본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper proposes Power System Health Index(PSHI) newly. The paper describes several kind of power system health indices based on two main categories, which are adequacy and security. In adequacy, four kinds of health indices of Frequency, Voltage, Reserve(Operating Reserve Power and Frequency Regulation Reserve Power) and Overload of lines and transformers are proposed. In security, four kinds of health indices of Voltage(154kV, 345kV and 765kV), Overload of lines and transformers, Power flow constraint among areas and SPS are proposed. All indices are mapped with three domains, which are indicated as Health, Margin and Risk, defined with expert interview. While domains of health, margin and risk is defined similar with the conventional well being analysis of power system. The criterion of the domains is proposed using an interview with expert operators and practical reliability codes in Korea. The several kinds of health index functions, which are linear ratio, piecewise linear ration and reverse ratio function etc. are developed in this paper. It will be expected that the developed health indices can help operators to control power system more successfully and also prevent power system from accident as like as black out in future because operator can make a decision immediately based on more easily visual information of system conditions from too much indices acquisition of complex power system.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 방법의 3차원 컴퓨터단층영상에서 혈관을 추적하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 해당 방법은 먼저 빠르게 다수의 2차 혹은 3차의 정칙곡선들로 대표되는 혈관의 지역적 모델들을 생성한다. 혈관의 특징을 고려한 비용함수로부터 각 곡선들은 영상데이터를 기반으로 생성된 비용을 부여 받는다. 추적 과정에서 매 단계 다음 혈관을 추정하기 위한 곡선들은 특정 기준에 의하여 여과되어 결국 혈관의 내부에 위치한 곡선들만 걸러낸다. 그 후 이들을 기반으로 혈관의 중심 선에 해당하는 최적의 정칙곡선 하나를 선정하게 된다. 지역적으로 최적인 정칙곡선이 순차적으로 검출되며 이들을 연결하여 하나의 혈관을 대표하는 구분적으로 부드러운 곡선을 만들어낸다. 짧은 정칙곡선은 제어 점들만으로 빠르게 기하학적 변환이 가능하며, 정의역 모든 구간에 대하여 미분이 가능하므로 곡률과 비틀림과 같은 기하학적 정보를 얻기 용이한 장점이 있다. 해당 방법에서 사용되는 정칙곡선모델이 혈관을 분류하고 추적함에 있어서 그 적합성을 증명하였고, 공공 데이터를 이용한 실험을 통하여 정확성과 수행 시간에 대해 최신기법들과 비교할만한 결과를 얻었다.
본 연구는 유역을 폐선형계로 본 강우와 유출간의 해석으로부터 1시간대표단위유량도를 유도하기 위한 알고리즘을 개발한 것이다. 단위도 유도에 필요한 기저유출과 직접유출의 분리는 본 연구에서 개발된 다변굴곡법에 의하였으며, 종래의 방법들에 비해 비교적 좋은 결과를 주었다. 초과우량의 산정을 위해서는 $\Phi$ index 법의 개념을 각 시간별로 적용하는 수정 $\Phi$ index 법을 개발 적용함으로써 종래의 $\Phi$ index 법의 약점을 보완할 수 있었다. 이와 같은 방법으로 직접유출과 이에 상응하는 초과우량을 결정한 후 각 호우집단별로 1시간단위도의 시간별 종거를 시산에 의해 결정하되 관측수문곡선을 재연토록 함으로써 구간별 지수함수형의 단위도를 유도하였다. 본 연구의 타당성 검정을 위하여 낙동강의 남하 및 동촌 지점과 금강의 용 담 지점의 1시간대표단위도를 유도하고 그 결과를 합성단위도법 및 Nakayasu 방법에 의한 결과와 비교 검토하였으며, 단위도의 유도에 사용하지 않은 호우사상에 대하여 유도된 1시간 대표단위도를 적용함으로써 관측치와 산정치를 비교하였다. 본 해석의 일반화를 위하여 주 프로그램과 3개의 부 프로그램(초과우량 산정, 회선누적, 크기배열)으로 구성되어진 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, 이 프로그램은 타 유역에 그대로 적용이 가능토록 되어 있다.
도시고속도로축은 도시고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 인접도로로 구성된 가로망을 말한다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 생길 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 인접도로로의 경로전환을 통해 도시고속도로축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 도시고속도로측에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 인접도로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 따라서, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 진입 램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 인접도로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하였으며 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형 형태로 구성하였다. 본 통합제어모형은 기존의 선형계획법을 이용하여 제어변수의 값을 쉽게 구할 수 있으며, MPL(버젼 4.0)을 이용하여 문제를 풀었다. 또한, 시뮬레이션(TSIS 4.01)을 통해 통합제어모형과 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.
본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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