본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.
현재까지 연결선을 타이밍(timing) 관점에서 해석하려는 시도들은 많았지만, 전력 소모의 관점에서 해석하려는 시도는 많지 않았다. 그러나 지금은 연결선의 저항 성분과 신호의 상승 시간이 점차 증가하는 추세에 따라 회로 연결선에서의 전력 소모가 증가하고 있는 시점이다. 특히, 클럭 신호선의 경우 칩 전체 전력 소모 중 30% 이상을 차지하고 있다. 따라서 회로 연결선에서의 전력 소모를 효과적으로 계산하는 방법이 필요하며, 본 논문에서는 회로 연결선의 동적 전력 소모를 계산하는 간단하면서도 정확한 방법을 제시하고자 한다. 사이즈가 큰 연결선의 동적 전력 소모를 계산하기 위한 축소 모형을 제안하고, 이 축소모형을 구성하는 방법을 제시한다. 제안한 축소 모형의 해석을 통해 연결선 전체의 동적 전력 소모를 근사할 수 있음을 보이고, 이를 간단히 계산하는 방법을 제안 하고자 한다. 노드 수 100∼1000개까지 RC 회로에 대해 제안한 방법을 적용한 결과 연결선의 전력 소모는 HSPICE에 비해 1.86%의 평균 상대 오차 및 9.82%의 최대 상대 오차를 보였다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.
일반국도의 상시조사 자료는 교통량 조사 장비를 통해 수집되며, 수집된 자료가 누락되거나 불량일 경우 통계자료의 객관성을 유지하기 위해서 보정을 해야 한다. 교통량 결측 자료의 보정을 통계적인 방법으로 접근하여 신뢰성을 높이고자 본 연구에서는 보정 대상 시간과 동일시간의 자료를 적용할 수 있는 자기회귀분석과 보정 대상 지점과 동일 지점의 자료를 적용할 수 있는 계절 시계열 분석을 이용하여 보정하는 방안을 제시하였다. 계절 시계열 분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 결측 기간이 길어질수록 오차가 커지는 것으로 분석되었다. 이것은 단기예측의 경우 실제자료를 이용하여 예측 값을 제시하지만, 장기예측의 경우 예측된 자료를 이용하여 예측값을 제시하기 때문에 신뢰성이 떨어지기 때문이라 판단된다. 자기회귀분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 시계열분석에 비해서 오차가 적은 것으로 분석되었다. 이것은 교통량자료는 과거 패턴보다 현재 시점의 영향을 더 많이 받는 것이기 때문이라 판단된다 하지만 자기회귀분석은 인근에 패턴이 유사한 지점이 있어야 가능하며, 인근에 유사한 지점이 있더라도 그 지점의 자료가 불량일 경우 보정이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 경우에는 과거자료를 이용해서 보정할 수밖에 없으며, 단기 결측의 경우에는 시계열분석을 이용할 수 있다.
국내 건설현장의 인력은 점점 더 고령화 되고 있다. 건설기능인력의 부재 및 인력수급의 어려움으로 인한 건설공사의 생산성 및 품질저하를 막기 위한 다양한 방법들이 고안되고 있다. 특히 건설공사에 필수적인 중장비와 관련해서 Machine Guidance (MG), Remote Machine Control 등 다양한 방법을 적용하여 생산성 제고 및 품질 향상을 도모하고 있다. MG의 등장 이래로 많은 선행연구가 진행되었으나, 측설(공사 등에 있어서 굴착 경계면, 기준선 중심선 등을 표기하는 것)이 힘든 환경에서의 현장 테스트는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구에서는 측설이 복잡한 현장을 대상으로 MG 굴삭기의 현장 테스트를 진행하고 생산성 분석, 품질평가를 수행하였다. MG 굴삭기를 적용한 후 생산성을 분석한 결과 최솟값은 20.5%, 최댓값은 56.9%, 4일 평균 생산성은 표준품셈 대비 38.3% 증가하였다. 또한 품질평가를 진행한 결과 선행연구 결과 대비 수평 오차 ${\pm}1cm$, 수직 오차 ${\pm}2cm$로 검증되었다
이 연구에서는 GNSS 시뮬레이터 오차생성을 위하여 Hopfield 모델, 수정 Hopfield 모델, Saastamoinen 모델, 그리고 단순모델에 기상 기본값을 적용함으로써 대류층 신호지연량을 산출하였다. 그리고 GIPSY로 산출한 신호지연량을 참값으로 가정한 후 각 모델을 이용하여 산출한 신호지연량과 비교하였다. 그 결과 단순모델에 Marini 사상함수를 적용하였을 때 RMS가 31.0cm로 가장 컸으며, 다른 모델의 경우 평균 5.2cm로 나타났다. 또한 기상 기본값이 대류층 신호지연량 산출에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 기상관측값에 따른 신호지연량을 분석하였다. 그 결과, 이 연구에서 사용한 모든 모델들이 대기압의 변화에 큰 영향을 받지 않았으며, 수정 Hopfield 모델을 제외한 모델들은 온도에도 민감하지 않은 것을 확인할 수 있었다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 표적 위치추정기법 및 관측잡음에 따른 다중상태 소나의 표적위치 추정성능에 대하여 논한다. 다중상태 소나망에 대한 기존 정보융합방법인 거리정보만을 이용하는 Maximum Likelihood (ML)와 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 Least Square (LS)에 대한 분석을 기반으로 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML을 제안한다. 각 센서가 거리정보와 방위정보를 이용한다고 가정할 때 다양한 잡음 환경하에 기존 방법과 제안된 방법에 대한 비교 실험을 수행했다. 또한 센서 수와 송신기, 수신기간 거리에 따른 표적위치 추정성능에 대한 연구를 수행했다. 실험결과에 의하여 제안된 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML의 제곱근 오차 성능이 송수신기간 거리가 길수록, 수신기 수가 적을수록 기존의 거리정보만 이용하는 ML, LS보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고정식 노즐 배치를 가진 대형 강우모사장치(KICT-ERS)와 이를 이용한 강우 분포 실험결과를 분석하였다. 강우 분사에 영향을 미치는 노즐 유량 실험 결과 실내 장치를 이용한 표준오차의 백분율은 0.15~0.38%였으며, KICT-ERS에 장착한 오차는 0.37~0.59%로 나타났다. 노즐의 분사 범위를 검토하기 위한 방사형과 삼각형 실험을 실시하였다. 방사형 실험에서 1개 노즐 분사시 균일계수가 0.348~0.657이었으나 주변 노즐을 포함할 경우 균일계수가 0.854~0.895로 높아져서 노즐 분사의 중첩에 의한 강우강도 증가 및 균일도 제고가 확인되었다. 삼각형 실험 결과의 균일계수는 0.845~0.896으로 나타났다. KICT-ERS 전체 범위에 대한 실험 결과 $1.5{\phi}$ 노즐의 1개 실험 케이스를 제외하면 모든 조건에서 균일계수는 0.7을 넘었으며, 균일계수는 강우강도가 증가함에 따라 높아지는 특성을 보였다. 기존 연구와의 비교 결과 KICT-ERS는 대체로 평균 이상의 균일계수를 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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