u-Transportation (u-T) 환경은 차세대의 ITS로 간주되는 미래형 교통서비스로서 어디에서나 적절한 교통서비스를 제공하는 신 교통공간을 의미한다. 그러한 환경의 기초연구로서 본 연구는 기존 ITS에서 교통량 산출 방법을 검토하고, u-T 자료 수집환경(u-TSN)의 자료수집형태를 시뮬레이션으로 구현하여 ITS의 교통량 산정 결과와의 차이점을 연구하였다. 그 결과, u-T에서 단속류의 교통류율이 ITS보다 3.58% 높게 나타났으며, 평가지표 MARE와 MAE 값이 각각 31.4%, 31.1% 낮게 나타나고, 평가지표 균등계수는 1.9% 높게 나타나 상대적으로 u-TSN의 교통자료 집계가 더 우수함을 알 수 있었다. 이는 상류부 링크의 특정지점 교통량을 고려하지 못한 기존 방법론에 비해, u-T에서의 링크 특성이 잘 반영된 링크의 대표치라는데 의의 또한 있는바, 설계시간계수 등의 설계분야, 운영 분야 등에 보다 적절한 교통류율의 제공이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 잠제의 제원(천단수심, 천단폭, 사면경사, 제장)에 따라 해빈상을 전파하는 풍파의 처오름 높이 변화특성을 논의하기 위하여, 기존의 수리모형 실험치와 계산치를 비교 검토를 통해 타당성과 유효성이 검증된 수치모델로서, 파 투과성구조물 해빈의 상호간섭을 직접 해석할 수 있는 3D-수치모델(LES-WASS-3D; 허와 이, 2007)을 이용하여 잠제 2기의 제원에 따른 수치시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 천단수심, 천단폭, 사면경사, 제장의 변화가 연안에서의 처오름 높이에 미치는 영향에 관하여 검토하였으며, 아울러, 잠제 주변의 파고분포 및 상층흐름특성과의 관계에 대해서도 논의하였다.
본 연구에서는 잠제의 평면배치형상(이안거리, 개구율)에 따라 해빈상을 전파하는 풍파의 처오름 높이 변화특성을 논의하기 위하여, 파 투과성구조물 해빈의 상호간섭을 직접해석할 수 있는 3D-수치모델(LES-WASS-3D; 허와 이, 2007)을 이용하였다. 먼저, 기존의 수리모형 실험치와 본 연구의 계산치를 비교 검토하여 이용한 수치모델의 타당성 및 유효성을 검증한 후, 잠제 2기의 평면배치의 변화에 따른 수치시뮬레이션을 실시하였다. 결과로서 얻어진 잠제 주변의 파고분포 및 상층흐름 특성 등과 관련하여 연안에서의 처오름 높이를 검토한 결과, 처오름 높이 감소에 효율적인 잠제의 이안거리는 $Y/L_i=1.50{\sim}1.75$, 개구율은 $W/L_r=0.50$인 것을 확인하였다.
본 연구에서는 잠제가 설치된 연안역에서 해안의 곡률반경이 잠제 주변 파동장에 미치는 영향을 파악하기 위하여 파 구조물 해빈/해저지반의 상호작용을 해석할 수 있는 3차원 수치모델 LES-WASS-3D를 이용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 먼저 기존의 수리모형실험결과와 비교 검토를 통하여 타당성과 유효성을 확인하였으며, 수치실험을 통해 얻어진 수치해석결과로부터 잠제 주변의 파고분포, 평균수위분포, 상층흐름분포, 평균류분포 그리고 연안에서의 처오름 높이분포를 비롯한 잠제 주변의 3차원적 수리특성에 미치는 해안곡률의 영향에 관하여 고찰하였다.
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
본 연구는 벤처산업 생태계의 환경변화와 이에 따른 기업의 최적전략을 복잡계 관점에서 고찰해보고, 기업 및 업종 간 상호의존도가 심화됨에 따라 험난해지는 적합도지형의 국소최적점을 탈출하기 위해서는 탐험과 활용전략을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 필요하다는 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위해서 신기술, 기업가, 소비자로 이루어진 행위자기반모형을 설계하여 슘페터 마크1/마크2와 같은 가상의 산업 환경에서 시뮬레이션 실험을 수행한 결과, 탐험과 활용을 균형 있게 사용하는 양손잡이 전략이 4개 환경 중 3개 환경에서 가장 높은 점수를 획득하며, 가장 우월한 전략임을 확인하였다. 행위자 기반 모델링 결과의 실증검증을 위하여 617개사의 벤처천억기업의 통계자료에서 활용과 탐험성향을 측정할 수 있는 지표를 선정해서 이를 기반으로 기업전략성향을 분석한 결과, 82%에 해당하는 기업들이 활용전략으로 분류되었으며, 양손잡이와 탐험전략으로 분류된 기업은 각각 9% 수준을 보였다. 가장 높은 성과를 보이는 전략은 양손잡이 전략이었으며 활용전략이 가장 낮은 성과를 보이는 것으로 나타났다.
연금계획(年金計劃)은 그 계획의 형태와 관계없이 경제(經濟) 및 인구(人口)와 여러가지 경로로 상호반응(相互反應)한다. 인구(人口)의 연령구조변화(年齡構造變化)는 연금수급권자(年金受給權者)의 수(數)에 영향을 미치고 인구변화(人口變化)는 노동력(勞動力)의 규모(規模)나 연령구성(年齡構成)에 또한 영향을 미쳐서 연금계획(年金計劃)이 국가재정(國家財政) 또는 국민소득규모(國民所得規模)에 영향을 미치게 된다. 인구변수(人口變數)는 따라서 국민연금계획(國民年金計劃)의 경제적(經濟的) 부담(負擔)과 그 부담을 지탱해 주는 경제력(經濟力) 양자에 영향을 미치게 된다. 그동안의 연금(年金)에 관련된 추계(推計)는 경제적(經濟的) 제변수(諸變數)를 외생변수(外生變數)로 가정(假定)하고 연금재정(年金財政)을 시뮬레이션하여 왔는데 연금기금(年金基金)이 소규모(小規模)인 초기단계(初期段階)에서는 무난한 방법(方法)이라고 볼 수 있지만 공적연금제도(公的年金制度)의 규모가 커지고 연금제도가 경제(經濟) 제변수(諸變數)에 영향을 미치는 단계에서는 이러한 상호반응관계(相互反應關係)를 반영(反映)하여야 한다. 본(本) 모형(模型)은 경제를 인구노동부문(人口勞動部門), 일반경제부문(一般經濟部門), 연금부문(年金部門)으로 3등분하여 상호연계시킴으로써 연금부문내(年金部門內)의 변수(變數)들이 일반경제(一般經濟)에 미치는 효과를 측정할 수 있도록 하여 연금재정운영방식(年金財政運營方式), 연금급부(年金給付)의 실질가치(實質價値) 유지방법(維持方法), 저축행태(貯蓄行態), 연금급부율(年金給付率), 인구구조(人口構造)의 변화(變化) 등 연금제도(年金制度)와 관련한 제변수(諸變數)가 국민경제(國民經濟)에 어떤 영향을 미치는가를 분석(分析)하고 있다. 시뮬레이션의 결과 적립방식(積立方式)의 연금제도도입(年金制度導入)은 본격적인 연금급부(年金給付)가 시작되는 시점(時點)까지는 경제성장(經濟成長)을 오히려 돕는 역할을 수행하는 것으로 나타났고, 연금급부지출(年金給付支出)이 총수입(總收入)을 초과하는 시점(時點) 이후부터는 경제(經濟)에 부담을 가중시켜 경제성장률(經濟成長率)을 둔화시키는 것으로 나타났으며 물가지수연동제(物價指數連動制) 대신에 임금지수연동제(賃金指數連動制)를 도입할 경우 연금급부지출(年金給付支出)이 증대되어 연금재정수지(年金財政收支)를 더 악화시키는 것으로 나타났다. 또한 출생률(出生率) 및 사망률(死亡率) 수준도 장기적인 부담(負擔)을 결정하는 요소로 분석되었다.
하이패스 이용률 증가와 함께 전국 개통 당시 261개 톨게이트, 595개 차로에 설치되었던 하이패스는 2011년 기준 316개 톨게이트, 793개 차로로 증가되었다. 톨게이트에서 하이패스 차로가 증가하는 추세지만 아직 하이패스를 이용하지 않는 차량으로 인해 톨게이트 전체를 하이패스로 적용하지 못하고 있다. 이에 따른 일반차량과 하이패스 차량의 경로선택으로 인한 엇갈림 및 속도 차에 의해 차량 간의 상충이 발생하고 접촉사고위험이 존재한다. 이러한 배경 하에, 본 연구에서는 톨게이트의 하이패스 위치에 따른 이동성 및 차량 상충의 변화를 미시교통시뮬레이션과 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)을 통해 수치적으로 분석하였다. 또한 전문가 설문조사를 통해 하이패스 설치 및 운영의 편리성을 조사하고, Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 이동성, 안전성 그리고 설치 및 운영의 편리성에 대한 가중치를 구성하여 하이패스 차로 설치대안들에 대한 평가방법론을 개발하였다. 사례분석지역으로는 동수원IC 진입방면으로 선정하였다. 분석대상지에 적용 가능한 다양한 시나리오에 대한 이동성과 안전성을 비교한 결과, 이동성 측면에서는 하이패스 차로 위치에 따른 큰 차이는 없었다. 하지만, 안전성 측면에서는 톨게이트의 가장 안쪽 차로에 하이패스 차로가 존재할 때 가장 안전하였으며, 하이패스의 위치가 붙어있을 때와 떨어져 있을 때를 비교해 본 결과 떨어져 있을 시 가장 위험성이 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 방법론은 하이패스 차로의 위치에 따른 안전성, 이동성 그리고 설치 및 운영 편리성과 관련하여 중요하고 계량화된 정보를 제공함으로써 고속도로 톨게이트에서 하이패스 차로 설치 관련 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
감마나이프 방사선수술(GKRS)의 높은 정밀도와 정확성은 치료 성공을 위한 기본 요건이다. 방사선의 급격한 감소와 함께 정교한 방사선 전달 및 선량 기울기가 임상적으로 적용되어야 하므로 방사선량 측정 및 기하학적 정확성을 보장하고 감마나이프 방사선수술에서 발생할 수 있는 모든 위험 요인을 줄이기 위해서는 전용 정도관리(QA) 프로그램이 필요하다. 본 연구에서는 독립적인 검증 프로그램 가변 타원체 모형화기술(Variable Ellipsoid Modeling Technique: VEMT)을 적용해서 감마나이프 치료계획 시스템 렉셀 감마플랜의 알고리즘에 사용된 단일 샷 선량 분포의 정확성을 검증하였다. 감마나이프 퍼펙션(PFX)에 장착한 직경 160 mm의 구형 ABC 팬텀에 조사한 단일 샷의 선량 분포를 평가했다. 단일 샷의 조사는 ABC 팬텀의 중심으로 향하게 하여 x, y 및 z 축을 따라 4, 8 및 16 mm 크기의 시준기 배치가 고려되었다. 감마나이프 방사선수술에서 사용되는 감마나이프 퍼펙션 치료계획 시스템은 렉셀 감마플랜(LGP) 버전 10.1.1이 사용되었다. VEMT의 검증을 통해서 감마나이프 방사선수술의 정확성은 배가 될 것이다. 그래서 VEMT 검증 후 감마나이프 방사선수술의 정확성과 정밀성을 토대로 임상 적용이 최종적으로 수행되어야 한다. 특히 환자의 머리가 직경 160mm의 구형으로 시뮬레이션된 조건에서 50% 등선량 높이 수준의 너비, 즉 최대반값폭(FWHM)이 검토되었다. VEMT를 통해 예측된 x, y, z 축의 선량 분포에 관한 모든 데이터는 4 mm 및 8 mm 시준기 배치에 대해 z 축을 따라 최대반값폭과 반그늘(PENUMBRA)의 약간의 차이점을 제외하고는 사양 내(등선량 50%에서 1 mm 이내)에서 LGP의 선량 분포와 훌륭하게 일치했다. 최대반값폭의 최대 불일치는 모든 시준기 배치에서 2.3% 미만이었다. 반그늘의 최대 불일치는 z 축을 따라 8 mm 시준기에 대해서 0.07 mm로 주어졌다. VEMT와 LGP로 얻은 선량 분포에서 최대반값폭과 반그늘의 차이는 감마나이프 방사선수술에서 임상적 유의성을 부여하기에는 너무 작았다. 이 연구의 결과는 전 세계 감마나이프 방사선수술에 관련된 의학물리학자를 위한 참고 자료로 활용될 수 있으리라 사료된다. 따라서 우리는 LGP의 결과물에 대한 독립적인 검증방법 VEMT를 포함하는 정기 예방정비 프로그램을 통해 결정된 모든 시준기 배치에 대한 선량 분포의 유효성을 확인하고 감마나이프 방사선수술 환자에게 임상적으로 완벽한 치료를 보장할 수 있다. 그래서 VEMT의 활용은 시스템을 안전하게 검증하고 운영할 수 있는 정도관리의 한 부분이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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