였다. 무선충전기는 PCB의 전력 손실 및 열 저항의 특성 발열에 따라 충전의 성능이 급격히 저하된다. 따라서 열 유동해석 시뮬레이션을 통해 최적의 PCB 설계 및 부품의 실장 위치를 제안하고, 각 설계 단계에서 해석을 통해 디자인을 결정한다. 이후, 실제 환경 조건에서 해석결과 정합성 검증을 위해 시험을 수행하고 결과를 비교 분석한다. 본 논문에서는 HyperLynx Thermal와 FloTHERM 프로그램을 사용하여 PCB 모델링 및 과도 응답 열 유동해석을 수행하였다. 또한, 해석 및 측정 결과의 정합성 검증을 위해 적외선 열화상 카메라를 사용하여 시험을 진행하였다. 최종 결과 비교에서 해석과 시험의 오차는 10 % 이내로 확인되었고, PCB의 발열 성능도 향상되었다.
본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.
본 연구에서는 한반도 중심 해역을 포함하는 북서태평양 영역에서의 폭풍해일 예측을 위해 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean) 모형을 이용하여 지역규모의 폭풍해일 예측시스템을 구축하였다. 이 시스템은 조석과 해일 예측으로 구성되어 있으며보다 정확한 폭풍해일을 예측하기 위해 수심자료와 대기-해양 경계에서의 모수화(parameterization) 최적화 과정을 수행하였다. 이를 통해 2018년 8~10월과 태풍 솔릭 사례에 대하여 국립해양조사원 조위 관측자료를 이용한 통계 방법을 적용하여 검증을 수행하고, 이를 POM(Princeton Ocean Model) 기반의 예측모델 결과와 비교하였다. 수행결과 NEMO 기반의 폭풍해일 예측시스템이 POM 기반의 예측결과에 비해 평균오차와 RMSE가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 NEMO 기반 예측결과에서 전반적으로 오차가 낮게 나타났다.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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