2018년부터 삼척지역에는 전파강수관측소(X-band 이중편파레이더)가 설치되어 현업 운영 중에 있다. 해당 지역은 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망과 기존 대형 강우레이더로도 정확한 강우관측에 한계가 있었다. 설치 이후 전파강수관측소의 품질관리와 최적 관측전략 수립, 분포형 비차등위상차 기반의 강우추정 기법의 적용으로 정량적 추정강우의 정확도가 확보되어 75m의 고해상도 격자강우 정보가 제공되고 있다. 본 연구에서는 이러한 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 홍수예보에 활용하기 위해서 강우기반의 하천 수위 예측 기법인 하천흐름계산도표를 개발하였다. 하천흐름계산도표가 개발된 지역은 삼척 전파강수관측소의 관측 반경에 포함되는 삼척오십천 유역이며, 해당지역은 수변공원으로 조성되어 있어 시민의 접근이 용이하여 하천 수위 급상승으로 인해 피해가능성이 높은 지역이다. 2019년과 2020년 호우사례를 대상으로 개발된 하천흐름계산도표에 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 적용하여 하천수위 상승 예측성을 평가하였다. 또한 비교대상으로 강우관측소 강우자료와 환경부 대형 강우레이더 강우자료의 적용결과를 함께 비교하였다. 비차등 위상차 기반의 강우추정 기법을 적용하여 산정된 삼척 전파강수관측소의 정량강우는 기존의 강우추정 결과(SRI, CMP_HFC)보다 강우추정 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 특히, 10km 관측 반경을 기준으로 분석하면 정확도가 상대적으로 높았다. 삼척 전파강수관측소 추정강우를 하천흐름 계산도표에 적용한 결과, 2020년 9월 7일 호우에 의해 삼척오십천 유역에서 관심수위 초과(10:20), 주의수위 초과(11:20)가 발생하였는데, 삼척 전파강수관측소 추정강우가 관심수위 초과 1시간 50분 전에 수위상승을 예측하였고, 주의수위 초과 30분전에 수위상승을 예측하였다. 이를 통해 개발된 하천흐름계산도표와 삼척 전파강수관측소의 홍수예보 활용 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 다음과 같은 세 가지 측면에서 광역상수도 요금제도 개선 방향을 분석하였다. 첫째, 지금까지 기존 연구에서는 거의 논의가 없었던 용도별(생활용수, 공업용수) 차등요금을 부과하는 방안을 분석하였다. 먼저 현행 용도별 동일 요금체계의 문제점을 지적하고 용도별 차등화 요금 설정을 위한 몇 가지 방법론을 제시하였으며, 다소 제약적인 가정에서지만 실증자료를 이용하여 람지(Ramsey) 가격을 계산해 보았다. 둘째, 첨두부하요금(계절별 차등 요금)과 관련하여 일반론적인 측면에서의 첨두부하 요금 적용의 근거 외에 광역상수도 공급 시스템이 특수하게 가지고 있는 댐 설비와의 관련성을 고려한 계절별 차등요금의 근거도 있음을 지적하고 이러한 두 측면을 모두 종합적으로 고려해야 함을 지적하였다. 셋째, 현재 계획 부하에 대한 책임소재를 불분명하게 만드는 배분량, 급수 결정량 제도의 문제점을 자세히 지적하고 지방자치단체에게 광역상수도 건설 수요(계획 부하)에 대한 책임을 부과하고 지방자치단체간 비용부담의 형평성을 유지하게 해주는 '책임수량제(責任水量制)'의 광역상수도 적용필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 메디안필터와 메디안혼성필터의 잡음 제거 특성을 개선하기 위하여 차등가중치 알고리즘을 제안하였고, 이 알고리즘을 적용한 메디안혼성필터와 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터를 단순 영상과 실제 영상에 적용하여 영상의 잡음 제거 특성과 미세 부분 및 경계보존 특성을 비교, 검토하였다. 본 논문에 사용된 단순 영상은 임펄스, 가우스, 지수 및 라플라션 잡음이 첨가된 Lenna 영상이며, 실제 영상은 임펄스 잡음이 첨가된 Urological영상이다. 본 연구의 실험 결과 차등가중치 알고리즘이 적용된 메디안혼성필터가 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터보다 비교적 양질의 영상을 구현할 수 있었으나, 필터의 차수가 증가할수록 영상처리에 많은 시간이 소요되었다. 그러나 영상의 형태에 따라 적절한 필터링을 선택하여 적용하면 향후 컴퓨터를 이용한 여러 응용 분야 및 의학 영상 처리 분야등에 상당한 도움이 되리라고 사료된다.
본 논문에서는 도로포장의 성능개선을 유도하기 위한 제도적 수단인 공사비 차등지급규정(지불규정)을 제시하고 이를 고속도로 아스팔트 포장 공사에 처음으로 적용한 결과를 다루고 있다. 지불규정을 적용하기 위한 단위구간(lot)은 덧씌우기 포장의 일평균 시공연장으로 정의하였다. 단위구간은 다시 포장의 초기상태 평가를 위한 최소 단위인 세부단위구간(sublot)으로 나누었으며, 세부단위구간에서 측정한 품질항목의 평균과 표준편차를 이용하여 단위구간을 대표하는 품질항목별 지불계수(pay factor)를 산정하였다. 마지막으로, 각각의 품질항목이 포장의 중장기 공용성에 미치는 상대적 영향을 고려하여 합성지불계수를 결정하였다. 본 연구에서 제시한 지불규정은 2008년에 한국도로공사 6개 지역본부(충청, 호남, 경북, 경남, 경인, 강원)에서 시행된 아스팔트 덧씌우기 포장공사에 적용하였으며, 이 과정에서 제기된 고려사항 및 문제점을 정리하였다. 결론적으로, 품질항목에 대한 평가결과가 품질관리한계를 만족하는 경우에는 기존 공사비 대비 최대 50% 가까이 인센티브 지급이 가능함을 알 수 있었다. 반면에, 다짐도와 같은 주요 성능관련 품질이 낮을 경우 기존 공사비 대비 최대 10% 가까이 공사비 감액도 있을 수 있음을 확인하였다.
재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.
차세대 인터넷 백본망에서 DWDM 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 요구 대역폭을 수용하기 위한 방안으로 점점 더 많은 관심이 집중되고 있다. 이러한 DWDM 망에서는 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고, 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 RWA 문제가 자원 효율성 측면에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 RWA 알고리즘들은 네트워크 상의 혼잡 상황을 고려하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 미래의 잠재적인 연결 요구에 대해 간섭을 최소화하면서 경로를 설정하는 MW-MIPR 알고리즘을 제안하고, 또한 차등화 된 QoS 클래스 기반에 MW-MIPR 알고리즘을 적용함으로써 서비스 타입별로 차등적인 QoS 라우팅 방식을 제안한 다. 그리고 기존의 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
최근 인터넷에서는 인터넷 방송, 영상회의, VoIP 등 서비스 품질 보장을 요구하는 새로운 멀티미디어 서비스들의 출현으로 서비스 품질(QoS) 제공이 주요한 과제 가운데 하나다. 이를 위해 차등서비스 구조(DiffServ)가 제시되었는데, 이 구조는 트래픽을 흐름들의 집합을 단위로 서비스를 차별하고, 이를 위해 AF, EF, BE 등 다양한 트래픽 클래스와 이들 사이의 서비스 우선순위를 정의되고 있다. 그러나 AF PHB 메카니즘은 AF out-profile 패킷과 BE 패킷 사이에 초과 자원을 어떻게 공유할 지에 대한 규격이 정해져 있지 않다 따라서 BE 패킷에 대해 좀 더 좋은 서비스를 제공하기 위해 이 두 클래스 패킷 사이에 공평한 공유 메카니즘이 적용되는 것이 필요하다. 본 연구에서는 차등 서비스 영역 내에서 동적 스케줄링과 버퍼관리기법을 이용하여 코어 라우터에서 AF out-profile 패킷으로부터 BE 트래픽을 보호하기 위한 수정된 가중치 라운드 로빈 방식과 동적 버퍼관리기법을 제안하고, 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행한다 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 AF out-profile 패킷으로부터 BE 패킷을 잘 보호할 뿐만 아니라 혼잡상태에서 AF in-profile 패킷도 잘 보호하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 입력된 2차원 정지영상에 차등적 이동기법을 적용한 스테레오스코픽 3차원 입체영상 변환 기법을 제안하였다. 즉. 입력된 2차원 영상에서 시차 및 폐색 정보를 이용하여 상대적인 거리 정보를 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 영상 객체들을 명암 레벨에 따라 분할한 다음, 분할된 각 영상은 수평 시차에 따라 차등적으로 영역을 이동시킴으로써 최적의 입체감을 갖는 스테레오 3 타원 입체 영상을 구현하였다. 그리고, 입력 영상과 재구성된 영상간의 PSNR 비교실험 결과 시차에서 약 1.6dB정도 향상됨을 확인하였고, 상용 스테레오 뷰어를 통한 실험결과에서는 4∼5 픽셀 범위의 영역이동으로 재구성된 스테레오 영상들에서 가장 높은 입체감을 보이는 것을 확 인하였다.
본 논문에서는 차등서비스 망의 성능 평가 문제를 다룬다. 성공적인 성능 평가를 위하여 적절한 트래픽 모델에 의하여 네트워크상의 실제 트래픽을 정확히 나타낼 수 있는 능력이 필수 요소이다. 실제 트래픽 측정의 성질에 대한 많은 연구 결과는 웹과 텔넷, P2P 트래픽을 포함하여 인터넷 트래픽에 대한 장기간-의존성을 증명하였다. 장기간 의존성은 자기유사성에 의하여 효과적으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 중첩된 On-Off 소스 모델, FFT-FGN 모델과 RMD 모델에 대한 특성 분석을 기반으로, 중첩된 On-Off 소스 모델을 이용하여 자기유사트래픽 발생기를 설계하고 구현한다. 생성된 트래픽의 자기유사성은 TCPdump 데이터의 패킷 도착 간격을 조사하여 확인하였다. 또한 구현된 트래픽 발생기를 차등서비스 망의 성능평가에 적용하여 On/Off 모델의 $\alpha$ 값에 대한 성능이 영향과, CBQ(Class-Based Queueing)에 의한 EF(Expedited Forwarding)/BE(Best Effort) 클래스 트래픽의 성능을 관찰한다.
본 연구는 수송부문 $CO_2$ 배출량 저감을 목표로 하는 친환경자동차에 대한 지원정책의 효과를 예측하고 정책성공의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 자동차 이용에서 발생하는 $CO_2$ 배출량은 자동차의 유형을 선택하는 이산선택행위와 이미 선택한 유형의 자동차를 어느 정도나 운행하는지를 결정하는 연속선택행위에 의해서 영향을 받는다. 본 연구는 이산 및 연속 선택을 결합분석하는 이산 연속선택모형을 구축한 후, 한국 소비자들의 자동차 선택 및 운행거리 자료에 적용하여 자동차의 연료효율에 따라 보조금 부과금을 차등 적용하는 정책을 시행할 때 발생하는 두 가지 선택의 변화를 동시에 분석하였다. 분석 결과에 의하면 보조금 부과금이 도입되는 방식이나 상대적 크기에 따라 전기자동차나 하이브리드 자동차와 같은 새로운 유형의 친환경자동차의 예상보급률이 달라지며, $CO_2$ 배출량 저감 수준에 있어서도 상당한 차이를 나타내었다. 또한 보조금 부과금을 적절히 선택할 경우에만 정부의 세입중립성을 유지하면서도 정책효과를 거둘 수 있을 것이라는 분석 결과도 도출되었다. 따라서 연비에 따라 차등 적용되는 보조금 부과금 형태 정책의 성공 여부는 정책이 새로운 유형의 친환경자동차의 점유율에 실질적인 차이를 유발하도록 설계되었는지에 달려있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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