2004년부터 4대강 물환경연구소는 수질오염총량관리제의 원활한 추진을 위해 총량관리단위유역 말단부에서 8일 간격으로 청천(晴天)시를 중심으로 유량과 수질을 동시에 측정하기 시작하였다. 그 결과 연중 하천유량과 수질의 연동 여부 및 변동 추이를 확인하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 8일 간격으로 생산되는 유량은 지침의 정의와 맞물려 기준유량의 산정에 또 다른 어려움을 주고 있다. '한강수계 오염총량관리계획수립 지침'에 따르면 '기준유량은 과거 10년간 평균 저수량으로 한다'고 명시되어 있다. 여기서 저수량이란 유량의 크기를 누가일수로서 표시하여 1년을 통하여 275일은 이보다 더 작지 않은 유량으로 정의된다. 따라서 정확한 저수량을 산정하기 위해서는 1년 365개 매일의 유량자료가 필요하다. 하지만 8일 간격으로 유량을 측정하게 되면 1년 365개 대신 최대 45 여개의 일 유량자료만 취득 가능하므로 유황분석에 어려움이 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론 중 하나를 소개한다. 미 지질조사국(USGS)에서 주로 사용되는 이 방법은 A지점(부분계측이 이루어지는 지점)의 결측치를 동일 유역 혹은 수문학적으로 유사한 유역의 B지점(연속계측이 이루어지는 지점)의 자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 이루어진 날과 같은 날짜의 유량자료를 연속계측자료에서 추출한 다음 두 자료(A지점에서의 모든 유량과 B지점에서의 추출된 유량)의 상관성을 비교해 본다. 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 방정식을 통해 A지점의 결측치를 내 외삽한다. 여기서 두 자료간 상관도를 잘 묘사할 수 있는 방법으로 본 연구에서는 최소제곱법(Least Square Estimator, LSE)과 분산확장법(Maintenance of Variance Extension, MOVE)을 비교,분석해 보았다. 한강수계 수질오염총량관리단위유역 중 동일지점에 8일 간격 부분계측 유량자료와 일 연속자료가 동시에 존재하는 곳이 6지점이 있었으며 이 자료들을 바탕으로 LSE와 MOVE의 정확도를 검증해 본 결과 MOVE가 일 연속유량 확장에 더 나은 결과를 보였다.
웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.
Carroll과 Ruppert(1988)는 준가능도(quasi-likelihood)를 이용하여 에스트라제 측정자료를 회귀분석하였다. Jung과 Lee(1997)는 준가능도을 이용한 회귀분석모형의 적합도정통계량을 제안하였으며 검정 별과 기각되지 않아 본 분석모형이 타당하다고 주장하였다. 그러나 Lee와 Nelder(1998)의 잔차그림을 검토한 결과, 상기 모형으로는 평균증가에 따른 분산증가를 충분히 반영할 수 없었다. 본 논문에서는 Lee와 Nelder(1998)의 평균과 분산의 동시모형으로 에스트라제 자료를 재분석하고 잔차그림을 이용하여 모형의 타당성을 재평가하였다. 또한 분산에서 산포모형에 대한 적합도검정에는 Lee와 Nelder(1998)의 제한가능도(restricted likelihood)에 근거한 검정법이 보다 적절함을 제시하였다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-Time System)은 특정 시간 내에 분산 네트워크를 통한 정보 교환 및 요구된 동작을 실행한다. 그리고 경로, 시간 및 속력에 관한 제약사항에 따라 머신이 이동하는 시스템이다. 본 논문은 MDRTS에서 발생되는 머신의 이동을 분석하기 위해, PATM[1]에 위치 공간 개념을 추가하여 확장한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)을 정의한다. 머신의 이동과 이동을 제약하는 사항들, 경로, 시간 및 속력 등을 나타내는 표현법을 정의하며, 각 제약 사항에 따른 이동에 관한 규칙을 기술한다.
분산전원의 계통 연계 증가로 인하여 전력계통의 과도안정도에 미치는 영향 역시 증가하고 있으며, 이로 인하여 재폐로에 미치는 영향 역시 증가하고 있다. 과도 안정도 평가 방법으로는 등면적법, 확장 등면적법, 과도 에너지 함수법 등이 있다. 이 중 과도 에너지 함수법은 포텐셜 에너지와 운동 에너지를 이용하여 과도 안정도를 평가하는 방법으로 분산전원이 연계된 배전계통 같이 복잡한 계통에서 과도 안정도 평가를 용이하게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에너지 함수를 이용한 분산전원 연계 계통의 재폐로 기법을 제시하였다. 에너지 함수를 이용하여 계통의 과도 안정도를 평가하며, 그 여부에 따라 재폐로 방법을 달리한다. 또한, 제시한 기법을 EMTP MODELS로 구현하였으며, 한전 실 계통에 적용하여 그 타당성을 평가하였다.
본 논문에서는 Storage Area Network기반의 대규모용량의 저장장치에 적합한 확장성 있는 공유파일시스템을 제안하고, Linux상에서의 구현을 보인다. 락의 단위는 블록이 아닌 파일단위로 하므로써 락오버헤드를 줄이고, callback방식의 파일 락을 사용한다. 파일데이터일관성 및 디렉토리캐쉬 일관성유지를 위한 Linux상에서의 구현방법을 보인다. 메타서버의 free block관리부담을 줄이기 위해서 분산 free block관리법을 사용한다. 또한 Inode와 data를 분리 저장함으로써 성능을 최적화한다.
광섬유의 분산특성에 의한 신호의 왜곡을 완화하기 위한 방법의 하나로 수신단에서 전기적 등화에 의한 분산 보상법이 개발되고 있다. 이 기술은 이미 유무선 전송에 널리 사용되었으며 근래에 고속의 광 전송에도 도입되고 있다. 본 논문은 이와 관련된 기술을 소개하고자 한다. 현재까지 비교적 구현이 용이한TF(Transversal Filter)와 DFE(Decision Feedback Equalizer)에 관한 결과가 주로 발표되었다. 전송속도는 대부분이 현재 상용화된 10Gb/s이며 40Gb/s에 관한 결과도 최근 발표되었다. 등화기의 효과적인 적응 제어 방법에 관하여도 몇 가지 기술이 제시되었다. 이 기술의 대표적인 적용분야는 단일모드 광섬유의 편광모드 분산에 대한 보상이며 그 외에 다중모드 광섬유의 모드간 분산 보상에도 활용될 수 있다. 이 기술의 사용으로 전송거리의 확장에 의한 경제성 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 인간의 시각에 의해 비밀 정보를 간단히 복호할 수 있는 시각암호를 이용하여 하드 카피화상에 기밀정보를 분산시키는 기법에 대하여 고찰한다. 농도 패턴법에 의해 구성된 슬라이드를 시각암호의 관점에서 보면 해밍 가중치가 다르기 때문에 각 슬라이드는 원 화상의 형태를 유지하게 된다. 따라서, 슬라이드의 중첩에 의하여 분산된 기밀정보를 복원할 수 있을 뿐만 아니라 원 화상의 정보를 유지할 수 있는 이점을 갖게 된다. 본 논문에서는 하드 카피 화상에 기밀정보를 합성하기 위해 고안된 ONM(Oka-Nakamura-Matsui)방식을 확장하여 복수의 원 화상에 기밀정보를 분산시키는 방식을 제안한다. 그 결과, 저작자의 검증용 화상과 배포된 복수의 화상의 중첩만으로 저작권을 식별할 수 있는 디지털 워터마크에 응용할 수 있음을 보인다.
현대 사회에서 정보보안의 문제는 사회적 큰 이슈이므로 이에 필수적인 암호에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있다. 암호기법 중 시각암호기법은 행렬과 조합, 이항정리와 같은 고등학교 수준의 수학내용이 실제로 어떻게 응용되는가를 보여줄 뿐 아니라 수학에 흥미가 있는 학생이라면 쉽게 접근할 수 있는 부분이다. 이 논문에서는 n개의 슬라이드 중 2개를 겹치면 비밀정보를 복원할 수 있는 (2,n) 시각암호 기법에서 표본행렬을 이용하여 비밀분산을 가능하게 하는 방법을 소개한다. 간단한 표본행렬을 이용하여 복수의 휘도를 허용함으로서 확장 화소의 수를 대폭적으로 줄일 수 있는 구성법과 그룹화에 의해 복수의 비밀정보를 분산 및 복원시킬 수 있는 응용방법을 제안하며 이러한 방법이 확장 화소의 수와 상대휘도의 관점에서 기존의 기법에 비해 성능이 우수함을 보이고자 한다.
분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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