다양한 응용에서 저장 매체로 사용되는 NAND 플래시 메모리는 저비용과 대용량을 위해 셀 당 비트 수 증가, 제조 공정의 미세화, 그리고 적층 기술 등 다양한 기술을 사용한다. 그렇지만 이러한 기술들은 플래시 메모리 셀의 안정성과 성능에 악영향을 준다. 특히 QLC 3D 플래시 메모리인 경우, 셀 상태가 많고 상태 간 임계 전압 간격이 좁기 때문에 프로그램과 읽기에 필요한 시간이 길다. 본 논문에서는 프로그램 수행 시간을 줄이고 셀 안정성에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 데이터 코드를 변환하는 비균일 스크램블 기법을 소개하고, 실제 시스템 데이터를 이용하여 스크램블 기법의 성능을 평가한다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과에 따르면 데이터 코드를 변환하여 저장하는 스크램블 기법은 최대 204%의 프로그램 성능 개선 효과를 보인다.
유비쿼터스 환경을 기반으로 하여 돌발상황 발생 시 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 새로운 개념의 노드-링크 설정 기법을 활용한 대표통행시간 산출기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통류의 특성에 따라 링크를 구분하여 개별적인 통행시간을 산출하는 기법이며, 개별차량의 특성을 반영하기 위해 일정 속도단위로 차량분류군을 구분하여 통행시간을 산출하는 방법을 제시하였다. 사고영향권과 사고영향권 상류부, 사고영향권 하류부를 독립적인 링크로 설정 하였으며, 돌발상황 발생 시 나타나는 차로별 통행시간의 특성을 반영하기 위해 통행시간 제공 방법을 차로별로 독립적인 통행시간 제공으로 설정하고, 차로별 통행시간을 산출하였다. 제안된 방법론의 정확도를 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였고, 프로브차량비율(Percentage of Probe Vehicles: PPV)에 따른 정확도의 변화를 분석하였다. 분석 결과 PPV가 20%이상 확보될 경우 오차율 10% 미만의 정확도를 가지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도래하는 유비쿼터스 교통환경에서 보다 신뢰성 있고, 실시간성 있는 교통정보 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.
용접입열 (heat input)은 용접시에 외부로부터 가해지는 열량으로 정의되기 때문에, 대입열용접은 용접입열량이 높은 용접이라고 정의할 수 있다. 통상적으로는 기존에 사용하던 용접기법보다 입열량이 높은 경우에 이를 대입열 용접기법이라고 부르게 되는데, 최근에는 편면 SAW 및 EGW기법 등이 대입열 용접기법으로 통칭되고 있다. 이들 기법의 공통된 특징은 one-pass 용접이라는 것과 용접열영향부에서의 열전달이 2차원적이라는 것이다. 본 연구에서는 Rosenthal의 해석식을 이용하여 이들 두 기법의 열전달 특성을 fusion line 위치에서 분석하여 보았는데, 두께에 따른 열전달 특성에 있어서 커다란 차이를 보여 주게 됨을 확인하였다. 편면 SAW에서는 열이력이 두께의 영향을 받아 두께(입열)가 증가함에 따라 고온에서의 유지시간은 증가하고 냉각속도는 느려지게 된다. 그러나 EGW에서는 입열과 두께가 일차함수적인 관계를 가지고 있기 때문에 열이력에 미치는 두께(입열)의 영향이 없다는 결과가 도출되었다. 이러한 차이로 인하여 편면 SAW에서는 강판 두께가 증가함에 따라 fusion line에서의 충격인성은 저하할 것으로 예상되는 반면에 EGW에서는 두께의 영향을 받지 않을 것으로 예상되었다. 그럼으로 EGW용 대입열용접용 강재의 '대입열 용접성'을 정량적으로 평가할 목적으로 '적용 가능한 최대입열 수준' 또는 '적용 가능한 최대 강판두께' 등으로 평가하는 것은 의미가 없는 것이다. 단지 강판의 두께에 따라 강재의 화학조성이나 제조공정에 있어 차이가 있다면, 이로 인한 'EGW 용접성'의 차이는 있을 수 있다.
1980년대 이래 국내 터널의 시공법은 원지반의 강성을 활용한 NATM이 주를 이루고 있다. 그러나 NATM은 터널내부에 설치되는 내부라이닝의 여러 가지 문제점을 내포하고 있기 때문에 노르웨이에서는 조립식 터널 라이닝(Pre-Cast Concrete Lining, PCL)을 개발하여 현장타설 콘크리트 라이닝의 문제점을 해결하고자 하였다. 그러나 노르웨이와 같은 북유럽지역에서는 지진이 거의 발생되지 않고 있기 때문에 PCL공법 개발당시에 지진에 대한 영향을 고려하지 못하였다. 따라서 PCL공법을 국내에 도입하기 위해서는 먼저 지진에 대한 영향을 분석하여야 할 것으로 판단되므로 본 연구에서는 PCL공법 적용시 지진에 대한 안정성 평가 및 합리적 내진해석을 위한 연구를 수행하고자 하였다. PCL의 내진성능을 판단하기 위하여 먼저 국내에서 주로 많이 사용되고 있는 해석기법인 유사정적해석법과 응답스펙트럼해석법을 이용하여 분석하였으며 지반과 구조물의 상호작용에 대한 영향을 분석하기 위해 시간이력해석을 수행하여 터널심도별 PCL의 내진성능을 분석하였다. 이와 같은 방법으로 PCL의 내진해석을 수행한 결과, 부재에 발생된 응력이 허용응력 이내에서 발생되어 PCL의 내진성능을 확보된 것으로 판단된다. 또한 시간이력해석에 의한 지반-구조물 해석을 수행한 결과에 의하면 PCL의 내진성능을 확보하기 위한 터널의 최소 토피고가 터널직경에 2배 이상인 것으로 확인되었다. 또한 단순 구조물의 내진해석만으로는 PCL의 내진성능을 과소평가할 우려가 있는 것으로 나타났다.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
유사도 평가는 유사 파일 탐색이나 파일의 중복제거에서 필수적으로 수행되어야 하는 모듈이다. 이와 같은 유사도 평가는 파일의 크기가 커지거나 비교할 파일의 수가 많을수록 더 많은 시간이 소요되므로 이 때 발생하는 오버헤드는 시스템 전체의 성능에 영향을 미칠 만큼 중요하다. 특히 사용자의 요구사항에 실시간으로 반응해야 하는 시스템에서는 응답시간을 지연시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 파일의 해시 연산과정의 시간을 줄이기 위한 방법으로 대표 해시 FLC를 이용한 유사도 평가 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해서 빠른 시간 내에 유사 파일을 탐지할 수 있음을 보이고 있다. 또한 해시 리스트의 크기가 줄어들어서 메모리 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
최근에는 인터넷 환경에서 여러 형태의 압축된 파일이 이용되고 있으며 통신량의 감소, 통신시간의 절약 등 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 많은 압축 기법 그리고 압축 기법에서 동작하는 영상처리기법들이 개발되어 지고 있다. 정보 은닉에서도 JPEG과 같은 압축파일에서 동작하는 알고리즘이 개발되어 지고 있다. 이와 같은 알고리즘들은 주파수변환이나 양자화의 기본적인 룰을 이해하고 있으며 그들의 프로그램에 그러한 룰들을 적용하여 개발에 이용하고 있다. 하지만 정보은닉 알고리즘에 있어, 많은 경우에 데이터 변경 후에 정보은닉의 영향을 평가하였다. 우리는 이 논문에서 정보은닉 처리과정에서 생겨나는 데이터 변경의 영향을 예측하기 위한 방법을 제안하였다. JPEG과 같은 압축 환경에서 정보 은닉 시 적용 가능한 몇 가지 중요한 사실을 여러 경우의 실험을 통하여 얻어냈다. 이러한 사실들은 현재 존재하는(Matrix Encoding, Modified Matrix Encoding 등을 포함한 F3, F4 and F5 알고리즘 등 [1],[5],[6]) 정보은닉 프로그램의 성능향상, 알고리즘 처리시간의 감소와 같은 긍정적인 효과를 거둘 수 있다.
본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수로 정량화하였고, 유역의 집중시간 및 저류상수를 호우사상의 특성 및 유역의 조건을 고려하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 이를 Monte Carlo 모의기법에 적용하여 유역평균 저류상수 및 집중시간에 대한 신뢰구간을 추정하였다. 또한 신뢰구간을 좁히기 위한 방안으로 관측된 집중시간 및 저류상수를 Bootstrap 기법으로 처리하였다. 그 결과 유역을 대표하는 유출특성의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다는 것이다. 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 단순히 관측치를 이용한 경우보다 Monte Carlo 모의기법에 의한 경우 신뢰구간이 2-3배정도 좁게 나타났다. 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 10여개 대략 20개 정도 이상의 호우사상이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 주어진 유역을 대표할 수 있는 집중시간 및 저류상수를 결정하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서의 방법론을 적용하여 관측자료가 존재하는 다양한 유역에서의 집중시간 및 저류상수를 결정하고, 이를 지형인자 유역특성을 고려하여 회귀분석하는 경우 보다 정도 있는 경험식의 개발도 가능할 것이다.
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 시스템의 신뢰도(reliability)를 향상시키기 위해 사용되는 이중(Duplex) 시스템에서 EMI(전자기파 간섭현상) 같은 원인에 의한 동시 발생적(coincident) 고장의 영향을 최소화하는 기법을 제안하고 신뢰성 있는 고성능 컴퓨터를 위한 운영체계 및 H/W 구조의 설계와 최적 평가에 기여하는데 그 목적이 있다. 이중 시스템에 동시 발생적 고장이 일어나면 두 개의 모듈이 고장의 영향을 받게 되므로 고장 포용능력을 상실하게 된다. 이 같은 영향을 최소화하기 위해서 같은 작업들을 가능한 한 다른 시간대로 중복 수행하도록 시퀀싱(sequencing) 및 스케줄링(scheduling) 함으로써 동시발생적 고장으로 야기되는 전체 작업의 고장 결과를 피할 수 있다 또한 실시간 시스템에서 작업들은 기본적으로 수행이 완료되어야 할 시간적 제약(hard deadline)을 지니고 있으므로. 이러한 엄격한 마감시한 내에서 모든 작업을 완수하고 기본조건을 만족시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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