프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.
국내·외로 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모델은 유역 단위에서 유출 및 수질을 예측하는데 활용되고 있다. 하지만 SWAT 모델의 결과물은 데이터 테이블 형식으로만 이루어져 있기 때문에 모델 사용자가 유역 내 하천별 수문 모의 결과물을 직관적으로 확인하기 어렵다는 단점이 있다. 최근 다양한 분야에서 3D 가상환경을 구축하는데 디지털 트윈 기술의 활용성이 증가하고 있다. 디지털 트윈 기술은 현실의 공간을 가상환경으로 구축해 실시간 현실의 상황을 파악하여, 의사결정 지원을 제공한다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 SWAT 모델을 연계하여, 모델의 결과값을 가상환경 3D 지도인 CESIUM에 실시간으로 표출할 수 있는 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 3D 지형에 SWAT 모델을 통해 모의 된 하천의 수위 및 SS에 대한 표출이 가능할 뿐만 아니라 기후나 유역환경에 따른 유역 내 수문 변화를 시·공간적으로 파악할 수 있는 장점이 있다. 향후 본 연구에서 개발된 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템은 홍수 및 가뭄과 같은 재해에 대응할 수 있는 유역 및 하천관리 대책을 효율적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지표수문해석모형이란 전 지구를 대상으로 수문해석 및 예측이 가능한 분포형 수문모형이다. 본 연구에서는 CSEOF(Cyclostationary Empirical Orthogonal Functions) 분석 방법을 이용하여 지표수문해석 모형 중 하나인 VIC(Variable Infiltration Capacity)모형의 토양수분 모의 성능을 평가해보고자 한다. 이를 위하여 먼저 남한에 대한 VIC 모형으로 모의한 토양수분 예측 결과와 관측자료를 수집하였다. 모의 성능 평가 기간은 1976년부터 2006년까지이다. 이후 본 연구에서는 수집된 VIC 모형의 예측 결과와 관측 자료에 대한 CSEOF 분석을 수행하여 각 자료의 월별 주된 변동 특성을 추출하였다. VIC 모형의 예측 결과와 관측자료의 상관관계는 CSEOF 분석 결과에 대한 Pattern Correlation으로 정량화되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 모형의 모의 성능 평가에 주로 사용되는 NRMSE(Nomalized Root Mean Square Error)를 산정하여 예측 결과의 오차를 평가하였다. Pattern Correlation과 NRMSE를 모두 고려하여 VIC 모형의 성능을 평가해본 결과, 건기에 해당하는 기간과 우기에 해당하는 기간의 모의 성능이 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 추후에 지표수문해석 모형의 예측 결과를 이용하는 기후변화 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
IT기술의 발달은 사회 구성원들에게 기존의 방법과 다른 새로운 교육방법을 요구하고 있으며, 체험교육과 경험교육이 강조됨에 따라 웹 기반의 가상환경에서 체험교육을 할 수 있는 경영 모의 게임에 대한 중요성이 커지고 있다. 그러나 이러한 경영 모의 게임의 이점에도 불구하고 국내에서는 경영모의 게임의 활용도가 매우 낮은 편이며, 그 교육효과에 대한 실증적 분석도 미미하다. 따라서 본 연구에서는 경영 모의 게임의 교육효과에 영향을 주는 성공요인에 관해 실증적 분석을 수행 하였다. 분석을 위해 경영 모의 게임에 참가한 교육생을 대상으로 컨텐츠 특성, 참가자 특성, 교육환경 특성이 교육효과에 영향을 미치는가에 대한 통계분석을 수행 하였다. 통계 분석 결과, 컨텐츠 특성, 참가자 특성, 교육환경 특성은 게임의 교육효과에 영향을 미친다는 유효한 결과가 분석되었다. 통계적 분석 결과 도출한 성공 요인을 기초로 활용방안을 제시하였다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
응용과학이 집약된 현대의 전쟁은 예측하기 어렵고 복잡도가 높아서, 전장 모의환경의 구축과 시뮬레이션 기반 획득을 통한 분석이 필수적이다. 국방 M&S 에서의 전장 모의환경 구축은 그 규모와 형태에 따라 다양한 연구기관이 참여한다. 이러한 추세에 따라, 전장 모의환경의 모델링을 분산 시스템으로 재구성하여 다양한 시스템에서의 접근을 수용할 필요가 있다. 본 논문에서는 분산전장 모의환경 구축 방법을 제안하고 단일부대 1:1 교전모델의 사례를 통해 검증한다. 제안하는 분산전장 모의환경 구축 방법은 다수의 참여자로부터 비롯되는 다양한 시스템 환경에서 전장 모의환경 모델링 및 시뮬레이션을 가능하게 하며, 구축된 분산 환경 또한 구축 예시로서 활용될 것으로 기대한다.
기술이 급속도로 발전하고 제품 수명주기가 짧아짐에 따라 연구 성과의 도출과 제품 개발 및 출시 과정을 가속화할 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 개발자의 연구 결과를 빠르게 확인하고 적용하기 위한 모의실험을 위한 컴퓨팅 환경이 필요하게 되었다. 모의실험을 위한 컴퓨팅 환경은 가용한 컴퓨팅 자원을 최대한 활용할 수 있어야 하며 실험하고자 하는 다수의 시나리오에 대해서 모의실험을 관리하고 실험 결과 취합을 용이하게 진행해야 한다. 이와 같은 모의실험 환경을 구축하기 위해서 본 연구는 마이크로서비스 아키텍처 기반의 모의실험 환경을 설계하고 구현하였다. 제안하는 모의실험 환경은 모의실험을 수행하고자 하는 사용자가 손쉽게 실험을 수행할 수 있도록 스크립트 기반으로 가용 컴퓨팅 자원을 활용하여 실험 환경을 구성하고 자동으로 시나리오가 배포될 수 있도록 실험 틀을 설계하였으며 사용자가 제공하는 시나리오와 실험 대상 소프트웨어를 활용하여 컴퓨팅 환경과 실험이 자동으로 구성되어 모의실험을 수행할 수 있도록 하였다.
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
DS-CDMA를 사용하는 통신 시스템에서 발생되는 다중 접속 간섭 문제를 효과적으로 억제하기 위하여, 우리는 심볼 단위 검출기와 칩 단위 검출기를 결합한 하이브리드 다중 사용자 검출기를 제안하였다. 모의 실험 환경은 두 가지 경우이다. 하나는 가우시안 환경과 다중 경로 하에서 모든 사용자의 전력이 동일한 경우이고 다른 하나는 그렇지 않은 경우로 구분하였다. 모의 실험 결과 가우시안 환경하에서 모든 사용자가 동일한 전력을 가지는 경우에, BER 값이 10-1선을 기준으로 하여, 제안된 다중 사용자 검출기가 기존 검출기 보다 약 2[dB]정도 SNR 이득이 있음을 볼 수 있다. 모든 사용자가 다른 전력을 가지는 경우에는 제안된 검출기가 약 1[dB] 정도의 SNR 이득이 있음을 알 수 있었다. 또한 다중 경로하에서 모의 실험 결과는 제안된 하이브리드 레이트 다중 사용자 검출기가 기존 검출기보다 더 나은 BER을 지니고 있음을 알 수 있다. 따라서 제안된 하이브리드 레이트 다중 사용자 검출기가 견실한 성능을 지니고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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