가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
주식시장에서 관찰되는 변동성은 시간에 따라 변하는 특징이 있는데, 변동성의 지속성을 기준으로 지속적인 변동성(long-lived volatility)과 일시적인 변동성(short-lived volatility)으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 한국 주식시장의 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하였으며, 지속적 변동성에서 관찰되는 주요 특징과 거시경제적 관련성을 분석하였다. 전체 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하기 위해 GARCH-MIDAS 모형을 사용하였으며, 지속적 변동성을 구성하는 정보변수로는 실현된 변동성(realized volatility)을 활용하였다. 1990~2009년의 표본기간에 대해 모형을 추정한 결과, KOSPI 수익률의 지속적 변동성에는 과거 3~4년까지의 정보가 주요하게 반영되는 것으로 나타났다 또한 . 1994~2009년 기간에 있었던 KOSPI 일별 변동성의 변화 중 약 2/3 정도가 지속적 변동성의 변화에 의한 것으로 나타났다. 한편, 주식시장의 변동성에서 관찰되는 장기적인 변화는 그에 상응하는 거시경제여건의 변화와 관련이 있을 수 있는데, 1994~2009년의 기간에 대해 분석한 결과 주식시장의 지속적 변동성은 경기역행적 특징을 보이는 가운데 물가상승률에 대해서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 거시경제적 불확실성이 상승하는 시기에는 주식시장의 지속적 변동성도 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 주식시장의 지속적 변동성과 거시경제여건과의 관련성에 대한 이상의 분석 결과는 경제안정화를 위한 거시경제정책이 주식시장의 변동성 완화에도 기여할 수 있음을 시사한다.
통계적 신호 전송에 관한 위너의 MMSE와 정보이론 관점에서 처음으로 증명한 샤논의 상호 정보량을 비교함으로서 둘 사이의 관련성을 연구하였다. 위너가 신호 전송에서 보려했던 것은 잡음이 존재하는 채널에서 복원하려는 신호의 전송 품질의 근본적 극한(limit)를 계산해내려는 것이라 해석할 수 있다. 반면, 샤논은 엔트로피 개념을 적용하여 상호 정보에 대한 불확실성의 차를 최대화로 하는 전송 정보량의 근본적 상한(upper bound)의 극한(limits)을 계산을 계산하려는 것이라 해석할 수 있다. 본 논문의 관심은 샤논의 점 대 점 채널 용량의 근본적 극한을 계산하는 샤논의 공식을 유도함에 있어 위너의 최소 평균 자승 오차(MMSE) 컴바이너에 의한 최적 위너 필터를 사용했을 때 위너의 MMSE와 샤논의 상호 정보량이 미적분관계로 연결되어 있음을 확인하는 것이며, 위너 필터의 MMSE 와 샤논의 상호 정보량이 만나는 점에서 대역 효율성의 상한과 에너지 효율성의 하한을 계산하였다. mod-${\Lambda}$ AWGN 채널 모델에 의한 적절한 성형 격자 ${\Lambda}$의 선택과 ${\alpha}$의 MMSE 추정에 의해 격자형 부호 방식이 샤논의 원래 채널 용량 극한에 미치게 됨을 확인하였다.
전 세계적으로 기업환경의 불확실성과 복잡성과 더불어 기업은 경쟁우위를 확보하기 위한 핵심요소의 하나로 공급사슬관리에 집중해오고 있다. 성공적인 공급사슬관리는 기업의 내부적 핵심역량과 공급사슬에서의 개별 기능의 통합을 강화하기 위한 노력을 추진해 왔다. 본 연구의 목적은 기업 간 정보공유가 공급사슬통합과 기업성과에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 선행연구를 통해 설정된 연구가설을 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 전체 723부의 설문지가 가설검정을 위해 투입되었다. 본 연구를 통해 기업간 정보공유는 공급사슬통합에 커다란 영향을 미치며, 이는 운영적·전략적 수준에서 재무, 시장점유율 그리고 고객 만족 등의 기업성과에 긍정적 영향을 미친다는 결과를 도출하였다. 기업간 정보의 통합과 공유를 통한 공급사슬의 통합은 정보, 서비스, 재화 및 돈의 흐름을 촉진시킨다. 그러므로 만약 공급사슬의 구성원간 정보가 단절되며 전체 공급사슬관리에 부정적인 효과를 가져올 것이다. 반면 공급사슬구성원이 단일의 플랫폼에서 실시간으로 효율적으로 정보를 고유할 수 있다면 전체 공급사슬의 최적화를 도모할 수 있다. 전략적이고 운영적 수준에서 정보의 공유와 통합은 공급사슬통합에서 중요한 역할을 하며, 이는 기업의 성과와 경쟁력 제고에 기여할 것이다.
본 연구에서는 수동, 능동, 반능동 및 복합 시스템과 같은 다양한 제어시스템의 효율성을 미국토목학회에서 제시한 지진하중을 받는 첫번째 벤치 마크 사장교을 이용해 조사하였다. 이 벤치마크 문제는 2003년 완공 예정으로 미국 Mississippi주에 건설중인 Bill Emerson Memorial교를 대상 구조물로 고려하였다. Bill Emerson Memorial 교는 New Madrid 지진구역에 위치하고 Wississippi 강을 횡단하는 주요 교량이라는 점 때문에 설계 단계에서부터 내진설계가 고려되었다. 사장교의 상세한 설계도면에 기초해 교량의 복잡한 거동을 나타낼 수 있는 3차원 선형모델과 각 제어시스템의 성능을 평가하기 위한 18개의 평가기준이 개발되었다. 본 연구에서는 네 종류의 수동제어 시스템, 한 종류의 능동제어 시스템, 두 종류의 반능동제어 시스템 밑 세 종류의 복합제어 시스템이 고려되었다. 수치해석 결과 모든 제어시스템은 지진하중을 받는 벤치마크 사장교의 응답을 감소시켰다. 그러나, 수동제어 시스템의 경우에는 뛰어난 제어성능을 얻기 위해서 다른 제어시스템에 비해 커다란 제어력을 필요로했다. 강인성에 관한 수지해석 결과에 따르면, 수동, 반능동 및 복합제어 시스템이 구조물 강성의 불확실성에 대해 강인함을 보였다. 따라서, 반능동 및 복합제어 시스템이 토목구조물과 같은 대형구조물의 실제 적용에 보다 적절하다.
본 논문에서는 임의적으로 발생하는 폴리토프 불확실성과 외란을 고려한 시간지연시스템의 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기설계 알고리듬을 다룬다. 먼저 임의적으로 발생하는 불확실성과 외란을 가지는 시간지연시스템을 설계하고, Lyapunov 안정성 분석과 $H_{\infty}$ 성능지수를 기반으로 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기가 존재하기 위한 충분조건을 선형행렬부등식(LMI, linear matrix inequality)의 형태로 제시한다. 구한 충분조건은 변수치환과 슈어 여수(Schur complement) 정리를 바탕으로 파라미터의 함수를 포함한 파라미터화 선형행렬부등식(PLMI, parameterized linear matrix inequality)으로 표현할 수 있으므로 PLMI의 모든 해로부터 제어기이득과 비약성을 만족하는 제어기 섭동영역 및 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 노옴 한계치 ${\gamma}$를 한번에 구할 수 있다. 마지막으로 예제와 모의실험에서 제안한 강인비약성 $H_{\infty}$ 제어기가 임의적으로 발생하는 불확실성 및 외란, 시간지연이 있더라도 폐루프시스템을 안정화시키고 $H_{\infty}$ 성능을 보장함을 확인하고 확정적인 불확실성을 기반으로 설계한 제어기와 성능을 비교한다.
풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.
IT프로젝트는 구성원들간의 역할과 업무구분에 있어서 불확실성이 높은 지식서비스형 프로젝트이다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 환경에서의 촉진행위를 설명하고 있는 사회적 상호의존성 이론의 틀에 의거하여 IT프로젝트의 상황을 실증적으로 분석하였다. 연구모델로서 목표와 업무의 상호의존성을 독립변수로 하여 촉진행위인 커뮤니케이션 효과성과 지식공유를 매개변수, 그리고 성과를 종속변수로 설정하였고 기존에 개발되어 온 항목들을 활용하여 설문을 구성하였다. 123개의 IT프로젝트에 참여하였던 개발자와 현업실무자들을 일대일 쌍으로 구성하여 데이터를 수집하였다. 분석결과 기본적으로 사회적 상호의존성 이론이 적용됨을 실증할 수 있었고 세부적으로는 지식공유가 무엇보다 중요한 매개역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 커뮤니케이션 효과성은 프로젝트 성과에 직접적으로 영향을 미치기보다는 지식공유를 통하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 추정할 수 있었다. 목표의 상호의존성은 지식공유보다는 커뮤니케이션을 활성화시키는 효과가 있었고 지식공유는 이러한 커뮤니케이션 활성화와 더불어 업무의 상호의존성에 영향을 받아 프로젝트의 성과를 높이는 것으로 추정할 수 있었다. IT프로젝트의 실무에 있어서는 프로젝트를 성공시키기 위해서 팀 구성원들간의 지식공유를 촉진할 필요성이 확인되었다. 이러한 지식공유 활성화를 위해서는 무엇보다도 프로젝트 구성원들이 서로간의 상호의존성을 다양한 측면에서 지속적으로 확인하면서 촉진행위를 할 수 있도록 조직을 구성하고 자원을 배분하고 소통의 강도를 높여야 할 것으로 보인다.
본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내린다. 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수량 조건하에 수공구조물을 설계할 경우 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 특히 우리나라의 경우 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수량의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라 연강수량 특징도 바뀌고 있다. 즉, 기존의 단일 분포형으로 재현이 가능했던 수문기상 자료들이 혼합분포형의 특징을 가지게 되었으며 이러한 변화를 고려할 수 있는 극치빈도분석 개발이 요구되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 극치강수량 자료에 대해서 기존의 단일 Gumbel 분포형 기반 극치빈도분석과 혼합 Gumbel 분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였다. 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion (BIC) 값을 비교하였다. 분석한 결과, 앞서 제안된 혼합 Gumbel 분포형은 하나의 첨두를 가지는 단일 Gumbel 분포형에서 반영되지 못한 꼬리(tail)부분의 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 설계강수량을 추정할 때 보다 신뢰성있는 접근이 가능하였다. 이러한 점에서 우리나라 극치강우자료 분석시 기존 단일분포기반의 빈도해석기법에 대안으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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