수소를 기반으로 하는 신재생에너지의 생산, 관리 및 이용 시스템을 연계하여 운전하는 Green City 실증단지 구현을 위한 국내 도서 선정은 지자체별 이해관계와 지역발전계획에 따라 첨예한 논란을 수반할 소지가 있다. 입지 선정 절차상에서 예비후보지 선정과정이 형식적이거나 입지선정기준이 없어 입지선정을 위한 평가항목, 평가기준, 항목별 배점 등이 분석자의 의도에 따라 조정될 수 있는 문제점이 있다. 또한 각 지역에 대한 입지선정을 위한 기준이 있다 하더라도 추상적이거나 객관적이지 않은 기준이 많아 입지선정에 직접 적용하기 어렵고, 자연환경, 사회경제, 법제, 입지조건, 부하특성, 지자체 호응 등 인자들의 평가의 형평성이 결여될 수 있다. 이를 해결하기 위해 의사결정도구로 이용되는 계층분석법(AHP)을 입지선정절차에 적용하였다. 객관적인 정보가 제공 가능한 평가항목을 설정하고, 관련 전문가들의 설문조사를 통하여 주관적인 중요도 결과를 취합하였다. 이 결과를 계층분석법을 활용하여 평가항목별 가치를 측정하여 가중치를 부여하였고, Green City 실증단지 구현을 위한 후보도서의 순위를 제시하였다.
The requirement of distributed multimedia applications is the need for sophisticated QoS(quality of service) management. In terms of distributed multimedia systems, the most important catagories for quality of service are a timeless, volume, and reliability. In this paper, we discuss a method for increasing reliability through fault tolerance. We describe the desist and implementation of the ERA running on distributed multimedia environment ERA is a system is able to recover automatically a software error based on distributed multimedia. This paper explains a performance analysis of an error recovery system running on distributed multimedia environment using the rule-based DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions.
이 연구는 사회관계망의 형태와 구성원에 관한 정보를 분석하여 모바일로 서비스하는 것에 관한 연구이다. 사람들은 얽히고 설킨 다양한 인간 관계를 갖고 있다. 인간 관계를 유지하기 위해 여러 채널을 통해 커뮤니케이션을 하게 된다. 실생활에서 갖게 되는 인간 관계의 형태와 가장 비슷한 형태의 커뮤니케이션 채널은 휴대전화이다. 사회관계망 이론의 관점에서 보면 휴대전화의 사용은 기존의 인맥에서 친밀도가 적은 사람에게는 영향이 크지 않지만 친밀도가 높은 사람에게는 더욱 친밀하게 만드는 영향을 준다. 이 연구에서는 휴대전화의 통화상대, 통화시간, 통화량 등의 정보가 나타나있는 통화기록에 기반하여 일정기간 동안 통화한 상대들을 추출하였다. 통화기록의 정보를 사회 관계망 분석 도구인 UCINET으로 분석한 결과 휴대전화를 매개로 한 사회관계망의 형태가 자아 중심적 관계망과 같은 형태를 지니고 있다는 사실을 도출해냈다. 그리고 자아 중심적 관계망의 분석 기법을 이용하여 관계망의 중심에 있는 자아와 통화상대와의 관계를 분석하였다. 또한 통화상대들의 휴대전화 통화기록을 통해 서로 관계가 있는지에 대해 알아보았다. 그 결과 자아의 인맥 네트워크 안에 있는 사람들을 그룹화하고 그들의 나이, 성별, 직업에 의해 어떠한 특징을 갖는 그룹인지 분석하였다. 이러한 연구는 휴대전화를 통해 자신의 인간 관계 형태를 파악하여 관계를 관리하고 유지할 수 있는 새로운 모바일 서비스 개발을 위해 활용될 수 있을 것이다.
Recent advance of digital camera results in that image signal processing techniques are widely adopted to railroad security management. However, due to the nature of railroad management many images are acquired in low light level environment such as night scenes. The lack of light causes lots of noise in the image, which degrades image quality and causes errors in the next processes. 3D noise reducing techniques produce better results by using consecutive sequence of images. On the other hand, they cause degradation such as motion blur if there are motions in the sequence. In this paper, we use an adaptive weight filter to estimate more accurate motions and use the result of the adaptive filter to 3D result to improve objective and subjective mage quality.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.2
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pp.183-190
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2002
This study is about the extraction of highway's superelevation using real time kinematic surveying among of GPS surveying methods which is economic method to construct data base in the side of highway maintain management. Using the developed vehicle, center line and shoulder of highway are measured and enough precision is obtained after analyzing the result. The result is show that 1.3 cm to 2.0 cm error in the clothed and about 0.8 cm to 1.2 cm error in the circular curve. Those errors are proved error to lane making during construction. This study is expected to become efficient method for extraction of highway alignment elements in the Mobile Mapping System.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.625-630
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2014
The amount of information is increasing rapidly with the development of the internet and the computer. Since these enormous information is managed by the document forms, it is necessary to search and process them efficiently. The document clustering technique which clusters the related documents through the similarity between the documents help to classify, search, and process the large amount of documents automatically. This paper proposes a method to find the initial seed points through principal component analysis when the documents represented by vectors in the feature vector space are clustered by K-means algorithm in order to increase clustering performance. The experiment shows that our method has a better performance than the traditional K-means algorithm.
Kim, Hajin;Bang, Jiwon;Son, Siwoon;Choi, Mi-Jung;Moon, Yang-Sae
Annual Conference of KIPS
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2018.10a
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pp.573-576
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2018
아파치 카프카(Apache Kafka)는 데이터 스트림을 실시간 전달하는 분산 메시지 큐잉 플랫폼이다. 카프카는 대다수의 실시간 처리 응용에 사용되는데, 흔히 데이터 스트림의 발생지와 실시간 처리 시스템 사이(입력) 또는 실시간 처리 시스템과 처리 결과의 목적지 사이(출력)에 배치된다. 분산 기술을 도입한 카프카는 다른 메시지 큐잉 기술에 비해 대용량 데이터 스트림을 더욱 빠르게 전달 할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만, 카프카에 적재되는 데이터 스트림의 양과 실시간 처리 응용의 수가 증가할수록 메시지 지연시간은 매우 높아질 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 카프카의 메시지 지연 문제를 해결하고자 카프카의 로드 쉐딩 엔진을 제안한다. 로드 쉐딩의 세 가지 필수적인 결정에 따라, 제안하는 로드 쉐딩 엔진은 카프카의 프로뷰서에서 지연시간이 기준치를 초과할 경우 일부 메시지 전송을 제한하여 지연시간을 줄인다. 실제 실시간 처리 응용으로 실험한 결과, 단일/다중 데이터 스트리 모두 로드 쉐딩이 바르게 작동하여 지연시간이 지속적으로 증가하지 않고 오르내림이 반복되는 추세를 보였다. 본 연구는 데이터 스트림의 입출력을 카프카로 관리하는 실시간 처리 응용에 로드 쉐딩 기법을 적용한 첫 번째 시도로서, 앞으로 데이터 스트림 처리에 사용될 의미 있는 연구라 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.295-295
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2012
영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.460-460
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2012
영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.268-272
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2012
현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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