본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.
순차패턴 마이닝에서 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려할 수 있다. 본 논문에서는 순차패턴 마이닝에서 가중치 순차패턴을 탐색하기 위한 가중치 계산 기법으로 발생 간격에 기반한 순차패턴 가중치 부여 기법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생 순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻도록 지원한다.
GO-FLOW기법은 시스템이 정상적으로 작동할 가능성을 평가할 수 있는 기법으로써 신호선과 연산자를 사용하여 시스템을 GO-FLOW Chart로 모델화하고, 이 GO-FLOW Chart를 순차적으로 해석하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 그러나 GO-FLOW기법은 1개의 시스템 구성요소를 여러 개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 상이한 GO-FLOW Chart가 작성될 수 있고, 시간점을 지정하여 시간을 모델링하므로 실제 운전시간에 따른 신뢰도 변화를 평가하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 구성요소의 기능(정상/고장)을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법을 개발하였다. 본 기법은 구성요소의 운전상태와 상관없이 그 기능을 유지할 가능성을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하며, 1개의 구성요소는 1개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 거의 유사한 모델도를 작성할 수 있고, 실제시간을 반영한 연산자를 사용하여 실제시간에 따른 시스템의 신뢰도를 쉽게 평가할 수 있다.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.
인접한 화소들간의 상관성에 대한 오류 정보만을 추출하여 전송하는 기법인 라플라시안 피라미드는 알고리즘 구성이 간단하며, 낮은 엔트로피 전송이 가능한 무손실 예측 압축과 점진적인 전송이 가능한 이점을 가지고 있다. 이러한 라플라시안 피라미드를 효율적으고 구성하기 위하여 기존의 5$\times$5 가중치 행렬을 3$\times$3 가중치 행렬로 구성하는 새로운 기법을 보인다. 3$\times$3 가중치행렬을 이용하는 방법이 5$\times$5 가중치 행렬에 의한 알고리즘의 구성보다 간단하면서도 압축효율이 좋음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
최근 텔레비전 화면 구성에서 활용되고 있는 화면분할 기법은 영상의 다양성과 동시성을 전달하는 시각 커뮤니케이션의 기능적인 역할을 충족하고 있다. 또한 다양한 장르에서 활용되고 있는 화면분할 기법은 유행적 패턴의 약호의 작용으로 드러나고 있다. 따라서 본 연구에서는 화면분할의 기법의 의미화 효과를 통한 장르별 특성을 살펴보고, 시각 커뮤니케이션의 기능적인 역할에 대해 살펴보고자 한다.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트의 위치가 변함에 따라 그 의미가 달라지는 위치 의존 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 이동 호스트의 캐시 기법이 중요하지만, 위치 의존 질의를 효과적으로 지원할 수 있는 지구국의 브로드캐스팅 기법도 중요하다. 본 논문에서는 지구국이 담당하는 영역을 격자로 나누어 인덱싱한 데이터를 위치 의존 질의에 적합하도록 공간-채움 곡선을 이용해서 선형 클러스터링하여 구성 시간을 줄이는 브로드캐스팅 기법을 제안하고, 구성 시간을 포함시킨 이동 호스트의 활동 시간을 측정하여 그 성능을 비교한다.
본 연구에서는 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 최적 절점생성기법을 제안하고 이를 Element-free Galerkin 방법에 적용하였다. 무요소방법에서 제안된 일반적인 적응적 절점배치방법의 경우 적분격자를 이용하기 때문에 그 절점의 분포가 평가된 오차를 정확히 반영하지 못하고 불균등한 세분화로 인해 주변 절점분포와 급격한 절점밀도의 차이를 보이게 되어 추가적인 해석오차를 유발한다. 본 연구에서는 평가된 오차의 분포와 적분격자를 따라 구성된 불균등한 초기절점배치를 최적삼각격자 구성기법인 Bubble Mesh 기법을 이용하여 최적화 시키는 적응적 절점구성기법을 제안하였다. 절점의 불균등한 배치에 따른 추가적인 오차의 발생현상을 보이기 위해 1차원 문제를 해석하였고 본 연구에서 제안된 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 무요소해석법의 적용성을 보이기 위해 2차원 문제를 해석하였다.
본 논문에서는 수평유속의 연직방향 변화 결정에 유한요소기법(FEM)을 이용하고 수평방향으로는 유한차분기법을 사용하는 복합형 Galerkin 연직함수 전개모델에 새로이 유사변환기법을 추가한 3차원 해수유동모델의 개발에 대하여 기술하였다. 기본방정식의 연직방향으로 선형보간함수를 기저함수로 사용하여 Galerkin 기법을 적용하여 구성되는 행열 방정식에 유사변환기법을 적용, 각 절점의 유속값을 해석적으로 구하였다. 유사변환기법을 적용하여 최종 얻어지는 모우드 shape 방정식은 비연계된 방정식으로 구성되므로 역행렬 계산이 필요없어 계산시간이 절약된다. 또한 수립된 모델은 고유벡터행렬로 구성되는 모우드 shape가 도입됨으로써 모우드 shape 몇개만 사용하여도 거의 수렴된 값을 얻을 수 있어 계산시간을 절약할 수 있다. 등수심하 유한영역과 무한영역에서의 수치실험을 통하여 개발된 모델의 적용 가능성을 검증하였다.
일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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