최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 새로운 미디어 관리 및 전송 운용에 적합한 네트워크 형태인 Hybrid CDN/P2P 아키텍처 기반 하에서 전송 지연과 패킷 손실을 최소화하는 동시에 안정적인 망 운용 정책을 제안한다. 또한 실시간으로 대용량, 고품질의 미디어를 효과적으로 전송하고 네트워크 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위해 전송 스케줄링과 사용자의 요구 패턴을 기반으로 한 끊김 없는 데이터 전송 그리고 이를 통한 트래픽 및 로드를 관리하는 방법을 함께 제안한다. 제안하는 영상 전송기법의 효율성 및 적용 적합도를 검증하기 위해 수행된 실험결과에 따라 제안하는 방법이 기존에 제안된 방법에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 이루어졌음을 확인하였다. 이는 프록시 서버 간의 협력적 운용 방법을 통해 보유 데이터 정보를 상호 공유하고 이를 통해 각 노드가 원하는 데이터를 전송받도록 하는 동시에 실행 버퍼 전송 기법을 통해 데이터 전송 과정에서 전달된 데이터의 재사용성을 높이고 있기 때문이다.
도시고속도로 혼잡구간의 원인분석, 교통정보제공전략 수립, 진입램프 제어전략 및 효과분석 등 보다 효율적이 교통관리를 위해서는 진출입램프간 동적OD의 구축이 요구된다. 이를 위해 모든 진출입램프에 AVI 시스템을 설치하기에는 경제성 측면에서 비효율적이므로 현실 적용이 용이하고 추정력이 높은 동적OD 추정모델의 개발이 적절한 대안으로 판단된다. 본 연구는 교통관리시스템 (FTMS)에서 수집되는 실시간 검지기자료를 이용한 진출입램프간 동적OD 추정기법을 개발함에 있어서 시스템 탑재를 통하여 자동적으로 동적OD 추정이 가능하고 기존 모델에 비해 추정력을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 주 목적을 두고 있다. 기존 동적OD 추정모델의 한계점은 2가지로 요약될 수 있다. 첫째, 교통류모델에서 추정하는 시간대별 링크분포 비율과 최적해 알고리즘에서 추정하는 동적OD간 상호관련성으로 동적OD 추정모델은 두 모듈간 Bi-level 문제로 접근해야 한다는 것이며, 둘째, 관측지점의 수가 추정코자 하는 OD쌍의 수보다 적기 때문에 교통량의 관측치와 추정치간 오차를 최소화하는 다수의 OD해가 존재하는 과소식별문제이다. 본 연구에서는 검지기에서 수집되는 교통자료(교통량, 통행속도, 점유율)를 이용하여 동적 교통류를 구현함으로써 Bi-level 문제를 해결하였으며, 동적OD 추정을 위한 목적함수를 링크 및 진출램프 교통량의 추정치와 관측치간 오차를 최소화하도록 설정함으로써 보다 많은 제약을 통하여 추정력을 높일 수 있도록 유도하였다. 본 연구에서는 동적OD 추정을 위한 최적해 알고리즘으로 유전자알고리즘을 적용하였으며, 서해안고속도로 (당진IC$\to$군산IC)의 실제 OD 및 교통자료를 이용하여 동적OD 추정모델을 평가하였다.
대부분의 유역에는 다수의 댐이 건설되어 운영되고 있는 것이 일반적이며, 이들 댐 군의 효과를 극대화하기 위하여 연계최적운영 기법의 적용이 일반화 되고 있다. 2000년 수립된 국가장기수 자원계획에서도 이미 4대강 수계의 댐 군의 연계운영 효과로 2011년까지 6억 $m^3$를 반영하고 있다. 또한 프론티어 연구개발사업을 통해 순수한 시스템적인 개선으로 30억 $m^3$의 용수를 추가적으로 확보하는 방안이 오래전부터 진행되어 오고 있다. 이와 같은 방법론의 핵심은 수문기상의 예측정도를 높이고 장단기 강우-유출을 사전 혹은 실시간으로 예측하여 수자원시설물의 기능을 최대화시키는 전략으로 현재와 같이 댐과 같은 수리구조물을 신규로 건설하는데 어려움이 많은 경우 유용한 대안이 될 수 있다. 그러나 수리구조물의 운영에 필요한 많은 변수 중에서 가장 예측이 어려우며 또한 효과를 평가할 수 있는 가장 핵심적인 요소인 수문사상에 대한 정보의 신뢰도에는 한계가 있다. 다시 말하면 현재와 같은 상황에서 수자원시설물의 시스템적인 개선을 통한 편익의 신뢰도가 구조물적인 효과의 신뢰도를 보장하기 어렵다는 것이다. 결국 주어진 여건에서 수자원이용의 효과를 극대화시키기 위해서는 구조적 대안과 시스템적인 기법을 같이 적용할 수밖에 없으며 상호 보완적으로 활용하는 것이 가장 합리적일 것이다. 이와 같은 측면에서 구조적인 댐간 연결은 일정범위까지는 확실한 효과를 담보할 수 있으며 이 또한 시스템적으로도 유용할 것이다. 본 연구에서는 이와 같은 개념을 안동댐과 임하댐이 도수터널로 연결될 경우로 가정하여 예상되는 효과에 대하여 평가하였다. 평가방법은 일간연계모의모형과 일간도수연결모의모형을 개발하여 적용하였으며 무효방류량의 감소정도와 용수공급 증가량과 공급의 신뢰도, 부족량의 크기 등을 비교 평가하였다.
다양한 지질 주제도는 현지 조사에 의해 부분적으로 샘플링된 공간 자료의 내삽을 통해 작성되어 왔으며, 공간적 예측을 위해 공간적 상관성을 고려하는 지구통계학적 크리깅이 많이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 지질 주제도 작성을 목적으로 부분적인 샘플링 자료와 이와 상관된 부가자료를 통합하기 위해 다변량 지구통계 기법을 적용하였다. 다변량 지구통계 기법으로 simple kriging with local means와 kriging with an external drift를 적용하였다. 지하수위 분포도 작성과 퇴적물 입도 분포도 작성의 2가지 사례연구를 수행하였는데, 지하수위 분포도 작성에는 지하수위 분포 샘플링 자료와 수치고도모델을, 퇴적물 입도분포도 작성에는 입도 샘플링 자료와 IKONOS 원격탐사 자료를 이용하였다. 사례연구 수행결과, 다변량 지구통계 기법이 그동안 많이 이용되어온 단변량 지구통계 기법 친 정규 크리깅에 비해 작은 추정 오차를 나타내면서 국소적인 특성을 반영할 수 있었다. 그러나 추정 오차의 정도는 샘플링 밀도, 부가자료와의 상관성과 공간자료 자체의 상관성 정도에 영향을 받는 것으로 나타났는데, 특히 퇴적물 입도 분포도 작성 사례연구에서 이러한 요소들이 상호 영향을 미쳐 부가자료의 이용 효과가 상대적으로 적게 나타났다.
기후변화에 따른 극한 기후의 시 공간적 변동성과 패턴의 이상변화가 가속화되고 있으며, 이에 따른 물 순환 특성의 변화는 이수, 치수, 환경 그리고 친수 등 다양한 분야에서도 예측할 수 없는 결과를 초래하고 있다. 특히, 치수 및 이수 등 국내 수자원 관리의 대부분을 담당하고 있는 다목적댐 운영에서도 기후변화에 따른 유입량의 불확실성 증가로 안정적인 용수공급에 대한 어려움이 점차 증가하고 있는 추세이다. 유역 내의 수문학적 반응은 기상 및 지표 수문 인자의 물리적 상호메카니즘에 의해 발생하게 된다. 특히, 강우, 기온, 습도, 바람 등 기상학적 인자들은 유역 내의 수문 변동성에 직 간접적으로 영향을 주는 대표적인 인자이며, 이들 기상인자의 변동 특성을 반영하기 위한 기후지수(Climate Index, CI)는 지표수문인자인 유출과의 상관관계 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역 다목적댐을 대상으로 AR5 RCP 시나리오 기반의 기상인자에 대한 기후지수(CI)를 산정하고 다목적댐 유입량과의 상관성을 분석하였다. 대상유역의 기상 및 유입량 관측자료(1976-2005)는 기상청과 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)를 이용하였으며, AR5 RCP 시나리오 기반의 유입량 자료(2005-2099)는 통계적 기법(QDM)으로 상세화된 기상자료를 입력인자로 수문모형(PRMS)을 통해 산정하였다. 또한, 기후지수(CI)와 유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 상관성 분석을 위해 Pearson 적률상관 분석방법을 적용하였으며, 통계적 유의성 검증은 Student t 검정방법을 적용하였다. 본 연구의 방법론과 결과는 기후변화에 따른 다목적댐 안정적인 용수공급을 위한 다양한 기술개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 SPH 해석을 위한 다면체영역분할 기법이 소개된다. SPH 기법은 유체 유동 모사를 위한 수치해석기법으로 무요소기법(meshless method) 중 하나이다. 유동성 지반 또는 고체-유체 상호작용 해석 등에 유용하게 쓰일 수 있다. SPH는 입자기반 해석이기 때문에 입자가 많을수록 결과의 정확도는 높아지지만 수치적 효율성은 떨어진다. 일반적으로 해석의 효율성을 높이기 위해 병렬 프로세싱 알고리즘과 함께 쓰이는데 직교좌표계 기반의 영역분할 기법이 대표적이다. 그러나 복잡한 기하학적 형태나 동적 경계조건에서 유동 모사 등을 병렬 해석하기 위해서는 직교좌표계 영역분할 방법이 적합하지 않다. 소개하는 다면체영역분할 기법은 이와 같은 문제에서 병렬효율성을 높일 수 있는 장점을 갖는다. 다양한 형태의 3차원 다면체 요소로 분할하여 문제에 적합하게 모델링할 수 있다. SPH 입자들의 물리적 값들은 smoothing 길이 이내의 주위 입자들 정보를 이용하여 계산된다. 영역분할 시 물리적으로 분리될 수 있는 입자정보들을 코어간 공유할 수 있는 방법과 병렬효율성이 떨어질 수 있는 cross-point에서의 정보공유 방법이 소개된다. 수치해석 예제를 통하여 제안된 방법의 병렬효율성은 12코어까지 95%에 근접하였다. 이후 코어가 증가할수록 코어간 공유되는 정보량이 많아져 병렬효율성이 떨어지는 문제가 발생되기도 하였다.
본연구는 관개용 저수지의 토사유실량을 산정하기 위해 GIS를 이용하였다. 토사유실로 인한 재해는 산지녹화사업의 성공으로 인하여 자연적인 토사재해는 급감하고 있으나, 최근의 기상이변에 따른 국지성 호우와 인위적인 개발사업은 토사재해발생의 직접적인 요인으로 작용하여 높은 재해위험도를 나타내고 있다. 이를 방재하기 위하여 다양한 기법과 기술을 사용하여 토사유실에 따른 영향을 예측하고 있으나 토사유실에 따른 재해는 잠재적인 요인과 직접적인 요인의 복잡한 상호작용으로 발생되고 있어 이를 명확하게 규명할 수 있는 예측방법의 신뢰도는 상대적으로 낮은 편이다. 토사유실에 대한 복잡한 상호작용을 명확하게 규명하기 위해서는 대상지역의 지형정보학적 접근이 필수적임으로 본 연구에서는 수치지도와 각종 수문지형인자를 입력매개변수로 하는 GIS을 이용하여 토사유실에 대한 영향을 분석함으로써 관개용 저수지 토사유실에 대한 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 마련하는데 그 목적이 있다.
본 연구의 목적은 효율적 태양광발전시설의 입지를 위하여 가장 큰 변수인 일사량 및 일조시간의 계산 및 추정 정확성을 향상시키는 것이다. 신재생에너지와 관련하여 태양에너지에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만 태양광발전시설의 입지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS환경에서 태양에너지에 가장 영향을 미치는 요인 중 하나인 지리적 요인을 대상으로 일조시간 및 일조량을 계산하였으며, 이 때 산란 일사량을 이용하여 분석 결과를 보정하였다. 또한 입력 데이터가 제공하는 공간해상력을 벗어나는 부분에 대한 값을 추정하기 위하여 공간통계분석방법인 정규 크리깅을 수행하였으며, 정확한 값을 추정하기 위해 데이터들의 공간적 상호관계와 연속성을 파악할 수 있는 베리오그램을 이용하였다. 이 과정에서 베리오그램 인자 값 및 적용 가능한 베리오그램 모델의 추정치 비교를 통하여, 오차율이 가장 작은 모델을 선정하였다. 이는 정확한 태양광발전시설의 입지에 대한 의사결정에 도움을 줄 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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