불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
A sensitivity study has been performed using ARPS (Advanced Regional Prediction System) version 5.2.10 in a downslope windstorm case of 12-13 February 2006. The purpose of this study was to find out the role of the inversion layer of temperature mainly in relation to the strength of the downslope winds over the Yeongdong region located downstream of the Taebaek mountains. Under the conditions of N (Brunt-$V{\ddot{a}}is{\ddot{a}}la$ frequency)=0.008 and N=0.016, the effects of the presence of the inversion layer, its variation of height of the layer, and the depth of the layer were identified. The sensitivity experiments suggested that the inversion layer effected the downstream wind speed of the mountains under both conditions of N=0.008 and N=0.016, and notably when the inversion layer was located near the mountain crest the downstream wind speed of the mountains was strong (~ $27ms^{-1}$) only under the condition of N=0.016. In addition, when the atmosphere was rather stable (N=0.016) and the depth of the layer was relatively thin (765 m) the downstream wind speed of the mountains was the strongest (~ $30ms^{-1}$) among the sensitivity experiments.
The purpose of this case study is to determine the possibility of Numerical Forecasting of sea fog at West Sea in spring time. For practical method of analyzing the data collected from 24th to 26th March 2003, Numerical Weather Prediction model MM5(Mesoscale Model Version 5) and synoptic field study using synoptic chart, upper level chart, and sea surface temperature were employed. The results of synoptic field analysis summarized that sea fog at West sea in spring is intensified by the inflow of the warm flow from west or southwest, low sea surface temperature to increase the temperature difference between air and sea surface, and inversion layer to disturb the disperse. It appears that the possibility of sea fog forecasting by MM5, in view of the result that the MM5 output is similar to the synoptic fields analysis.
A robust objective function in the frequency domain is applied to the acoustic full waveform inversion. The proposed objective function is defined as $l_1$-norm of residual wavefields in the frequency domain. Generally, the full waveform inversion is extremely sensitive to a number of factors such as parameterization, initial model, noise and so on. The numerical tests were performed for checking the sensitivity to attenuation and several noises. For the comparison with other objective functions, the conventional least-squares method and the logarithmic method were tested under the same condition. The synthetic data examples show that the proposed algorithm is more robust than the well-known methods.
지반의 S파 및 P파의 깊이에 따른 변화를 원위치에서 측정하기 위하여 다운흘 시험 (downhole testing)과 SCPT (seismic CPT) 등이 널리 사용되어 왔다. 다운홀 시험과 SCPT는 경제성, 운용의 용이성, 발진원의 단순성 등의 측면에서 효율적이기 때문에, 현재 지반조사에서 그 사용빈도가 더욱 증가하고 있는 추세이다. 특히 최근에는 다운흘과 SCPT의 자료 분석을 자동화하기 위한 노력의 일환으로 interval measurements의 기법이 활용되고 있는데, 현재 이에 대한 적절한 역산해석 (inversion analysis) 기법이 없는 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 다운홀이나 SCPT의 interval measurements를 분석하기 위한 새로운 역산해석 기법을 제안하였다. 제안된 역산해석 기법의 정모델링(forward modeling)에서는 탄성파의 전파를 Snell의 법칙에 의거하여 굴절.반사되는 현상을 고려하였곡, 역산해석을 위해서는 최대공산법 (maximum likelihood method)을 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안한 역산해석 기법의 검증을 위하여, 하나의 S파 주상도를 가정하고 이에 대하여 다운흘 시험을 모사하였다. 이론적으로 수행한 다운홀 시험 결과에 대하여 기존의 비 역산해석 방법과 본 논문에서 제안한 역산해 석 기법에 의해서 S파 주상도를 추정하였는데, 그 결과 본 논문에서 제시한 역산기법이 가장 정확한 결과를 도출하였으며, 다운홀 시험과 SCPT을 자동화하는데 효율적으로 적용이 될 수 있음을 입증하였다.
물리탐사 자료의 역산 해를 찾는데 흔히 이용되는 결정론적 해법은 지역 최소점에 빠져 적절한 해에 수렴하지 못할 가능성이 크다는 단점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위한 대안 중 하나는 확률론적 접근법에 기반한 전역 최적화 방법을 이용하는 것이며, 여러 방법들 중에서 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)법의 적용사례가 많이 소개되었다. 이 논문에서는 PSO법을 이용한 소형루프 전자탐사 자료의 층서 구조 전기비저항 역해석 알고리즘을 개발하고 합성자료를 이용하여 역산실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 Gauss-Newton 알고리즘으로는 최적의 역산해를 찾는데 어려움이 있는 소형루프 전자탐사 자료의 역산 시도에 PSO 방법을 적용하면 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.
주시 토모그래피의 한계인 분해능을 극복하기 위하여 새로운 영상화 기법이 요구되며 그 중의 하나가 파형 역산이다. 파형 역산은 위상뿐만 아니라 파동의 진폭을 동시에 이용하므로 지하구조를 고해상으로 영상화할 수 있는 기법이다. 그러나 파형역산은 전파와 역전파의 모형반응 계산이 요구되므로 많은 계산 시간이 요구된다. 본 연구에서는 파형역산 기법에서 효율적인 합성 파동장 계산을 위하여 속도-응력법을 이용하였다. 시추공 영상화 기법들의 분해능을 알아 보기 위하여 수치모형에 적용, 비교하여 파형역산과 주시 토모그래피의 분해능을 살펴보았다. 파형역산의 분해능 한계는 Schuster가 유도한 구조보정의 분해능 한계와 유사함을 알 수 있었다. 시추공의 기하학적인 문제로 인한 커버리지의 부족의 문제는 VSP자료를 적용함으로서 해결할 수 있어 수평적인 분해능이 향상되었다. 또한 구현된 알고리듬의 현장적용성을 평가하기 위하여 실제와 유사한 이론모형에 적용해보았으며 이 때 발생하는 비선형성을 줄이기 위해 초기치로 주시역산 토모그램을 적용하여 좋은 결과를 얻었다.
이 연구에서는 표면파의 분산 특성을 지반 공학에 적용하여 비파괴 시험으로 강성도 프로파일(stiffness profile of shear)를 얻는 방법인 표면파 기법(SASW, spectral analysis of surface waves)의 효율적이고 경제적인 역산을 수행하기 위하여 해석적으로 자코비안을 도출하였다. 표면파 기법은 지하구조를 균질한 수평 층으로 가정하여 레일리 파의 파장 대 위상 속도 관계인 분산 곡선으로부터 레일리 파와 전단파 간의 속도 비례 관계를 이용하여 지하 천부의 전단파 속도 구조를 파악하는 방법이다. 해석적으로 자코비안 식을 유도하여 역산을 수행하므로서 수치적으로 자코비안을 구해 역산을 수행하는 방법에 비해 지하구조를 N개의 수평 층으로 나누었을 때 계산 시간을 2N 배 빠르게 역산을 수행할 수 있었다. 차분 전개를 통한 이론 분산 곡선 응답 반응 알고리즘으로 이론분산 곡선을 구한 후 해석적으로 도출한 자코비안을 이용하여 제한 조건을 가한 감쇠 최소 자승법을 이용하여 이론 모형에 대한 반응 양상을 검토, 고찰하여 타당성을 검증하였다. 물리적 특성을 직접 확인할 수 있었던 현장의 도로 포장체에 대해 적용하므로서 현장 적용 가능성을 확인하였다. 또한 표면파 기법의 응용으로 터널의 숏크리트 두께 및 배면의 전단파 주상도를 얻을 수 있었고 이로부터 터널의 건전성 평가를 내릴 수 있는 가능성을 제시하였다.
해상탐사에서 얻어지는 현장자료는 바람, 파도, 조류, 배경매질의 유속 등 다양한 환경요소에 영향을 받는다. 배경매질의 유속을 제외한 대부분의 환경요소는 자료처리 단계에서 적절한 보정이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 배경매질의 유속정보가 파형역산에 미치는 영향을 분석하기 위해 배경매질의 유속정보를 고려하는 파동 방정식 모델링을 활용하여 관측자료를 생성하고, 생성된 자료를 통해 수치 실험을 진행하였다. 수치예제에는 다소 비현실적인 유속이 적용된 결과도 포함되어 있다. 이와 더불어, 탐사자료의 유속정보를 수치적 기법으로 도출하여 역산을 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 유속에 따른 결과를 얻고자 하였다. 기존의 유속을 고려하지 않은 역산 결과와 제안된 알고리즘으로 수행한 역산 결과 비교를 통해 유속의 세기가 갱신되는 물성정보에 미치는 영향을 확인하였다.
광대역 유도 분극 (spectral induced polarization, SIP) 탐사는 일정 주파수 영역에서 임피던스 자료를 측정하고, 이 자료로부터 광대역 주파수 특성을 추정하기 위한 주파수 분석으로 이루어진다. 지하매질에 대한 광대역 주파수 특성을 정확하고 정량적으로 추정하기 위해서는 기존의 방법보다 정교하고 안정적인 역산 알고리듬이 필요하다. 이를 위해 이 연구에서는 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여 두 단계로 이루어진 역산 알고리듬을 개발하였다. 첫 번째 단계에서 각각의 주파수 자료에 대한 복소 전기비저항들 사이에 제한조건을 가하여 모든 SIP 탐사자료를 한꺼번에 역산한다. 새로운 제약조건은 각각의 주파수 자료들로부터 역산된 복소 전기비저항들이 모두 유사한 특성을 보일 것이라는 가정을 통해 역산 과정에서의 잡음 특성을 향상시킬 수 있는 특정을 가진다. 수치 실험을 통하여 이 연구에서 채택한 상호 제한 조건은 역산 과정상의 인위적인 잡음을 성공적으로 제거하고 있음을 확인하였다. 두 번째 단계로서 이전 단계에서 얻어진 각각의 주파수에 대한 복소 전기비저항 자료로부터 SIP 변수의 공간적인 분포를 계산하기 위하여, Cole-Cole 모델을 이용하여 SIP 변수들을 역산을 통해 계산하게 된다. 수치 실험을 통하여 역산된 SIP 변수의 영상이 실제 모델과 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 개발된 SIP 해석기법은 일반적인 전기비저항 탐사보다 유용한 지하 영상을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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