본 논문에서는 우수토실에서 강우시의 시간 당 우수량이 일정량에 도달할 경우, 그 이상의 우수를 하수 처리장으로 송수하지 않고 하천으로 직접 방류하도록 설계된 장치인 우수토실 일체형 하수유량조절장치를, LoRa 네트워크를 이용하여 원격지에서 모니터링하는 시스템의 개발을 제안한다. 본 시스템은 우수토실 일체형 하수유량조절장치가 LoRa 네트워크에 등록된 이후, 센서에서 생산된 정보를 LoRa 네트워크 서버로 전송하여 갱신되었을 때, 이를 어플리케이션 서버에서 자동으로 수신할 수 있도록 어플리케이션 서버의 통신 인터페이스를 구현하며, 우수토실 장치 관리 및 구독 정보 관리를 수행한다. 또한 각 우수토실 장치의 유량과 개폐 정보를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 통계 정보를 제공하는 기능을 수행한다. 안드로이드 어플리케이션에서는 우수토실 장치의 오작동 여부를 사용자에게 즉시 전달하도록 파이어베이스(Firebase) 기반의 알림 기능을 수행한다.
하수처리 프로세스의 과제로는 우수침수, 수질보존, 자원의 유효이용이 그 주요내용이다. 이에 대응하기 위해 기상, 우량, 하천정보 시스템의 구성, 지식공학응용 우수펌프 운전제어, 하수의 고도처리기술 등의 방법이 행해지고 있다. 하수도는 생활환경의 개선, 침수의 방지, 공공 용수 지역의 수질보존의 측면뿐만 아니라 최근에는 하수도를 자원으로써 이용하는 관점으로부터 시서르이 공간이용, 처리수 및 슬러지의 다목적 활용도 중요한 과제로 되고 있다. 하수도 plant의 전기, 계장 기술을 구성하는 요소 기술은 전기(E), 계장(I), computer(C) 관계하는 기술을 종계로써 하고, 시스템설계로부터 시공까지의 engineering기술을 횡계로 한 통합 시스템 기술이다. 하수도 분야에 있어서의 감시제어 시스템은 종래의 계층화된 수직분산 방식에 덧붙여 계층마다 기능을 나누어 수평분산방식이 진행되고 있고, 최근에는 수직분산, 수평분산의 감시제어 시스템으로 이행하고 있다.
우수 관거 시스템에서 흐름은 중력에 의해서 흐르고 개수로 흐름과 같이 처리된다. 그러나 유입유량이 관거의 만관 상태를 초과하거나 하류 흐름의 제한 때문에 발생하는 역류의 영향을 받는다면, 우수 관거 시스템은 과부하(surcharge) 상태의 압력흐름이 된다. 개수로 상태에서 맨홀에서의 수두 손실은 일반적으로 무시되지만, 과부하 맨홀에서의 수두손실은 중요하며, 우수 관거 시스템의 전체 손실에 중요한 부분을 차지하게 된다. 이러한 현상은 여러 개의 맨홀을 가지는 우수 관거 시스템에서 특히 중요한 사항이 된다. 현재 계획 또는 설계단계에서 수행되고 있는 관거 시설의 수리계산에서는 연결관의 마찰손실만을 감안하여 수행하고 있으며, 맨홀에서의 수두손실은 고려되지 않는 실정이다. 본 연구에서는 일반적으로 3차원 유체거동의 특성분석에 많이 사용되는 Fluent 모형을 이용하여 과부하 원형 맨홀에서의 흐름특성을 수치모의 하였으며, 맨홀내 손실수두의 변화를 계산하여 손실계수를 산정하였다. 계산된 손실계수는 수리모형 실험을 통하여 산정된 손실계수와 비교하였다. 수치 모형에 의해서 산정된 손실계수 값이 수리모형 실험에 의해서 산정된 손실계수 값보다 약간 크게 산정되었다. 앞으로 난류 모형의 매개 변수들의 조정을 통한 정확한 수치모의 연구가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 도시유역 우수관거 시스템의 근본적인 목적인 내수침수 방재 효과를 최대화하기 위하여 첨두 유출량 최소화를 목적으로 하여 개발된 우수관망 최적설계 모형(이정호, 2010)을 이용하여 실제 도시유역에 대하여 다양한 인공적인 강우 사상들을 적용하여 실제 강우 발생 시 첨두유출량 저감의 효과가 발생할 수 있을 것인가에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 이용한 최적 우수관망 노선 결정 모형은 이정호(2010)가 개발한 모형으로 도시유역에서의 우수관망의 노선 결정을 유출구에서의 첨두유출량을 최소화하는 것을 목적으로 이루어지도록 최적화기법을 이용하여 개발한 모형이다. 이정호(2010)는 개발된 모형을 통하여 도시유역에서 유출구 첨두유출량을 최소화하여 관망 노선을 결정한 결과 설계빈도를 초과하는 강우에 대해서 내수침수 발생이 저감되는 효과를 가져올 수 있음을 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 이정호(2010)의 우수관망 최적 설계 모형의 적용성을 검증하기 위하여 각기 다른 인공적인 강우를 적용하여 최적화된 우수관망에서의 유출구 첨두유출량의 저감 양상을 분석하였다. 분석에 적용된 강우사상은 설계빈도에 해당하는 강우사상에 대하여 강우의 첨두치가 일정한 시간 간격을 두고 연속되어 발생하는 강우사상들에 대하여 모의하였다. 분석 결과 강우의 첨두치가 연속되는 경우에도 최적화된 관망에서의 첨두 유출량은 현재의 관망에 비하여 감소치가 두드러지게 나타남을 알 수 있었다. 또한 강우의 첨두유출량 발생 시각은 각 우수관망별로 1분 및 2분 정도의 차이를 나타내고 있으며, 따라서 최적화된 우수관망이 시스템 내의 지체 현상에 따른 첨두유출량 감소를 유발하는 것이 아닌 관망 전체에서의 유입량의 적정 분배에 따른 것임을 나타낸다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2008년부터 경기도보건환경연구원에서 구축하고 있는 물정보관리시스템 중 GIS를 이용한 폐수배출업소 방류선 검색시스템을 개발하는 것이다. 연구대상지역은 2천만 수도권 주민의 상수원인 팔당호 인근 7개 시 군과 고양, 안양, 오산시 등 10개 시 군을 대상으로 하고 있다. GIS 자료는 1:5,000 수치지형도, 지적도, 고해상도 항공사진, 우수토구 및 토실 위치와 우수/하수의 유하방향이 표시된 하수관망자료를 사용하였으며, 폐수배출업소에 대한 자료는 물정보관리시스템의 환경통합DB를 기초자료로 구축하였다. GIS를 이용하여 시군별 토구/토실에 따른 집수구역을 산정하고 집수구역내 폐수배출업소를 지번단위로 검색할 수 있도록 시스템을 개발하였다. 항공사진을 기본도로 하여 하천수질오염사고 발생시 자치단체 업무담당자가 신속하게 해당지역의 오염사고 예상 폐수배출업소에 대한 정보를 검색하여 응급대책 마련에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합형 특성을 가진 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic algorithms)를 이용하였으나 지역해에 빠질 수 있어 잘못된 해를 찾거나 찾지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 막대한 병렬성과 저장능력을 가진 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA에 기반한 변형된 GA인 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optmization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 GA를 이용한 것 보다 초기 문제 표현에서 우수한 적합도를 생성했으며, 빠른 시간내에 우수한 해를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 광학 시스템의 대칭성을 이용하여 프리젠테이션시 마우스와 같이 사용할 수 있는 레이저펜 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 비슷한 상황에서 사용될 수 있는 자이로스코프 타입 포인팅 디바이스, 트랙볼 타입 포인팅 디바이스와 비교 실험한 결과 절대 좌표계를 이용하는 레이저펜 시스템이 가장 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.
Ward에 의해 제안된 순차적 추정에 기반을 둔 의사 잡음 부호 획득 방법은 비교적높은 신호대잡음비 환경에서는 우수한 성능을 보이지만, 낮은 신호대잡음비 환경에서는 그 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 부호 획득에서 실제적으로 관심을 두고 있는 낮은 신호대잡음비 환경에서도 우수한 성능을 지니는 시드 누적 순차적 추정기법과 이에 기반을 둔 부호 획득 시스템을 제안하고, 제안한 시스템의 평균 획득 시간 성능을 분석한다. 제안한 시드 누적 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템은 기존의 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템에 비해 낮은 신호대잡음비 환경에서 매우 우수한 성능을 지니며, 그 성능향상의 정도가 의사 잡음 부호의 주기가 증가할수록 더 커짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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