SWMM은 홍수유출 해석, 유역유출 연속모의, 수질모의가 가능한 모형으로서 전세계적으로 널리 사용되고 있는 모형이다. 하지만 유역유출 연속모의와 수질모의에는 다수의 불명확한 매개변수가 포함되어 있으므로 이는 SWMM의 사용에 제약이 되고 있다. 본 연구의 목적은 SWMM을 이용한 유역유출 연속모의와 수질모의의 정확도를 높이고 효율성을 향상시킬 수 있도록 자동 보정 모듈을 개발하는 것이다. SWMM의 자동 보정 모듈은 전역최적화 알고리즘인 집합체 혼합진화 알고리즘과 SWMM을 연계하고, SWMM 내 추정대상 매개변수의 선정 및 적절한 탐색 범위를 설정함으로써 개발되었다. 개발된 자동 보정 모듈의 적절성은 동향 수위관측소 유역에 대하여 구성된 유역유출 및 수질모의 모형의 보정 및 검증을 통해 검토되었다. 그 결과, 자동 보정 모듈을 통해 보정된 모형은 유역의 유출현상을 매우 잘 모사하였고, 수질의 경우에도 비교적 양호한 결과를 도출하였다. 개발된 자동 보정 모듈은 향후 유역유출 모의와 수질해석에 관한 다양한 연구와 설계 등에 활용될 수 있을 것이다.
통신망의 진화에 따라 응용서비스 제공을 위한 신호를 제어를 제어하는 코아망도 다양하게 변화하고 있다. 현재 유무선망의 신호 제어에는 SS7 기반의 프로토콜이 사용되고 있으며. 유선에서는 INAP, 무선에서는 WIN, CAP 등의 최상위 프로토콜이 사용되고 있다. VoIP 망에서는 SIP과 H.323 프로토콜이 주로 사용되고 있으나 점차적으로 SIP을 보다. 많이 사용하는 추세이다. 차세대망인 NGN에서 코아망은 IP망으로 변화되며 SIP를 주로 이용한다. 그리고 개방형 망을 제공하기 위해 Parlay/OSA API를 도입하고 있다. 그 외에도 망의 변화에 따라 또 다른 프로토콜이나 API의 사용이 필요할 수도 있다. 이러한 다양한 망의 변화에 적극적으로 대처할 수 있는 응용서비스 제공 플랫폼은 코아망의 다양한 프로토콜을 동시에 지원할 수 있어야 하며 망에 따라 지원하는 프로토콜을 자유롭게 조합할 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 응용서비스 제공 플랫폼에서 응용서비스를 제어하는 서비스 로직의 수행 환경과 프로토콜을 제어하는 계층을 분리하고 프로토콜처리 소프트웨어를 모듈화 시킴으로써 그 기능군을 쉽게 추가 또는 제거할 수 있는 구조를 제시한다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 확률 진화 알고리즘(stochastic evolution algorithm; StocE)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.
최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.
현재 기존의 웹과 차별화를 의미하는 웹 2.0에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 기존의 시스템이 클라이언트와 서버 모델에 기반을 둔 정적인 웹이 전형적이었다면, 웹 2.0은 웹이 근본적으로 변화하고 진화한다는 차원의 차세대 웹을 뜻한다. 본 논문에서는 웹 2.0규격하에서 쓰일수 있는 RSS리더에 대한 모듈을 제안한다. 제안된 모듈은 Ajax를 이용하여 개발하였다. 현재 쓰이는 RSS feed가 브라우저에 따라 왜곡될수 있는 부분을 보정하고 한글 및 제 3세계 언어의 인코딩 문제를 해결하였고, Ajax의 유동성 있는 프로그래밍을 통한 DragBox모듈과 RSS Feed의 자동 업데이트 모듈의 설계 및 개발을 통해 웹 2.0 기반상에서의 효과적인 콘텐츠의 활용을 위한 모듈을 개발하였다.
현재 기존의 웹과 차별화를 의미하는 웹 2.0에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 기존의 시스템이 클라이언트와 서버 모델에 기반을 둔 정적인 웹이 전형적이었다면, 웹 2.0은 웹이 근본적으로 변화하고 진화한다는 차원의 차세대 웹을 뜻한다. 본 논문에서는 웹 2.0규격하에서 쓰일 수 있는 RSS리더에 대한 모듈을 제안한다. 제안된 모듈은 Ajax를 이용하여 개발하였다 현재 쓰이는 RSS Feed가 브라우저에 따라 왜곡될 수 있는 부분을 보정하고 한글 및 제 3세계 언어의 인코딩 문제를 해결하였고, Ajax의 유동성 있는 프로그래밍을 통한 DragBox모듈과 RSS Feed의 자동 업데이트 모듈의 설계 및 개발을 통해 웹 2.0 기반상에서의 효과적인 콘텐츠의 활용을 위한 모듈을 개발하였다.
광대역 통신망에서 OAM의 기본 원칙은 망요소의 각 인터페이스에 따라 관리엔터티(ME)를 정의하고 ME 단위로 장애개념을 적용하여 이상, 결함, 장애, 고장의 발견 및 복구, 격리 등의 유지보수 엔터티 관리과정을 통하여 관리하므로 망의 전반적인 차원의 서비스 제공에 최소의 영향을 미치게 한다. 광대역 망에서의 OAM 기능은 3개의 계층으로 계층화하므로 망의 진화나 새로운 서비스에 융통성 있는 구조를 제공하는데, 망 OAM 계층은 망 전체의 사용 효율을 극대화하는 데 초점을 맞추고 이에 따라 각 노드들을 통제하며, 노드 OAM 계층은 망 OAM 기능에 의한 통제를 수용하여 처리하며 노드 자체의 관리 기능과 운용보전 기능을 포함하며, 모듈 OAM 계층은 하나의 구현 모듈에 내장된 OAM 기능으로서 경보감시, 시험 및 진단, 관측, 제어, 데이터 관리 등 구체적으로 실현되는 기능을 말한다.
뱀형 모듈라 로봇은 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적인 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상제어 방식과 GP(Genetic Programing)를 사용한 임의의 관절궤적 생성 방식을 비교한다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 위의 방법들을 비교하였다.
본 논문에서는 학습자 중심의 학습 환경 구현에 매우 적합한 특성을 지니고 있는 웹을 통해 보다 효과적인 프로젝트 기반 학습 시스템(PBL; Project Based Learning )을 구축할 수 있는 방안을 제시하고자한다. 프로젝트 목표선정, 프로젝트 계획, 프로젝트 활동, 정리 및 평가에 이르기까지 팀 구성원 모두가 책임감을 갖고 보다 적극적, 능동적인 학습을 수행할 수 잇도록 학습모듈을 구상하였다. 웹을 활용하여 프로젝트에 참여한 학습자들은 수동적 수혜적인 기존의 학습방식과는 달리 보다 적극적, 형성적, 협력적인 학습활동을 펼칠수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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