고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.
유한요소 해석 기술의 발달에 따라 수치해석은 실구조물의 상태파악 및 유지관리에 중요한 요소가 되었다. 이러한 유한요소 해석모델을 이용하여 실 구조물의 상태 파악하고 수치 실험을 행하기 위해서는 계측 응답을 바탕으로 수치해석 모델의 개선이 반드시 이루어져야 한다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 단변분 탐색법을 기반으로 반복적 개선을 수행하면서도 미분함수를 작성하지 않아도 되는 새로운 수치해석모델 개선기법을 소개하고, 동적안정성 분석을 통하여 고속철도교량에서의 적용성을 검토하였다. 정확한 동특성 분석을 위하여 무선계측시스템과 계측점 이동법을 이용한 세밀한 계측을 실시하고, 상관성 검토 및 모드분해기법을 활용하여 고유진동수와 모드형상을 추정하였다. 설계자료를 바탕으로 구축된 수치해석 초기 모델을 추정된 동특성과 개발된 수치해석 모델 개선 기법을 이용하여 모델 개선을 수행하였으며, 개선된 모델을 이용한 수치 실험 결과와 실 교량에서의 응답과 비교하여 수치해석 모델 개선 기법의 적용성을 검토하였다. 또한, 개선된 모델의 유용성을 검토하기 위하여 고속철도교량의 동적안정성 분석을 실시하여 성공적으로 수행할 수 있었다. 개발된 수치해석 모델 개선기법의 적용성을 추가적으로 검증된다면, 다양한 구조물 및 교량에서 개발된 수치해석 모델 개선기법을 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 제작공차에 의해 전기기기 및 소자 관련 제품에서 발생하는 성능함수의 변동특성을 예측하기 위해서 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 성능함수의 확률론적 분포특성을 판단할 수 있는 평균과 분산을 효율적으로 계산하기 위해서 정규분포로 변환된 성능함수 공간과 혼합형 평균치 기법을 채용하였다. 제안된 기법의 수치적인 효율성과 정밀도를 검증하기 위해서 간단한 수학예제와 스피커 모델에 적용하여 예측된 성능함수의 확률분포 특성을 차원감소법과 몬테카를로 수치모사법의 결과와 비교하였다.
Malassezia(Pityrosoprum) pachydermatis에 의한 피부염의 위험요인을 파악하고자 1997년 1월에서 1998년 12월까지 서울대학교 수의과대학 부속동물병원에 내원하여 본 질환으로 진단된 29두와 동일한 기간 동안 피부과 검사에서 임상적으로 건강한 개로 확인된 97 두의 대조군을 대상으로 분석하였다. 각 설명변수에 대한 교차비(odds ratio, OR)와 신뢰구간(confidence interval, CI)은 변수보정법을 사용하여 계산하였다. 다른 공변수를 보정한 상태에서 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행한 결과 피부병기왕력(p=0.0059; OR, 4.44; CI, 1.5∼12.8)과 비만(p=0.0013; OR, 5.38; CI, 1.9∼14.9)은 유의한 위험요인으로 나타났다. 단변량 분석(univariate analysis)에서 주 사료로 고기를 섭취하는 경우 피부염의 위험이 높은 변수로 작용하였지만(p=0.0398; OR, 6.38; CI, 1.1∼37.3) 다른 공변수를 보정한 분석에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 성별, 품종, 및 예방접종은 위험요인으로 작용하지 않았다.
This paper proposes a new multi-start scheme that generates guided random bits in selecting initial search points for global optimization with univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS). The proposed method counts the number of 1 in each bit position from all the previously generated initial search matrices and, based on this information, generates 0 in proportion with the probability of selecting 1. This rule is simple and effective for improving diversity of initial search points. The performance improvement of the proposed multi-start is validated through implementation in uDEAS and function optimization experiments.
This paper presents the closed-form forward kinematics of the 6-6 Stewart platform of planar base and moving platform. Based on algebraic elimination method and with one extra linear sensor, it first derives an 8th-degree univariate equation and then finds tentative solution sets out of which the actual solution is to be selected. In order to provide more exact solution despite the error between measured sensor value and the theoretical one, a correction method is also used. The overall procedure requires so little computation time that it can be efficiently used for realtime applications. In addition, unlike the iterative schemes e.g. Newton-Raphson, the algorithm does not require initial estimates of solution and is free of the problems that it does not converge to actual solution within limited time. The presented method has been implemented in C language and a numerical example is given to confirm the effectiveness and accuracy of the developed algorithm.
재래의 공학적 해석과정에서는, 주어진 시스템에 대한 정량적 해석을 위해 우선 시스템에 대한 수학적 모형을 가정.도입하고, 미지계수에 대한 결정은 시스템으로부터 관측된 자료에 의존하게 된다. 반면 DDS에 의한 모형화는 시스템에 대한 사전 지식이 없어도 시스템으로부터의 자료에 대한 체계적인 정량적 해석을 통해서 시스템을 특성화시키는 미분방정식을 유도할 수 있게 하며 오히려 시스템에 대한 이해를 돕게 한다. 이 때 결정되는 모형은 최소오차자승법(least square error method)에 의한 통계학적으로 가장 적합한 근사모형으로 결정된 모형의 계수로부터 시 스템의 물리적 특성을 규명(identify)할 수 없는 경우에도 그 모형으로 표현되는 추상시스템을 바탕으로 특성화, 예측 내지 제어 목적으로 활용할 수 있다. DDS는 단일변수(univariate)및 다 변수(multivariate) 자료에 모두 적용 가능하며 전달 함수 규명(Transfer Function Identification) 및 닫힘 루우프 시스템(closedloop system)의 모형화 및 해석에도 이용되고 있다.
본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.
This paper deals with the forward kinematics of the 6-6 Stewart platform of planar base and moving platform using one extra linear sensor. Based on algebraic elimination method, it first derives an 8th-degree univariate equation and then finds tentative solution sets out of which the actual solution is to be selected. In order to provide more exact solution despite the error between measured sensor value and the theoretic alone, a correction method is also used in this paper. The overall procedure requires so little computation time that it can be efficiently used for real-time applications. In addition, unlike the iterative scheme e.g. Newton-Raphson, the algorithm does not require initial estimates of solution and is free of the problems that it does not converge to actual solution within limited time. The presented method has been implemented in C language and a numerical example is given to confirm the effectiveness and accuracy of the developed algorithm.
본 연구는 여러 가지의 양적변수들을 조사하는 다목적, 다변량조사 표본설계에서 층화 문제를 다룬다. 다변량 층화변수를 사용하는 층화 방법으로 일변량 층화변수가 있을 때 사용하는 누적도수제곱근법을 독립적으로 여러 층화변수에 적용하는 방법, 군집분석을 이용하는 방법, 인자분석과 군집분석을 함께 이용하는 방법 등 세 가지 방법을 제시한다. 한편, 2001년 농업총조사 자료에 나타난 동 읍 면의 농기계별 보유대수 정보를 층화변수로 활용하여 세 가지 층화 방안의 효율을 실증적으로 비교하게 되는데 그 결과 인자분석과 군집분석을 함께 고려한 층화방법이 비교적 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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