본 연구에서는 한강수계에 대하여 다차원 시변화 유기물 및 영양상태 모델을 적용하여 2007년에 관측된 수질 자료를 이용해 그 재현성을 검토하였다. 모델 적용 결과 TN, TP, Chl-a, BOD 농도의 시변화를 모델이 적절히 재현하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 모델 시스템은 한강수계 내 하천-호수 연속 시스템에 대하여 수리 및 수온 해석뿐만 아니라 유기물 및 영양상태 해석에도 적용이 가능한 것으로 판단된다. 모델 보정 결과를 바탕으로 TN, TP, Chl-a, BOD에 대한 한강수계 내의 시 공간적 농도 변화를 분석하였다. 모델은 호수 구간 표층과 하천 구간에 대하여 각 구간별로 수질의 시변화를 적절히 모의하였고 이를 통하여 한강수계 내의 공간적 농도 분포를 비교하는 것이 가능했다. 본 연구에서 구축한 다차원 시변화 모델 시스템은 하나의 모델로 팔당호와 그 상류 수계의 수질을 통합적으로 분석하는 것이 가능하므로, 한강 수계에 대한 통합적인 수질 관리에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스의 데이터 사이에 묻혀 있는 '패턴'을 발견하여 규칙을 추론함으로 여러 가지 유용한 지식을 캐내는 기법이다. 본 논문에서는 효과적인 재해관리 시스템을 구축하기 위해서 재해를 분석하고 대책을 마련할 수 있는 데이터 마이닝을 적용한 '데이터베이스 웨어하우스 마이닝 재해관리 데이터베이스 시스템'을 제시하고자 한다. 데이터 웨어하우스 마이닝은 다차원 데이터베이스로 구축되며 재해데이터간의 상호관련성, 특성요인별 패턴을 찾고 재해발생 가능성을 예측함으로써 재해예방의 의사결정을 지원할 수 있다.
그 동안 기업의 데이터는 관계형 데이터베이스에 의해 관리되어져 왔다. 그러나 전산전문가 아닌 최종사용자가 관리하는데는 어려움이 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 결국 최종사용자가 데이터에 직접 접근하여 분석이 가능한 OLAP 시스템의 도입이 필요하게 되었으며, OLAP시스템은 EUC 환경을 구현할 수 있는 시스템이라고 힐 수 있다. 따라서 본 논문은 효율적인 의사결정을 위해 기존의 관계형 데이터 베이스가 아닌 다차원 데이터 베이스에 의한 Prototype을 구축하였다.
막대한 국가예산이 투입되는 치수사업은 그 성공여부가 국가경제 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치게 되므로 신뢰성 있는 홍수 피해산정은 치수사업의 경제성분석에 핵심적 요소이다. 본 연구는 다차원홍수피해산정법에 의한 홍수피해 산정시 GIS를 기반으로 한 분포형 분석기법을 제시하는 데에 목적이 있다. 이를 위해서, 홍수피해산정의 공학적 측면인 침수예측과 경제적 측면인 다차원법을 연계하고 GIS를 활용한 분석체계와 자료처리 과정을 제시하였다. 제시된 방법론은 예비타당성조사 대상 사업인 목감천/도림천 방수로사업에 적용하였고 세부적인 GIS 데이터베이스와 피해산정 결과를 논문에 수록하였다. 본 연구에서 GIS를 기반으로 다차원법의 분석체계를 정리한 것은 꾸준히 제기되었던 다차원법의 적용 편의성을 제고하는 동시에 그동안 간과되었던 공학적 측면과의 연계성에 대한 방향을 제시하였다는데 의의가 있다. 이러한 체계적 자료처리 과정을 통한 분포형 홍수피해산정 기법은 구조물적이나 비구조물적 홍수피해경감계획의 타당성 평가 및 전략 개발을 위한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 비약적인 하드웨어와 소프트웨어의 발달에 따라 효율적인 대량의 정보처리가 가능해졌고 특히 다차원의 공간정보처리에 대한 많은 연구가 진행중이다. 공간자료구조를 활용한 지리정보시스템(GIS)에 의한 공간정보의 분석과 처리는 비약적인 발전을 하고 있다. 그러나 대부분의 지리정보시스템의 응용분야는 지상에 존재하는 것을 대상으로 하고 있다. 지리정보시스템을 활용한 지하정보에 대한 연구는 지하정보의 비가시적인 특성상 아직은 초기단계라고 할 수 있다. 특히 지하 지층 분포를 체계적으로 분석하기 위한 연구는 지하 광물자원에 대한 정보 또는 지상의 구조물에 대한 안전성 평가에 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 지하 지층을 공간자료구조를 활용하여 인식하는 시스템 개발 방법을 제안하고 이와 관련된 사항을 기술하였다. 공간자료 구조를 활용하여 지하지층을 인식하는 시스템의 개발은 지질 전문가의 해석을 위한 전처리 시스템으로서 중요한 역할을 할 것이다.
롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.
본 연구에서는 기존에 구축 운영 중인 COSFIM과 FLDWAV간 연계를 통해 다기능보 상 하류 구간 등 하천내 주요 관심구간에 대한 1차원 및 2차원 수리분석을 수행할 수 있는 시스템을 개발하고 낙동강 8개 다기능보를 대상으로 사업 전 후 수리특성 분석을 수행하였다. 각 수치모형은 활용목적에 따라 장 단점을 가지고 있기 때문에 상황에 적합한 모형을 선택적으로 활용할 수 있을 것이며, 기존의 1차원 수리 수문 모형으로 분석할 수 있었던 선 개념 지점 개념의 정보 뿐 아니라 추가적으로 공간 격자 개념의 정보를 제공받을 수 있는 다차원 모의를 수행함으로써 하천에서의 물리적 현상을 적절히 고려한 공간적 수리특성을 반영한 하천관리가 가능할 것이다.
디지털 통신 시스템에서는 대역폭과 전력을 효율적으로 사용하면서 신뢰성 높은 데이터 전송을 요구한다. 본 논문에서는 다중 반송파 방식을 사용하는 시스템에서 반송파의 직교성을 이용하여 다차원 성상도를 구현하고 전력 소비가 큰 성상 포인트의 위치를 재배치하여 평균 소비 전력을 감소시킬 수 있는 기술을 제안한다. 기존의 2차원 QAM 변조 방식을 N개의 부반송파를 사용하여 다차원 QAM 형태로 단순하게 변환하면 2 N차원 큐브 형태의 성상 포인트가 구성되는데, 전력 소비가 많은 최외각 성상 포인트들을 효율적으로 재배치하면 전력 소비를 최소화할 수 있는 2 N차원 구 형태의 성상도를 구성할 수 있다. 이와 같은 방식으로 16-QAM부터 2,048-QAM까지의 2차원 성상도를 다차원으로 변환하여 구성하고 전산모의실험을 통해 얻을 수 있는 평균 소비 전력 이득 값을 비교 분석하였다. 차원을 높일수록 재배치 성상 포인트들이 증가하므로 평균 소비 전력 이득 값이 커지는 것을 알 수 있다. 하지만 차원 증가에 따른 이득의 증가비율은 로그 형태를 가지고 있기 때문에 QAM의 성상 포인트 개수에 따라 일정한 이득값에 수렴하게 되고 수렴 값을 바탕으로 적정 다차원 성상도를 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 데이터를 전송하는 것은 하드웨어 복잡도 증가가 거의 없이 소비 전력의 효율성을 높이는데 효과적이다.
전력시스템은 외부 망과 독립적으로 운영되는 폐쇄 망에서 점차 외부 망과의 연계됨으로써 외부 요소에 의한 위협, 다차원적인 시스템 취약성에 노출되고 있다. 서비스 거부 공격은 전력시스템에 매우 치명적이기 때문에 가장 중요한 가용성을 확실히 보장하기 위한 시스템과 네트워크의 운영 및 관리를 통한 보안 대책이 필요하게 되었다. 기존의 네트워크 트래픽만으로 분석하여 이상징후를 탐지하는 방식에 한계가 있기 때문에 본 논문에서는 전력시스템의 네트워크 상태와 엔드 시스템 상태 특성을 실시간 모니터링하고 분석하여 비정상 네트워크 접근을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하였다.
국제물류 EPCglobal Network 프레임워크에서 대용량 운송 데이터베이스의 누적과 경영 전략의 의사결정에 필요한 지식 탐사를 위해 데이터 웨어하우스 시스템 도입이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 국제물류 통합 플랫폼을 지원하는 데이터 웨어하우스를 설계하기 위해 현재 데이터베이스 시스템을 분석하고 다차원 데이터 모델인 사실 별자리 스키마 구조를 이용한다. 또한 설계된 데이터웨어하우스를 통해 의사결정을 지원할 수 있는 지식탐사를 위한 질의들의 예를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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