이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.
현재 다양한 탄성파 기반의 물리탐사 기법들이 지반조사를 위해 널리 이용되고 있는데 이는 지반의 동적 특성들이 공학적 물성과 상관관계를 갖기 때문이다. 하지만, 지반공학적 물성치들의 고유한 비균질성이 탄성파 속도 및 진폭 등의 전파 특성에 영향을 미침에도 불구하고 그에 대한 고려가 안되고 있는 실정이다. 그래서, 본 연구에서는 지반의 고유한 비균질성이 탄성파 전파특성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 추계론적 수치해석 방법을 적용하였다. 탄성파의 도달 시간 변화와 파두 특성에 주안점을 두어 분석을 수행하였다. 지반의 공간적 상관 거리와 파장과의 상관성 및 탄성파 전파거리와 파장과의 상관성이 탄성파의 도달 시간 변화에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. Turning band method를 적용하여 변동계수의 범위가 10 ~ 40%인 다양한 비균질 강도를 갖는 지반을 유한차분 그리드에 생성하였다. 유한차분법을 이용하여 비균질 지반에서 탄성파의 전파를 시뮬레이션하였고, 추계론적 기법으로는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 추계론적 수치해석 결과, 지반의 비균질 강도가 증가함에 따라 탄성파의 파두 형상의 일그러짐이 현저하게 발생하였고, 그에 따라 탄성파의 도달 시간도 지연되는 것으로 나타났다. 지반의 공간적 상관 거리와 파장과의 상관성 및 탄성파 전파 거리와 파장과의 상관성은 탄성파의 도달 시간 변화와 긴밀한 상관성이 있는 것으로 나타났다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
많은 연구에서 비점착성 부유사의 입경분포를 평균입경와 표준편차를 이용해 묘사한다. 그러나 부유사는 크기가 다른 많은 입자의 혼합물로 구성되어 있다. 난류조건에서 부유사의 이동은 크기와 밀도로부터 계산된 침강속도에 영향을 받는다. 따라서 비점착성 부유사의 이동을 이해하려면 입경 분포를 보다 정량적으로 고려하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 난류조건에서 부유사의 입경분포를 모의할 수 있는 간편한 모형화 방법을 제시하는 것이다. 점착성 유사와 비점착성 유사의 차이에 대한 이해를 바탕으로, 점착성 부유사를 위한 추계학적 응집 모형을 비점착성 유사의 입경분포 모의에 적합하도록 수정하였다. 본 연구에서 제안하는 간편법의 적용성을 살펴보기 위해 선행연구의 실험자료에 적용하여 모의 결과와 비교하였다. 수치 모의의 결과를 통해 본 연구에서 제안한 모형이 실험값에서 나타나는 주요한 특성을 모사할 수 있다는 점을 확인하였다. 이를 바탕으로 유사 이동 모형을 사용하여 부유사 입경분포를 모의하는 접근 방식이 부유사 입경분포의 중요한 특성을 이해하기에 효과적이라는 결론을 얻었다.
이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.
새만금 농업단지가 조성됨에 따라 농업용수 공급이 요구되며, 농업적 측면에서 염분은 작물 재배시 생육에 영향을 미치는 항목으로 농업용수 공급시 철저한 관리가 요구된다. 따라서 농작물에 영향을 미치지 않는 농업용수 공급을 위해 염분계측을 통한 체계적인 농업용수 관리가 필요하다. 본 연구에서는 새만금호내에 관측되는 염분 시계열 자료를 모의하기 위해서 자기회귀모형을 기반으로 한 Two-Stage ARX 모형을 개발하였다. 층별로 나눠진 염분자료를 계층적 Bayesian기법을 활용하여 매개변수를 확률분포형으로 추정하였으며 염분모의의 불확실성을 제시하였다. 최적 모형을 선정하기 위해서 통계적 지표인 BIC값을 이용하였으며, 최종적으로 선정된 모형을 통해 양수장 인근 수역의 염분 모의 결과를 제시하였다.
GPS 관측값을 이용하여 측위를 하는 경우 조정계산이 수반되면 이때 관측오차에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 GPS 관측타입별 관측오차를 분석하기 위해 MINQUE(Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimators) 방법을 사용하였으며 단기선 GPS측위 모델을 기반으로 하였다. C1, P2, L1, L2 관측타입에 대해 각각 단위분산을 계산하였으며 그 결과 관측오차는 각각 22.3cm, 27.6cm, 2.5cm, 2.2cm로 나타났다. 단위분산 계산에는 대용량의 컴퓨터 메모리와 복잡한 계산이 필요하다. 이러한 단점을 극복하기 위해 epoch별로 단위분산을 추정하였으며 결과를 분석함으로써 epoch별 계산방법의 유효성을 검증하였다. 분석 결과, 계산된 결과값에 차이가 있긴 했으나 그 차이가 비교적 작기 때문에 대부분의 GPS 응용분야에서의 활용에는 문제가 없을 것으로 판단된다.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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제2권1호
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pp.17-24
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2004
Tumor angiogenesis was simulated using a two-dimensional computational model. The equation that governed angiogenesis comprised a tumor angiogenesis factor (TAF) conservation equation in time and space, which was solved numerically using the Galerkin finite element method. The time derivative in the equation was approximated by a forward Euler scheme. A stochastic process model was used to simulate vessel formation and vessel elongation towards a paracrine site, i.e., tumor-secreted basic fibroblast growth factor (bFGF). In this study, we assumed a two-dimensional model that represented a thin (1.0 mm) slice of the tumor. The growth of the tumor over time was modeled according to the dynamic value of bFGF secreted within the tumor. The data used for the model were based on a previously reported model of a brain tumor in which four distinct stages (namely multicellular spherical, first detectable lesion, diagnosis, and death of the virtual patient) were modeled. In our study, computation was not continued beyond the 'diagnosis' time point to avoid the computational complexity of analyzing numerous vascular branches. The numerical solutions revealed that no bFGF remained within the region in which vessels developed, owing to the uptake of bFGF by endothelial cells. Consequently, a sharp, declining gradient of bFGF existed near the surface of the tumor. The vascular architecture developed numerous branches close to the tumor surface (the brush-border effect). Asymmetrical tumor growth was associated with a greater degree of branching at the tumor surface.
As the reduction of greenhouse gases(GHGs) emission has become a global issue, the microgrid markets are growing rapidly. With the sudden changes in the market, Korean government suggested a new business model called 'Self-Sufficient Energy Islands'. Its main concern is a stand-alone microgrid composed of Distributed Energy Resources(DERs) such as Renewable Energy Sources(RESs), Energy Storage System(ESS) and Fuel Cell, in order to minimize the emission of GHGs. According to these trend, this paper is written to propose an optimal sizing method of DERs in a stand-alone microgrid by using Genetic Algorithm(GA), one of the representative stochastic methods. It is to minimize the net present cost with the variables, size of RESs and ESS. In the process for optimization, the sunless days are considered as additional constraints. Through the case study analysis, the size of DERs installed in a microgrid system has been computed using the proposed method in MATLAB. And the result of MATLAB is compared with that of HOMER(Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources), a well-known energy modeling software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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