본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응 답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성 에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드 의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예 측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하 였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불 규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

PURPOSES : The purpose of this study is to compare applicability, explanation power, and flexibility of traffic accident models between estimating model using the statistical method and the machine learning method. METHODS: In order to compare and analyze traffic accident models between model estimated using the statistical method and machine learning method, data acquisition was conducted, and traffic accident models were estimated using statistical methods such as negative binomial regression model, and machine learning methods such as a generalized regression neural network (GRNN). Then, the fitness of model as R2, root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), accuracy, etc., were determined to compare the traffic accident models. RESULTS: The results showed that the annual average daily traffic (AADT), speed limits, number of lanes, land usage, exclusive right turn lanes, and front signals were significant for both traffic accident models. The GRNN model of total traffic accidents had been better statistical significant with R2: 0.829, RMSE: 2.495, MAPE: 32.158, and Accuracy: 66.761 compared with the negative binomial regression model with R2: 0.363, RMSE: 9.033, MAPE: 68.987, and Accuracy: 8.807. The GRNN model of injury traffic accidents also showed similar results of model’s statistical significance. CONCLUSIONS: Traffic accident models estimated with GRNN had better statistical significance compared with models estimated with statistical methods such as negative binomial regression model.

풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으 로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이 상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사 례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS: As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS: The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

Promotion system can be used as strategical management weapon to enhance the sales power. Planned order system has some similarities with promotion system to create purchasing power and to supply the service parts with low price on purpose. The only diffe

구조물의 손상예측정확도를 모텔불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저， 구조물의 손상발 생위치와 크기를 결정할 수 있는 알고리즘이 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로， 실폰구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제 시되었다. 마지막으로， 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder 교량올 사용하여 이같은 산정방법론의 적합 성이 예증되었다.

우리나라에서는 도시 개발사업을 위한 환경영향평가를 실시하는데 있어 개발 전․중․ 후의 강우유출량을 분석하도록 규정하고 있다. 도시개발에 따른 수문학적 변화를 분석하고 대책을 수립하기 위해 수문모델이 사용되고 있으나 대부분의 경우 현장의 자료가 충분하지 않은 관계로 그 산정결 과의 신뢰도가 문제될 수 있다. 본 연구에서는 대전의 관평천 일부유역에서 2015년 7월 부터 2016년 7월 까지 자동 모니터링 장치을 이용하고 또 한 및 현장 측정을 통해 확보된 강우량 및 유출유량의 연속자료를 활용하여 SWMM을 이용하는 경우 강우 유출량 예측의 정확도를 제고하고자 하 였다. 토양침투량 산정을 위해 대표적으로 사용되는 Curve Number 방법, Horton 방법 및 Green-Ampt 방법들을 사용한 경우에 대해서 투수지 역과 불투수 지역에 대해 각각 최적의 Manning 조도계수와 지표면 저류깊이를 산정하여 제시하였다. 본 연구의 결과는 우리나라의 도시 유역에 서 실측자료를 이용하여 강우 유출 모델을 보정하였다는 면에서 의미가 있다고 판단되며 추후 유역의 개발등의 상황에 대해는 강우 시 유출량 및 수질현상을 더욱 정확하게 예측하고 나아가서 향후의 유역 내 수문조건 변화 요인에 대한 영향을 분석하는 데 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

Sensitivity analysis of the WRF model according to the impact of nudging (e.g., nudging techniques and application domains) was conducted during high nocturnal ozone episode to improve the prediction of the regional ozone concentration in the southeastern coastal area of the Korean peninsula. The analysis was performed by six simulation experiments: (1) without nudging (e.g., CNTL case), (2) with observation nudging (ONE case) to all domains (domain 1∼4), (3) with grid nudging (GNE case) to all domains, (4)∼(6) with grid nudging to domain 1, domain 1∼2 and domain 1∼3, respectively (GNE-1, GNE-2, GNE-3 case). The results for nudging techniques showed that the GNE case was in very good agreement with those observed during all analysis periods (e.g., daytime, nighttime, and total), as compared to the ONE case. In particular, the large effect of grid nudging on the near-surface meteorological factors (temperature, relative humidity, and wind fields) was predicted at the coastline and nearby sea during daytime. The results for application domains showed that the effects of nudging were distinguished between the meteorological factors and between the time periods. When applied grid nudging until subdomain, the improvement effects of temperature and relative humidity had differential tendencies. Temperature was increased for all time, but relative humidity was increased in daytime and was decreased in nighttime. Thus, GNE case showed better result than other cases.

구조물은 시공 단계에서의 작업환경과 시공품질 그리고 자연환경과 불확실한 하중 등 수많은 변수들에 의해 해석 모델과 큰 차이를 보인다. 따라서, 구조물에 센서들을 설치하여 계측된 값으로 Structural Health Monitoring (SHM)을 실시하여 구조물의 안전성을 진단하고 있다. 하지만 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 부분적으로 계측한 데이터로 전체 안전성에 대한 평가는 현실적으로 힘든 상황이다. 정확한 구조물 평가를 위해서는 보다 많은 센서의 개수가 필요하며, 장기간의 계측 기간이 요구된다. 그러나 재정적 문제 및 현장 여건 등으로 인해 설치되는 센서의 수 및 계측 기간은 제한이 될 수밖에 없다. 따라서 요구되는 구조물 진단의 정확성을 확보하면서 소요되는 비용을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 먼저 구조물 진단의 정확성과 비용과의 관계를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 부분적으로 계측한 변위 값을 이용하여 구조물 전체의 변위를 예측하는 알고리즘을 제시하고, 계측 기간에 따른 알고리즘의 정확도를 평가한다. 이를 통해 요구되는 신뢰도를 가지면서 최소의 계측 기간을 파악할 수 있다. 이는 유지관리 비용을 절감하는 비용효과를 가진다.

In order to make sure the impact of spatial resolution of wind energy map on the estimation of wind power density in the Korean Peninsula, the comparison studies on the characteristics of wind energy map with three different spatial resolutions were carried out. Numerical model used in the establishment of wind map is MM5 (5th generation Mesoscale Model) with RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) as initial and boundary data. Analyzed Period are four months (March, August, October, and December), which are representative of four seasons. Since high spatial resolution of wind map make the undulation of topography be clear, wind pattern in high resolution wind map is correspond well with topography pattern and maximum value of wind speed is also increase. Indication of island and mountains in wind energy map depends on the its spatial resolution, so wind patterns in Heuksan island and Jiri mountains are clearly different in high and low resolutions. And area averaged power density can be changed by estimation method of wind speed for unit area in the numerical model and by treatment of air density. Therefore the studiable resolution for the topography should be evaluated and set before the estimation of wind resources in the Korean Peninsula.

본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용