본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.
본 논문은 기동이 없는 이동표적에 대하여 탐색기의 FOV(field-of-view) 및 기동가속도 제한 내에서 충돌각 제어를 위한 복합 유도법칙을 제안한다. 제안하는 유도법칙은 비례 항법(proportional navigation)의 특성을 이용하는 것으로 총 두 단계의 유도 명령을 생성하게 된다. 첫 번째 유도명령은 초기 유도단계에서 표적에 대한 지향각(look angle)을 일정하게 유지하게 하고, 특정한 시선각 조건을 만족하면 두 번째 비례 항법 유도로 전환하여 원하는 충돌각으로 표적을 타격하게 된다. 충돌각 설정을 용이하게 하기 위하여 제한된 유도탄의 성능 조건을 가지고 달성 가능한 최대 충돌각 계산방법을 제시한다. 수치 시뮬레이션을 통해 설계된 유도법칙의 성능 및 실제 유도탄 환경에 대한 적용가능성을 분석한다.
Sag, Swell, Impulsive Transient, Harmonics 등의 비정상 전력품질 신호들은 산업체 전력전자 장비, 속도 조절 장치, 공정 제어 시스템의 운전에 상당히 나쁜 영향을 미쳐 전력 공급자 및 수용가 입장에서 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 이상의 전력품질 신호들을 획득, 분석 및 인식하기 위하여 Matlab, Simulink, CCS 등의 소프트웨어와 TI의 TMS320C6713DSK 하드웨어 키트와 웨이블릿 변환과 신경 회로망 역전파 알고리즘을 사용하여 전력품질 인식 시스템을 구현하였다. 이 시스템의 실시간 인식 성능을 파악하기 위하여 SIL(Software In the Loop)와 PIL(Process In The Loop)를 수행하였고, 그 결과 평균 99%의 우수한 인식결과를 보여주었다.
본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.
본 연구에서는 비정상성 Bayesian 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 시변성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계하여 한강 및 금강유역의 미래 계절 강수량 전망 및 일단위 이하의 확률강수량을 도출하였다. 모형의 적합성 검증을 위하여 2014~2017년의 모의된 사후 확률분포 값과 관측치를 비교하였다. 그 결과 계절강수량 모의에서 한강은 관측 값의 최대 약 86.3%, 금강은 약 98.9% 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 지속시간별 극치강우량은 약 65.9~99.7%의 정확성을 나타냈다. 이에 본 연구에서 산정한 결과는 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
안압의 측정은 각막에 air puff 후 각막의 변형 즉, 각막의 두께나 변위 등 생역학적 성질을 관찰함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 녹내장이나 라식의 진단을 위하여 사용되는 안압계의 air puff에 의한 각막의 변형을 주파수 영역에서 분석하였다. Air puff 후 각막의 중심부 주변의 변위에 대한 진동 주파수를 측정함으로써 환자와 정상인을 구별한다. 동영상으로부터 이진 영상을 구하고, 상하 변위 데이터와 곡선 정합의 차를 구하여 시간에 따른 각막 상하 진동 프로파일 데이터를 추출하였다. Fourier 변환으로 비정상인의 진동 주파수는 479.2Hz를 얻었고 정상인의 경우 단단함으로 인하여 702.8Hz의 고주파 성분을 볼 수 있었다. 또한 Hilbert-Huang 변환의 EMD 방법을 이용, 고유 모드 함수로 분해하여 국소적, 비선형, 비정상성을 가지는 데이터를 얻고 주파수와 전력을 분석하였다. 마지막으로 특정 고유 모드 함수에 대한 환자와 정상인의 전력비가 6배 이상 차이가 나는 것을 확인하였다.
Objective: The aim of this study is to evaluate the fluctuation of signal amplitude during repetitive dynamic contraction based on surface electromyography(EMG). Background: The most previous studies were considered isometric muscle contraction and they were difference to smoothing window length by moving average filter. In practical, the human movement is dynamic state. Dynamic EMG signal which indicated as the nonstationary pattern should be analyzed differently compared with the static EMG signal. Method: Ten male subjects participated in this experiment, and EMG signal was recorded by biceps brachii, anterior/posterior deltoid, and upper/lower trapezius muscles. The subject was performed to repetitive right horizontal lifting task during ten cycles. This study was considered three independent variables(muscle, amplitude processing technique, and smoothing window length) as the within-subject experimental design. This study was estimated muscular activation by means of the linear envelope technique(LE). The dependent variable was set coefficient of variation(CV) of LE for each cycle. Results: The ANOVA results showed that the main and interaction effects between the amplitude processing technique and smoothing window length were significant difference. The CV value of peak LE was higher than mean LE. According to increase the smoothing window length, this study shows that the CV trend of peak LE was decreased. However, the CV of mean LE was analyzed constant fluctuation trend regardless of the smoothing window length. Conclusion: Based on these results, we expected that using the mean LE and 300ms window length increased reproducibility and signal noise ratio during repetitive dynamic muscle contraction. Application: These results can be used to provide fundamental information for repetitive dynamic EMG signal processing.
수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관계용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 그러나 지금까지의 수문 자료의 계절성 평가는 주로 이수과점에서 이루어지고 있으며 치수관점에서 극치수문량의 계절성을 평가하는 연구는 미진한 실정이다. 이는 극치수문량을 해석하는 방법론으로서 연최대치계열(annual maxima) 즉, Block Maxima가 이용됨에 따라 나타나는 문제점이다. 그러나 부분기간치계열(partial duration series)을 활용하게 되면 자료의 확충뿐만 아니라 자연적으로 극치수문량의 계절성에 대한 평가 또한 가능하다. 이러한 분석과정을 POT(peak over threshold)분석이라 하며 일정 기준값(threshold) 이상의 자료를 모두 취하여 빈도해석에 이용하는 방법으로서 기존 방법의 경우 연최대값이 일반적으로 7월과 8월에만 존재하게 되지만 POT 분석의 경우 여러 달에 걸쳐 빈도해석을 위한 자료가 구성되게 된다. 이를 빈도해석으로 연계시키기 위해서는 계절성을 비정상성으로 고려하여 모형화 할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해서 계절성을 고려할 수 있는 비정상성빈도해석 기법의 개념을 제시하고 모형으로 개발하고자 한다. GEV 또는 Gumbel 분포의 매개변수와 계절성을 연계시키기 위해서 Fourier 급수가 활용되며 매개변수는 Bayesian 기법을 통해 최적화 된다. 이를 통하여 설계강수량의 계절적 분포를 정량적으로 해석할 수 있으며 미래의 극치강수량에 대한 분포특성 또한 확률적으로 해석이 가능하다. 본 연구에서 제안된 방법은 국내외 시간강수량자료에 적용되어 적합성과 적용성이 평가된다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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