• 대한조선학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.234-243
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• 1992

각종 구조물, 기계요소의 파괴(破壞)에 있어서 상당수는 피로파괴(疲勞破壞)가 그 원인인 것이 많고, 그 설계 및 안전성 평가를 위해 신뢰성해석법(信賴性解析法)을 도입함에 있어서 피로수명(疲勞壽命)의 확률분포(確率分布)를 파악하는 것은 구조물에 작용하는 외력의 추정(推定)과 함께 중요하다. 피로수명(疲勞壽命)의 확률분포(確率分布)를 구하는데는 대수정규분포(對數正規分布) 혹은 Weibull분포(分布) 등이 제안되어 있지만, Weibull분포(分布)가 그 뛰어난 응용성과 정확성 때문에 피로수명분포(疲勞壽命分布)에 가장 자주 쓰이고 있다. 따라서, 본 연구에서는 응용범위가 넓고, 데이터의 특성을 가장 잘 표현하는 것으로 알려진 Weibull분포(分布)를 사용하였다. 어떤 응력상태 하에서의 피로균열발생수명(疲勞龜裂發生壽命)의 확률분포(確率分布)를 구하기 위해서는 일반적으로 수십개의 피로시험(疲勞試驗)을 행하여 많은 데이터를 얻어야 한다. 그러나, 그러한 많은 시험은 시험시간, 경비등의 면에서 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 피로균열발생분포를 구하기 위하여 적은 시험편으로 보다 많은 데이터를 얻을 수 있는 100개의 응력집중부(應力集中部)를 가진 변단면(變斷面)외팔보형 시험편(試驗片)을 개발하였다. 피로시험(疲勞試驗)은 일정진폭완전량진(一定振幅完全兩振) 굽힘피로하중에서 실시하였고, 피로균열발생수명(疲勞龜裂發生壽命)의 확률분포(確率分布)를 추정(推定)하는데에는 여러가지 방법들이 있으나, 본 연구에서는 미지(未知)의 모수추정(母數推定)에 그 유용성이 확인된 Bayesian 신뢰성해석법(信賴性解析法), Skewness법과 최소자승법을 사용하여 그 정도를 비교하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.45-54
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• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-59
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• 2020

Various devices have been developed to the measurement of particulate matter pollutants, and Optical Particle Counter (OPC) that can be easily and quickly measured is widely used lately. The measured value by OPC is converted to weight concentration using the correction factor (CF). The calculation of CF is very important to improve the reliability and accuracy of OPC. In this study, the CF calculation study of light scattering laser photometer (model 8533, TSI) was carried out to measure in the atmospheric environment using 2 gravimetric devices and 3 light scattering laser photometer devices. Regression analysis and Tukey tests were used to significance the test of measurement devices. Measurements were carried out twice. There was a comparative analysis of measurement data between light scattering laser photometer and gravimetric devices in 1st measurement, and then the Evaluation of PM2.5 concentration corrected by CF performed in 2nd measurement. As a result of the significance analysis between light scattering laser photometer and gravimetric devices, the correlation between the same method was high, but the correlation between different methods was low. CF was calculated as 0.4258 based on the measurement results, and it is a similar level to previous studies at home and abroad. It is expected that these results can be used as basic data in the future study for air quality measurement research using light scattering laser photometer. Also, in order to improve the accuracy of the measurement techniques and the development of technology in the atmospheric environment, CF calculation research should be conducted continuously.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.521-531
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• 2003

용담호의 주요 유입 지류를 대상으로 1998년 12월부터 1999년 10월까지 매월 1회 측정된 수질농도 자료와 1999년 6원 강우시 3차에 걸쳐 4시간 간격의 집중 수질 측정 자료를 이용하여 강우의 영향을 고려한 월별 가중 평균 농도를 산정하였다. 연중 오염물질 유입부하를 산정하기 위하여 10 mm 이상의 강우가 발생하였을 경우 유역의 표면유출 및 오염물질 농도가 심각하게 증가한다고 가정하고, 강우시 측정된 수질농도 측정치를 적용하였으며, 10 mm 이하의 강우가 발생한 경우에는 건기시에 측정된 수질 농도를 적용하였다. 산정된 월평균 수질농도는 수질모의를 위한 경계농도로 입력되어 용담호의 수질 모의를 실시하였으며 건기시 측정된 수질 농도를 수질 모의에 적용한 결과와 비교하였다. 강우의 영향을 고려할 경우 호내 평균 BOD, TN, TP 농도는 각각 70%, 5% 그리고 27% 가량 증가하는 결과를 나타냈다. 우리나라는 기후 특성상 연중 강우의 약 70% 가량이 하절기에 집중되므로 이 기간 동안에 상당량의 오염물질이 수계내로 유입되며 오염부하량 산정시 이에 대한 고려가 반드시 필요하나 일반적인 수질측정은 주로 건기시에 이루어지므로 수질 모의를 위한 입력자료로 사용될 때 정확한 모의 결과를 얻을 수 없다. 따라서 건기시와 우기시 수질 측정을 통한 실제 유입 농도의 산정은 수질모델의 적용에 있어서 신뢰도의 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.587-596
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• 2003

모델의 적용에 있어서 안정성과 신뢰성 있는 예측치를 얻기 위해서는 그 유역의 장기간의 강우-유출 기록자료들이 필요하다. 그러나 대부분의 유역들은 계측이 이루어지지 않아 수문기록 자료들을 전혀 보유하고 있지 않거나, 설사 있다하더라도 모델검정에 필요한 충분한 자료들을 보유하고 있지 않은 실정이므로 이러한 유역들에 있어 모델적용은 상당한 어려움을 수반한다. 본 연구에서는 이러한 미계측 유역 및 기록자료들이 미비한 계측유역의 모델적용에 있어서 정확한 모델변수추정을 꾀하고 이로 인한 모델의 신뢰도를 높이기 위하여 추론모델을 통한 매개변수추정을 도모한 간접추정법을 개발하였다. 수량 및 수질 모의에 가장 민감하게 영향을 미치는 토지이용인자를 주 요소로 하여 유도된 추론 모델은 현재 널리 사용되고 있는 SWMM(Storm Water Management Model)의 매개변수 추정에 사용할 수 있도록 유도되었으며, 추론모델의 적용성 효과를 최대화하기 위하여 추론모델에 필요한 유역의 지형특성인자들은 지리정보시스템을 이용하여 추출하였다. 제안된 방법의 적용성 실험은 호주 시드니에 위치한 센테니얼 파크 유역 (Centennial Park catchment)을 대상으로 하였다. 간접추정법을 적용한 경우 기존의 모델 검정방법을 통해 모델 변수를 추정한 경우보다 모델 예측치의 신뢰도를 월등히 높일 수 있었음은 물론, 제안된 추정법의 적용에 의한 각 소유역내의 상당한 수의 지형특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화 할 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.802-810
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• 2006

정밀한 열차제어를 위해서는 열차위치의 정확한 검지가 반드시 필요하다. 현재 일반적으로 널리 사용되고 있는 열차검지방법은 궤도회로를 이용하는 방법이다. 궤도회로는 구성이 단순하며, 신뢰성이 확보되는 장점이 있다. 하지만 열차는 궤도회로 위에서만 검지가 가능하므로 모든 지상구간에 궤도회로를 설치해야하며 설치 및 유지보수에 많은 비용이 소모된다. 또한 궤도회로는 폐전로 구성의 특성 때문에 불연속적인 위치검지만이 가능하다. 최근 통신기술의 발달과 차상제어장치의 첨단화에 따라 열차의 위치검지는 열차에서 직접 검지하는 방법들이 연구되고 있다. 차상중심의 위치검지방식은 열차의 위치, 속도, 시각정보를 연속적으로 측정하여 열차의 제어정보로 사용하는 방식이다. 이러한 차상중심의 위치검지방식은 무선기반 열차제어 및 자기부상열차제어와 같이 궤도회로의 사용을 최소화 하는 최근 열차제어시스템의 개발동향이다. 본 논문에서는 GPS항법 및 DR항법의 특징을 분석하고 GPS항법과 DR항법의 단점을 보완하는 구조를 가지는 GPS/DR기반의 차상열차위치검지방식을 제안하였다. 항법오차의 추정자로서 3차윈 위치 오차, 자세각 오차, 타코메타 환산계수 오차를 상태변수로 하는 5차 칼만필터를 사용하여 최적의 위치오차 및 DR항법용 센서의 오차 추정이 가능하도록 필터를 설계하였으며 모의시험을 통해 GPS/DR기반의 차상열차위치검지장치의 위치추정성능을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.246-251
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• 2017

벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권2호
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• pp.68-78
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• 2020

생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.