클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
본 연구에서는 안면도의 토지피복변화 분석을 위해 원격탐사 및 GIS 기법을 이용하여 지표경관의 변화를 탐지하였다. 변화지역 추출은 위성영상과 현장답사를 통하여 확인하였고, 지표경관변화와 관련된 GIS 기반의 다양한 공간정보를 구축하였다. 공간통합 방법으로 퍼지논리연산을 사용하였다. 분석결과 자연 및 인문·사회에 관한 주제도들 중 토지피복 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 표고분석도, 인구밀도도, 국토이용계획도 등이다. 퍼지논리연산을 이용하여 토지피복 변화를 통합 분석한 결과 정확한 변화를 예측할 수 있었다. 즉, 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역이 높은 확률로 변화하였다. 특히 경사도 5%이하, 표고 15m 이하의 구릉지로 해양과 인접해 있는 지역은 현재 진행 중인 대규모 개발에 따른 연안환경 악화의 위험성이 높으므로 이에 대한 대책강구가 시급하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.
본 논문에서는 낮은 SNR을 가지는 적외선 영상에서 강인한 소형 표적 검출을 위해 모폴로지 차 연산을 수행하여 표적 후보 영역을 찾고 화소 라벨링을 통해 후보 영역의 위치를 찾는다. 기존의 모폴로지 연산 기반의 표적 검출 방법들은 적외선 영상에 존재하는 클러터에 취약하다는 단점으로 인해 검출 정확도가 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 후보 영역에서 표적과 배경 잡음을 분류하기 위해 Moravec 알고리즘과 LCM(Local Contrast Measure) 알고리즘을 결합함으로써 표적 향상과 배경 잡음 억제를 동시에 달성한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 기존에 실시간 표적 검출을 위해 개발되었던 모폴로지 연산과 가우시안 거리 함수를 이용한 표적 검출 방법의 단일 객체에 제한적인 검출 문제를 해결하여 복수 객체를 효율적으로 검출할 수 있다.
소수력은 온실가스 배출량이 적은 친환경 청정에너지원이면서 지역의 분산전원에 기여할 수 있는 유용한 자원으로 평가되고 있다. 이러한 여건은 소수력발전 사업이 전력의 smart grid 구축 효과로 인해 가장 큰 효율성을 달성할 수 있을 것으로 기대된다. 국내 소수력발전은 1500Mw의 부존량을 가진 것으로 평가되고 있으나 계절적 편중으로 인한 가동률 부족, 경제성 부족 등으로 활발한 보급이 이루어지지 않고 있다. 특히 신재생에너지 확대 전략에도 불구하고 지원금 등 경제적 인센티브 부족으로 인해 민간부문의 참여는 상당히 저조하다. 그럼에도 불구하고 수력에너지는 환경친화적이고 잠재성이 큰 신재생에너지로 온실가스 저감과 에너지 확보에 기여할 수 있다. 특히 수력에너지는 민간투자의 어려움이 존재하므로 정부의 장기적인 기술개발투자 및 효율성 확대 정책이 중요하다. 본 연구에서는 소수력 확대의 경제 환경적 효과를 평가해보기 위해 연산일반균형모형 (CGE :Computable General Equilibrium Model)을 구축한다. 본 연구는 다음과 같이 수행되었다. 첫째, 수력발전부문과 수도사업을 구분하고 사회회계행렬을 작성하였으며, 전력부문에서 수력발전을 포함한 다단계 생산구조를 가정하였다. 둘째, 일반균형모형 방정식 체계를 작성하고 모형의 파라미터 추정 등 보정(Calibration) 작업을 수행하였다. 셋째, 국가 중기 온실가스저감 시나리오를 적용한 전망을 수행하고 소수력 확대(투자지원) 시나리오를 구축한다. 본 연구는 저감수단으로 탄소세를 부과하였다. 끝으로, 소수력 발전 보급 확대의 경제적, 환경적 파급효과를 계산하였다. 분석결과, 소수력 발전 잠재 성장을 반영한 수력에너지 비중은 약 2020년에 약 4.5% 까지 증가하는 것으로 나타났다. 이로 인한 온실가스 저감 기여분은 약 3%에 이르는 것으로 계산 되었다. 또한 수도사업과 비에너지 제조업의 산업비중은 증가하였다. 이러한 결과는 소수력 발전 확대가 화석연료 대체를 통한 지속가능한 에너지 수요에 기여하고 지역개발과 물산업 발전 등 경제적 파급효과 등을 유발할 수 있음을 시사한다. 또한 본 연구에서 고려하지 못한 소수력 기술 개발은 에너지 대체 촉진으로 인한 온실가스 저감과 녹색성장에 기여할 것이다.
데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
해운대 해변은 한국에서 가장 유명한 해변 중 하나로 국제적으로도 널리 알려져 매년 많은 관광객을 끌어들이는 부산의 대표 관광지 중 하나이다. 그러나 근래 들어 해운대에서 이안류가 자주 발생하며 관광객들이 불안해하고 있다. 해운대 해변에서 해수욕을 즐기던 관광객들이 이안류에 휩쓸려 구조된 사례가 2013년에만 500명을 넘는 것으로 보고되고 있다. 다행히 아직까지 이 지역에서 이안류로 인한 인명사고는 보고되지 않았으나 매년 발생하는 이안류에 대한 공포로 사회적인 경각심이 고조되고 있는 실정이다. 이에 따라 해운대 이안류의 발생 메커니즘을 규명하고자 하는 연구가 꾸준히 진행되고 있으며, 이안류 사고에 대비한 경보체계 구축 등의 연구도 병행되고 있다. 해운대 이안류의 발생원인을 공학적으로 규명할 수 있다면 향후 해운대 해변의 방재대책 수립을 위한 핵심자료로 사용될 수 있으며, 타 지역에서 발생하는 이안류의 원인분석 및 대책수립을 위한 참고자료로서도 중요한 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 최근 국내외에서 발표된 해운대 이안류 발생원인에 대한 고찰을 기초로 해저지형으로 인한 해운대 이안류 거동의 변화를 수치모델을 활용하여 분석하였다. 널리 알려진 Boussinesq 방정식 모델인 FUNWAVE-TVD를 사용하였으며, 병렬 연산을 활용하여 수치모의 시간을 단축하였다. 해운대 이안류는 해저지형의 변화에 따라 이안류 발달 장소가 달라지긴 하였으나 전체적인 양상은 크게 변하지 않는 것으로 나타났다.
최근 들어 재난 발생으로 인한 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 이에 따라 국내 여러 분야에서 분야별 대응방안 모색을 위해 노력하고 있지만 대피매뉴얼 작성을 위한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공단과 같은 산업지역에서 대규모 대피가 필요한 사고가 발생하였을 때, 대응방안에 따른 최적의 대피경로를 산정하는 모형을 개발하였다. 모형개발에는 Dijkstra 최단경로 알고리즘, 가능경로법, 유전자 알고리즘 및 파레토 최적해 산정 등을 통하여 모형을 개발하였고, 병렬처리를 통하여 연산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 개발된 모형을 가상네트워크에 대한 적용을 통해 타당성을 검증하였고, 구미 국가산업 1단지를 대상으로 적용하여 실제 지역을 대상으로 한 모형의 적용성을 검증하였다. 모형을 이용하여 목적함수별 최적경로를 산출한 결과, 최적경로 산출 이전보다 좋은 결과를 얻을 수 있어 타당성이 검증되었고, 실제 지역을 대상으로 연산한 결과를 통해 모형의 적용성도 검증되었다. 본 연구 결과는 재난을 대비한 대응목적별 대피매뉴얼의 작성뿐만 아니라, 재난 발생 시 대응차량의 진입경로 산정에도 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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