최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
본 논문에서는 안족이라는 움직일 수 있는 브리지의 특성을 이용하여 가야금의 물리적 모델링에서 지연 라인의 길이를 안족이 조절할 수 있는 개선된 형태의 현의 물리적 모델을 제안한다. 안족은 양 끝이 고정된 현을 받치고 있어 실제 진동하는 현의 길이를 조절하고 현의 진동을 악기의 몸통으로 전달하는 기능을 한다. 안족의 위치에 따른 기본 주파수의 변화는 로그 스케일에서 일차 선형 적합성을 이용하여 파라미터로 나타내었고, 이는 현의 모델에서 지연 라인의 길이를 조절하는 컨트롤러인 안족 모델로 구현되었다. 안족 모델은 주파수 적합성, 장력 적합성, 리키 적분기를 이용한 적합성으로 나누어 구현하였는데, 이 중 리키 적분기를 이용한 모델이 가장 우수하였다. 제안한 현의 모델은 실제 가야금의 조율 시스템을 사실적으로 묘사할 수 있었으며 원음과 아주 유사한 음 합성을 할 수 있었다.
본 논문은 환경의 변화에 적응하여 지속적으로 서비스들의 협업을 지원하기 위한 통합 시스템으로 커뮤니티 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 커뮤니티라는 메타포를 사용하여 추상화된 레벨로 협업 모델을 정의하고 이를 런타임에 해석하여 물리적 환경의 실질적인 서비스들간의 실행 모델로 전환한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 서비스들의 협업과 사용자의 인터랙션을 관리하는 커뮤니티 매니저(CM)와 서비스들의 협업모델을 실행 환경으로 매핑시키는 커뮤니티 프레임워크(CF) 그리고 CM 과 CF 에게 통합된 컨텍스트를 제공해 주는 시츄에이션 매니저(SM)로 구성되어 있다. 이 시스템에서 추상화된 협업 모델은 런타임에 물리적 공간으로 매핑되므로, 동적으로 실행 환경과 사용자의 특성을 인식하고 그에 맞는 협업 목표와 협업 대상을 변경시켜 실행 환경에 맞게 재구성 되는 것이 가능하다. 따라서 제안된 시스템을 통해 특정 환경에 고유하게 구축되던 시스템의 개발 비용에 대한 부담을 절감시키는 효과를 가져올 것으로 기대된다.
Jones 모델 및 HKB모델을 이용하여 Laplace transform방법으로 6MV X-ray의 대략적인 에너지 스펙트럼을 분석하였다. Jones모델은 투과계수 0.1이하에서는 Laplace transform방법이 적용될 수 없는 심한 제약을 받는다는 것을 알 수 있었다. HKB모델에 의한 에너지 스펙트럼은 대체로 실제의 에너지 스펙트럼과 일치하는 형태를 나타내지만 6MeV에너지 이상의 영역에서 길게 꼬리를 이루는 단점이 있었다.
가새골조의 정확한 내진성능평가를 위해서는 실험과 유사한 이력거동과 파단 시점을 잘 예측할 수 있는 해석적 모델이 필요하다. 가새의 이력거동을 모사히기 위해 본 연구에서는 이전 연구자들에 의해 제안된 물리적 이론 모델을 사용하였다. 또한, 가새부재의 국부좌굴에 의한 파단 예측을 위해 피로변수의 보정계수를 도입한 손상 지표를 개선하였다. 결과적으로 실험과 해석 결과를 비교하여 콘크리트충전 각형 강관가새부재의 국부좌굴 효과를 반영한 피로 보정계수를 판폭두께비에 따라 회귀분석을 통해 결정하고, 본 연구에서 제안한 해석 모델의 결과와 이전 연구의 결과를 비교하여 검증하였다.
본 논문에서는 QualNet에 Matlab으로 구현해 놓은 WAVE 채널 모델과 물리계층 시뮬레이션 모듈을 효과적으로 연동시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 우선, QualNet 시뮬레이터에서 사용하는 간소화된 무선 물리계층 및 통신매체의 구현 방법에 대해 검토 후, QualNet 네트워크 시뮬레이터가 상세한 다중경로 페이딩 모델과 IEEE802.11p 통신 모뎀이 구현된 이종의 물리계층 시뮬레이션 모듈을 도입하기 위한 실질적인 방안을 제시하였다. 본 논문의 결과는 차세대 DSRC 규격인 WAVE를 위한 상위계층에서부터 하위 물리계층 링크를 통합시뮬레이션 하는 링크 시뮬레이션 기법으로 활용될 것이다.
UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 설계뿐만 아니라 네트워크 상에서의 데이터 전송, 가상데이터를 이용한 물리현상, 회로 분석 및 설계 등 다양한 형태의 시뮬레이션에서도 사용되고 있는 모델링 언어이다. 이러한 UML로 개발된 소프트웨어 설계 모델이나 시뮬레이션 모델들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 통합 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 UML 모델들의 저장과 관리의 효율성을 높이기 위해서 저장하부 구조를 데이터베이스화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 시스템은 UML 모델들을 다수의 사용자들이 서로 공유할 수 있으며 모델의 재사용성을 높이고 모델 정보의 효율적인 검색을 지원할 것이다.
단층 파쇄의 방향성은 지진 피해를 평가하는데 있어 매우 중요한 지진원 특성이다 하지만 기존의 모멘트 텐서 역산 방법으로는 단층의 파쇄 방향은 물론 실제 단층면의 방향도 정확하게 결정하기 어렵다. 본 연구에서는 중간 규모의 지진에 대하여 주파수 영역 파형 역산 방법을 이용하여 모멘트 텐서와 단층 파쇄의 방향성을 동시에 역산하는 방법을 제안하였다 여러 가지 다양한 파쇄 전파 모델을 가정한 수치 실험을 통해 역산 방법을 검증하였고, 실제 지진에 적응 가능성을 평가하기 위해 역산 해의 안정성에 가장 큰 영향을 주는 요소인 속도 구조 모델에 대한 민감도를 분석하였다. 민감도 분석 결과를 통해 속도 구조 모델이 실제 속도 구조와 크게 어긋나지 않을 경우 실제 지진에 대해서도 충분히 적응 가능하다는 것을 확인하였다. 향후 속도 구조가 비교적 잘 밝혀진 지역에 본 역산 방법을 적응 할 경우 중간 규모 지진의 단층 파쇄 효과를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 예상되며, 이를 통해 적용된 지역의 지진 발생 특성을 이해하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Adam 최적화 기법을 이용한 음향매질에서의 탄성파 파형역산 방법을 제안하였다. 탄성파 파형역산에서 최적화에 사용되는 기본적인 최대 경사법은 계산이 빠르고 적용이 간편하다는 장점이 있다. 하지만 속도 모델의 갱신에 일정한 갱신 크기를 사용함에 따라 오차가 정확하게 수렴하지 않는다. 이에 대한 대안으로 제시된 다양한 최적화 기법들의 경우 정확성은 높지만 많은 계산 시간을 필요로 한다는 한계가 있다. Adam 최적화 기법은 최근 딥 러닝 분야에서 학습 모델의 최적화를 위해 사용되는 기법으로 다양한 형태의 모델에 대한 최적화 문제에서 가장 효율적인 성능을 보이고 있다. 따라서 Adam 최적화 기법을 이용한 파형역산 방법을 개발하여 탄성파 파형역산에서의 오차가 빠르고 정확하게 수렴하도록 하였다. 제안된 역산 기법의 성능을 검증하기 위해, 일정한 갱신 크기를 가지는 최대 경사법을 이용하여 수행된 역산 결과와 제안된 Adam 최적화 기반 파형역산을 수행하여 갱신된 P파 속도 모델을 비교하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 빠른 오차 수렴 속도와 높은 정확도의 결과를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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