ITS틀 내의 한 분야인 도로교통정보체계 (ATIS: Advanced Traveler Information system)는 실시간 교통정보를 운전자에게 직접 제공하는 것으로서, 이를 위해 매 순간마다 가로망에 배정되는 교통량 및 통행시간을 예측할 수 있는 범용의 동적 통행배정모형(dynamic route choice model)의 개발이 필히 수반되어야 한다. 본 연구에서는 ITS사업에서 필수적으로 수반되어야 할 최적 제어이론에 의한 동적 통행 배정모형을 ATIS의 핵심 소프트웨어로 응용하기 위해 기존 연구성과를 발판으로, 순간 동적 통행 배정모형(Ran, Boyce &LeBlanc, 1993)의 통행제약조건인 링크통행함수, 특히, 과부하 시 엘켈릭의 일반식의 파라메터를 조정, 적용하여, 서울시 강남지역의 실제 가로망의 사례연구를 통해 지체식의 각각의 파라메터에 따른 결과를 O/D에 따른 통행시간, 링크통행시간, 혼잡도를 중심으로 비교 평가하여, ATIS의 핵심 소프트웨어로서 순간 동적 통행배정을 통해 보다 현실여건을 잘 반영할 수 있는 링크 통행 성능 함수를 도출하였다.
노후된 상수도 관망의 최적개량 계획수립을 위하여 국내에서 가장 많이 쓰이는 모형은 관거의 교체, 갱생, 유지보수 비용 등과 같은 인자를 이용한 경제성분석에 의한 모형이다. 국내 적용된 대부분의 모형은 Shamir 등(1979)의 모형을 근간으로 하고 있으나, 모형에서 사용되는 여러 인자 중 관거의 유지보수 비용에 대한 국내 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 6년간의 대구광역시 지역의 누수보수기록자료를 이용해 국내 적용 가능한 유지보수 비용 함수를 유도하였다.
금강 홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 한강의 홍수예보시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 홍수시 금강하구둑으로 인한 홍수시 하류부의 조위 또는 하구둑의 내수위 변화가 상류부에 미치는 영향을 현재 운영되고 있는 홍수예보 시스템의 저류 함수모형으로는 반영하지 못하기 때문에 하류부의 조위 변화에 영향을 받는 구간에서의 홍수예측에 많은 문제점을 초래하고 있다. 이와 같은 수문학적 상황으로 인하여 하구둑 저수지에 의한 배수 영향은 저류함수법에 의한 홍수예측의 정확도를 저하시키는 요인으로 작용하고 있으므로 수리학적 홍수예측모형의 개발을 필요로 하고 있다. 따라서, FLDWAV 모형을 적용하여 개발한 수리학적 홍수예측모형으로 배수영향을 받는 홍수예보지점인 규암, 강경지점을 모의하였다. 이를 통해 근본적으로 수문학적 모형이 해결할 수 없는 한계를 없애고, 수문학적 모형과 병용함으로써 더 정확하고 효과적인 홍수예보업무가 될 것이라고 판단된다.
최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.
본 논문에서는 실생활에서 개인이 관리해야 하는 다수의 패스워드를 효율적으로 관리하고 가상공간에서 패스워드 분실 및 변경을 효과적으로 수행하기 위한 Pseudopia 라는 패스워드 전용관리 함수를 제안한다. 제안 방안은 인터넷 접속에 사용되는 사용자 id나 패스워드를 일 방향 함수를 이용하여 웹사이트마다 다르게 제공함으로써, 사용자 id를 통한 패스워드 유추또는 신분 노출의 문제점을 방지해주고, 주요 패스워드의 분실시 기존 방식인 사용자와 관리자의 면대면 신분확인 방식을 개선해줌으로써 인터넷 사용자에게 보다 편리하고 안전한 환경을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 비선형 합성 함수를 이용하여 생성된 난수 계열의 특성을 분석한다. 먼저 트레이스 함수 등을 정의하고, 선형 복잡도 및 생성기 구조 분석시 요구되는 관련 이론을 도출하고, 특정 난수 계열이 주어진 경우 이계열을 생성할 수 있는 최소 길이의 LFSR을 합성할 수 있는 USR 합성 알고리듬을 제시한다. 동일한 계열을 위상 천이한 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열과 다른 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열에 대한 주기 및 선형 복잡도 등의 특성을 분석하고 생성기의 구조를 제시한다.
활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
본문은 현재 제안되고 있는 Lade모델을 분석하여 같은 관점에서 Lade모델과는 다른 개선된 탄.소성 모델을 제안하고자 한 것이다. 이 제안모델의 소성포텐셜함수(gp)는 항복함수(fp)에 다른 응력불변량(I1)을 부가시킨 형태로 제안하였으며, 이를 교정함수(Correction Function)라고 정의하여 전단항복면을 결정할 때 소성포텐셜함수가 독립적으로 기능하여 구성식의 확장이나 변화에 대응 하도록 하였다. 본 연구는 일종의 해석적 연구이므로 그 결과는 기존의 연구이론과 비교되어야 하므로 Sacramento River Sand의 시험결과와 백마강모래의 시험결과의 매개변수를 이용하여 Lade모델과 제안모델의 결과를 상호비교 하여 검증을 시도 하였다. 결과적으로 본 제안모델은 더 정확한 응력-변형 관계의 예측이 가능한 구성식으로의 전개가 가능할 것으로 판단된다.
자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 수렴하기 위하여 많은 입력패턴을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도 학습시 학습률이 일정한 이웃 상호작용 집합을 동적 가우시안 함수로 변환하여 수렴속도와 수렴도를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 상호작용 함수로 사용된 가우시안 함수의 편차와 폭을 학습 회수에 따라 감소하는 동적 성질과 승자 뉴런으로부터의 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률을 갖도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 자기조직화 지도의 수렴속도와 수렴도를 향상시켰다.
본 논문에서는 암호화된 이미지에서 Zhang의 가역적 데이터 은닉 기법을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 기법에서는 주변 픽셀의 평균값이 섭동함수로 사용되었고 모의실험 시 오류 성능이 저하됨을 확인되었다. 제안하는 시스템에서는 비트 오류율을 줄이고자 섭동을 측정 할 때 주변 함수와의 차이의 합을 더하여 계산한다. 또한 경계 픽셀을 고려한 변동함수의 새로운 계산법을 제안한다. Zhang과 Hong의 시스템과 비교 시 제안 기법의 성능이 우수함을 모의실험을 통해 확인할 수 있다. 이 결과로부터 제안 시스템을 사용할 경우 오류 없이 정보를 더 전송할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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