본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.
인터넷이 발전하면서 이전에 존재하던 응용프로그램과는 다른 새로운 응용프로그램들이 등장하고 있으며, 이에 따라 트래픽의 특징 또한 변하고 있다. 그 결과 새로운 응용프로그램이 네트워크 성능에 미치는 영향도 변하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 P2P(Peer to Peer) 응용프로그램이 발생시키는 트래픽은 기존의 웹(HTTP)이나 FTP(File Transfer Protocol) 응용프로그램의 트래픽과 다른 통계적 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 P2P 트래픽의 특징을 분석하기 위해 KT(Korea Telecom)의 가입자망 트래픽을 측정하였다. 측정된 트래픽을 플로우별로 분석을 하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하고 웹 트래픽과 비교하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽과 비교해 매우 버스트(burst)하였으며, P2P 응용프로그램들이 업스트림 트래픽과 다운스트림 트래픽을 대칭적으로 만들고 있었다. 네트워크에서 발생되는 패킷 손실과 지연 등 QoS 관련 파라미터를 예측하기 위해, 본 논문에서는 잘 알려진 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 P2P 트래픽을 모델링하고 트래픽 모델의 정확성을 검증하기위해 SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 손실확률과 평균 지연시간을 비교하였다 시뮬레이션 결과 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽의 성능을 잘 예측할 수 있었으며, 네트워크를 설계하거나 성능을 측정할 때 입력 트래픽으로서 이 트래픽 모델들을 사용할 수 있다.
중 저준위방사성폐기물 처분부지에 대한 건설 및 운영 인허가 취득을 위한 종합적인 부지특성조사가 사업자인 한국수력원자력(주)의 책임 하에 이루어졌으며, 수리지질조사는 부지의 수리지질학적 특성 해석과 방사선적 안전성 평가를 위한 기초자료 생산을 목적으로 수행되었다. 처분부지의 수리지질특성은 주로 지표에서 이루어진 지질조사, 시추조사, 각종 수리시험 및 지구물리탐사 자료를 종합적으로 분석하여 수리지질체계의 특성을 평가하고, 이를 토대로 수리토양영역, 3 개의 수리암반영역 및 5 개의 투수성구조영역으로 구성되는 수리-구조모델을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 수리-구조모델과 수리인자는 지하수유동모델 해석 업무에 직접 이용되었다. 본 논문의 결과는 지표조사단계에서 얻어진 자료에 근거한 것이므로 수리지질특성과 관련된 제반 조사방법에 가정과 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 현재 진행 중인 지하시설 건설과정에 취득되는 직접적인 수리지질특성 관련 자료를 종합적으로 재 해석함으로써 부지특성조사 단계에서의 가정과 불확실성을 저감시킬 수 있고, 최종적인 수리-구조모델의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.
TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.
58개 기상관측소에서 최근 22년간(1981-2002) 측정된 기상 자료를 이용하여 국내의 기온(SAT) 및 지면온도(GST)의 시공간적 변동 경향을 분석하였다. 먼저 관측 자료로부터 각 관측소의 평균기온(MSAT)과 평균지면온도(MGST)를 계산하였으며, 다중선형회귀분석을 통해 MSAT와 MGST를 예측할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 회귀모형의 회귀변수는 관측소의 위도 및 고도이다. 회귀모형의 추정치와 실제 관측값의 결정계수($R^2$)는 각각 0,92와 0.94로 나타나 모형의 예측 정확성이 매우 높은 것으로 분석되었다. MGST는 지열펌프 시스템 설계의 주요 입력 변수이므로 최근 지열에너지자원 활용 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 변수이다. 따라서 제시된 회귀모형은 신뢰할만한 관측 자료가 없는 지역에서 MGST를 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 예상된다. SAT 자료에 대한 선헝회귀분석을 통해 지구온난화 및 도시화에 기인한 기온 상승의 장기 추세 변동성을 탐색하였다. 1개 관측소를 제외한 57개 관측소에서 $0.005{\sim}0.088^{\circ}C/yr$ 범위의 기온증가율을 가지는 추세 변동이 확인되었다. 또한 GST에 영향을 미치는 기상요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. GST는 주로 SAT 및 일사량에 의하여 결정되지만 강수 및 증발에 의한 토양의 열용량 변화, 적설에 의한 대기와 지표면 차단, 지구복사에 영향을 줄 수 있는 대기의 조건 변화 등이 복합적인 변동 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
미국에서는 오래 전부터 보다 효율적인 폐수 처리를 위해 1차 처리된 폐수를 연안의 폐수처리장으로부터 긴 관을 통해 심해저로 흘러 보내고 있고 큰 효과를 보는 것으로 알려져 있다. 그러나, 십해저 확산배출구률 통해 흘러 나와 형성된 플룸이 근접한 연안에 간접적으로는 인간의 건강에 해를 줄 수가 있기 때문에 바다의 물리적인 조건과 지형적인 조건을 고려한 심해저 확산배출구의 적절한 수심에서의 배치가 필수적이라 하겠다. 미국의 세계적인 관광 도시 호놀룰루시가 위치해 있는 오하우섬 남쪽에서는 위치의 중요성과 다량의 배출 폐수 때문에 중요시되는 샌드 아일랜드 배출구와 호노울리우리 배출구가 관심의 대상이 되었으며 현재까지 화산배출구의 배치에 적합한 수십선정에 대한 타당성 연구가 진행되어져 왔다. 최근에는 9백만 불의 지원을 받아 행한 마말라 만에 대한 이전의 연구(프로젝트MB-4)에서는 샌드아일랜드의 확산 배출구 주위예서 플룸의 표면수도달 빈도가 실질적인 값보다 훨씬 높은 값으로 계산되었는데 본 논문에서는 마말라 만에 대한 연구의 단점을 보완하고 마말라 만 연구에서와 같은 모델을 이용하여 플룸의 표면수 도달 빈도와 초기 회석도를 실질적인 값에 거의 근접시키는데 성공했다. 본 논문에서 중요시한 것은 마말라 만 연구에서 선택된 특정 모델의 입력 변수 중에서 배출구 주위의 해수 컬럼에서 상층과 전체적인 밀도분포를 고려하지 않은 데서 오는 단점을 보완하여 1미터 간격으로 측정된 상충을 포함한 현실적인 밀도분포를 이용하고 플룸의 상승과 초기 희석도를 계산할 때 상층의 밀도 분포를 고려하였다. 앞으로의 연구에서 상층파 전체적인 밀도 분포를 고려함으로써 예측 수치를 더욱 현실 값에 접근시킬 수 있음을 입증하였다.
수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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