본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
기존의 바코드 기반의 의약품 물류 시스템은 수동 작업의 물류 처리로 인해 분실, 관리 오류, 온라인 추적, 정보 공유의 어려움과 같은 문제점이 있다. 반면에 신속 대응은 요구를 지속적으로 관찰하여 신속하게 의약품 개발 및 생산일정을 수립함으로써 재고가 쌓이는 경우를 사전에 방지할 수 있게 한다. 본 논문에서는 실제 의약품 유통 처리와 정보 단계 프로세스를 분석하여 이를 바탕으로 병원내 신속 대응을 위한 RFID 기반의 의약품 물류 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 RFID 태그로부터 발생된 의약품 물류 정보를 이용하여 의약품 이력 추적 서비스, 기존의 시스템 연계, 효율적인 물류 서비스, 마약 특별관리 서비스를 제공하였다. 따라서 분실 및 관리 오류를 감소하여 효율적인 의약품 물류에 대한 만족도와 생산성을 향상시켰다.
기후변화 시나리오는 다양한 자연조건에 대한 불완전한 이해, 연산능력 등의 제한으로 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 국내의 다양한 연구에서도 제시되어 있듯이 매우 과소 추정되어 있는 문제점이 있다. 이러한 문제로 인하여 다양한 편의보정 기법을 통해 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이고자 하는 노력이 수행되었다. 그러나 편의보정 기법은 적용 방법이 서로 상이하기 때문에 보정에 따른 강우 특성이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 편의보정 기법에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 분석하였다. Change Factor(CF)와 Quantile Mapping(QM) 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ)에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 Change Factor(CF)에서 연평균(CF_Y)/월평균(CF_M) 교정계수를 이용하는 방법과 Quantile Mapping(QM)을 총 편의보정기간(QM_E)과 우기와 비우기(QM_P)를 구분하여 누적확률분포를 고려하는 방법, 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ) 총 5가지에 대해서 편의보정을 수행하고 유출특성을 SWAT모형을 이용하여 분석하였다. 과거 기간에 대해 CF_M과 QM_P는 첨두유량이 실측 첨두유량에 비해 2배 이상 크게 나타났으며, 특히 QM_P는 최대 강우 발생 월이 다른 편의보정 기법과는 다르게 나타나 월별 유출 분석시 큰 오류가 발생될 것으로 판단된다. 5가지의 편의보정 기법 중에 CQ가 과거 강수 크기, 발생 분포 및 빈도 재현을 가장 잘 반영하며, 미래기간에 대한 기간별(2030s, 2050s, 2070s, 2090s) 평균유량을 비교한 결과 본 연구에서 사용한 SRES A1B 시나리오의 이산화탄소 배출 시나리오의 특성을 유지한 미래 강우-유출해석이 이루어지는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 편의보정 기법 적용으로 자연적인 현상을 정확하게 모의하기에는 어려움이 많고 불확실성 역시 매우 크지만, 과거 강수발생 경향이나 편의보정의 특성을 알고 활용목적에 맞는 편의보정을 수행한다면 수자원 관리 계획 수립 등에 큰 도움이 될것으로 판단된다.
무기체계 획득 프로그램에서 개념설계는 개발대상체계의 군사적 활용목적을 구체화하고, 이를 구현하기 위한 요구사항 수립 및 향후 개발방향을 결정하는 가장 중요한 단계이다. 하지만 미래 지상전투차량 또는 로봇의 개념설계 시 개발 경험 또는 문헌사례 부족, 등을 이유로 초기단계에서 요구사항과 개발방향을 잘못 수립할 경우 이는 향후단계에서 설계오류로 작용될 수 있다. 이는 획득 프로그램에서 위험으로 작용될 수 있으며, 이를 바로잡기 위해서는 비용, 노력, 기간이 요구된다. 미래지상전투차량을 효과적으로 획득하기 위해서는 초기 개발단계에서부터 발생하는 오류를 줄일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문은 이 오류를 줄이기 위해서 개념설계과정에서 수립된 요구사항과 설계방향의 물리적 실현 가능성을 체계 수준의 모델링과 시뮬레이션을 통해 검증하고, 이 시뮬레이션 결과를 활용해 가상의 체계성능을 도출하는 방안에 대해 기술한다. 체계 수준의 모델링 및 시뮬레이션은 최신 설계 기법인 모델기반설계와 형상기반설계 도구를 활용하며, 체계성능은 체계 수준 물리적 모델링 및 시뮬레이션 결과와 기존의 체계 성능분석 전문소프트웨어 연계를 통해 도출된다.
이 연구의 목적은 지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 현황, 단위과제 운영 및 기록관리 관점의 문제점을 조사 및 분석하여 그 과정에서 도출된 시사점들을 기반으로 텍스트 기반 빅데이터 기술을 활용하여 문제점에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 지방자치단체는 단위과제의 오분류로 인한 보존기간 책정 오류, 과공통사무와 기관공통사무의 유형식별 불가, 단위과제의 과대·과소·중복생성의 오류, 단위과제 명칭의 오류, 참고 가능한 표준의 부재, 통제 가능한 시스템 또는 도구의 부재 등으로 인해 기록관리 운영상 심각한 상태에 놓여 있다. 그러나 단위과제의 수가 약 72만개로 지나치게 많은 수량 때문에 효과적으로 통제할 수 없는 실정이며, 따라서 엄밀하고 통제할 수 있는 도구 및 표준이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 빅데이터 분석 기술 중 텍스트기반 분석 도구인 코퍼스와 토큰화 기술을 적용한 시스템을 개발하고, 이를 기록관리기준표를 구성하고 있는 명칭 및 구성용어에 적용하였다. 이러한 단위과제 운영 지원도구는 통일성 있는 보존 기간 책정, 위임사무 기록물 식별, 중복·유사단위과제 생성 통제, 공통 과제의 표준적인 운영 등을 지원할 수 있는 도구가 될 수 있어 기록관리 업무에 상당한 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 향후 빅데이터 분석 방법론을 활용한 지원도구가 BRM 및 RMS 등과 연계할 수 있다면 기록관리기준표 관리 업무의 품질이 높아질 수 있을 것으로 보인다.
국내 섬지역의 전력 수급은 계통 연계가 어려워 일반적으로 디젤 발전기에 의존하고 있어 관리 비용이 매우 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 계통 독립형 마이크로그리드 기술에 대한 연구 및 실증이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 에너지 자립섬을 위한 계통 독립형 마이크로그리드 통합 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 태양광, 풍력, 디젤 발전설비, 송 배전망의 상태 및 부하, 그리고 에너지 저장 시스템의 모니터링을 위한 소프트웨어 시스템 아키텍처를 설계한 후 관리자가 쉽게 파악할 수 있는 모니터링 소프트웨어를 구현한다. 구현된 모니터링 소프트웨어는 발전설비의 상태 및 오류를 실시간으로 시각화함으로써 관리자의 신속한 의사 결정이 가능하다.
본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.
이 연구는 중학교 수학 교사의 수업 활동에 나타나는 교수법적 내용 지식이 어떻게 구성되어 있는지 알아보기 위한 것으로, 미국의 8학년 수학 교사의 수업 활동과 면담을 수집하고 분석한 사례 연구이다. 참여자인 수학 교사의 교수법적 내용 지식은 첫째, 각 개념과 주제들 간의 연계성, 다양한 형태의 문제 해결력, 그리고 교과서에 대한 이해 등을 포함한 수학 교과 내용 지식, 둘째, 수학의 특정 개념과 주제에 대한 학생들의 잘못된 생각과 일반적인 오류, 학생들이 느끼는 어려움과 혼동을 이해하는 학생들의 학습 과정에 대한 지식, 그리고 마지막으로 학생들의 동기 유발과 실제 상황에의 적용을 중시하는 교수학적 지식으로 이루어진 것으로 나타났다.
최근 스마트 디바이스 기반의 다양한 콘텐츠 제작 공급에 대한 새로운 마켓 시장 형성과 태블릿 디바이스 기반의 전자책 시장 규모의 확대에 따른 새로운 유형의 디지털 콘텐츠 시장이 형성되고 있다. 디지털 미디어는 정보환경 범위를 종이의 범위에서 벗어나 매체와 연계한 다양한 형태로의 변화뿐만 아니라 서술 방식과 소통방식의 방법에도 변화를 발생하였다. 그리고 지면에서 국한된 아날로그 매체의 물리적, 공간적, 시간적인 한계를 뛰어넘어 다양한 콘텐츠를 손쉽게 접근할 수 있게 만들었다. 이런 환경에서 본문검색 서비스는 아날로그와 디지털 매체의 상호 공존관계를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 그림종이문서를 본문검색이 가능한 이미지형태의 디지털문서로 변환해주는 디지털라이징 시스템으로 문자위치정보를 포함하는 광학문자인식(OCR)기능과 인식된 문자의 오류를 수정하는 에디터기능을 통해 추출된 내용을 XML형태로 제공하는 본문검색 시스템을 제안한다. 특히, 문자인식 후처리 공정에서 복수의 관학문자인식(OCR)엔진을 통해 결과 비교와 문자위치 정보 확인 및 편집, 맞춤법 검사 등의 특화된 기능 등은 본 논문에서 가지는 강점으로 디지털문서 구축에 소요되는 시간과 비용을 혁신적으로 절감시켜준다.
본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재 계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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