공유메모리 병렬프로그램의 오류수정에서 경합의 탐지는 중요하다. 왜냐하면 경합은 잘못된 수행 결과를 초래할 뿐만 아니라, 의도하지 않은 프로그램의 비결정적인 수행을 유발하여 오류수정을 어렵게 하기 때문이다. 특히 최초경합의 탐지는 더욱 중요하다. 그 이유는 최초경합을 제거함으로써 나머지 경합들을 방지할 수도 있기 때문이다. 기존의 수행중 경합 탐지기법들은 접근별 보고방식을 기반으로 하는데, 이 기법들은 임의 공유변수에 대한 병행 쓰레드들의 모든 접근사건들을 검사하기 위해서 접근역사라는 유일한 공유정보를 이용하므로 탐지과정에 심각한 병목현상을 유발시킨다. 그러나, 최초경합 탐지를 위한 경우 이러한 병목현상은 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는, 각 접근사건 검사를 위해 각 쓰레드에 공유되지 않는 독립적인 접근역사를 별개로 두고, 경합을 보고하는 시점인 쓰레드 합류시점에서만 공유되는 접근역사를 이용하도록 함으로써 병목현상을 개선하여 최초경합을 탐지할 수 있는 새로운 수행중 탐지기법을 제안한다. 그러므로 본 기법은 최초경합을 보다 효율적으로 탐지할 수 있기 때문에 수행중 경합 탐지를 더욱 효율적이고 실용적으로 할 수 있다. Abstract Detecting races is important for debugging shared-memory parallel programs, because the races lead to unintended nondeterministic executions of the programs as well as erroneous result and then make debugging programs difficult. Especially, detecting the first races is more important. The reason is that the removal of the first races can make other races disappear. Most existing on-the-fly techniques to detect the races are based on per- access reporting method incurring the serious central bottleneck, because the techniques use unique shared information called access history for checking all accesses of concurrent threads to a shared variable. Such bottleneck, however, can be improved considerably in case of detecting first races. This paper presents a new on-the-fly technique which detects the first races with reduced bottleneck through checking each accesses with private access histories and finally reporting races with shared access histories. Therefore, this technique makes on-the-fly race detection more efficient and practical.
수치모형을 활용하여 하천 흐름을 해석하기 위해서는 하도의 형태를 나타내는 지형자료가 요구되며, 주흐름 방향에 직각 방향으로의 횡단면도는 다량의 자료가 필요하다. 측량을 통한 횡단면도의 확보는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라 날씨와 같은 외부적 요인에 따라 측량 결과물의 정확도가 달라질 수 있다. 또한 하천의 유속이 매우 빠를 때에는 정확도 높은 횡단 측량자료를 얻기는 불가능하며 접근이 어려운 지역이나 중소규모의 하천 측량자료는 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 따라 위성영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)에 기반하여 하천구역과 하도의 특성을 정의하는 방법이 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 하천지형 측량자료가 존재하는 섬진강댐부터 오수천 합류전까지를 대상으로 가상하도 생성기법을 적용하고, 1차원 하천흐름해석을 수행하여 가상하도 구축방안의 유효성을 검토하고자 하였다. 위성영상 자료를 활용하여 하천구역을 정의하였으며 DEM에서 추출된 표고에 기반하여 제방고와 횡단면도를 구축하였다. 구축된 횡단면도와 실단면 비교시, DEM 표고 및 하천구역 정의 지점의 정확도에 따라 제방고가 달라지는 것으로 나타났으며, 홍수터에 대한 고려가 포함되지 않아 실단면과 다소 차이가 있는 것으로 확인된다. 구축한 지형자료를 1차원 하천흐름해석 모형인 K-River에 적용하였으며, 상류단 경계조건으로는 섬진강댐 방류량을 하류단 경계조건으로는 등류조건을 적용하였다. 구축영역 내 존재하는 지류의 유입량은 측방유입으로 고려하였다. 수치모의 결과로부터 구축된 횡단면의 최심고와 실단면의 최심고가 유사한 지점에서는 수위재현성이 양호한 것으로 확인되었다.
모터로 다수의 롤러를 제어하여 대상 제품을 이송하는 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템은 물류의 분기 및 합류, 대상 제품의 정렬 제어에 적합한 물류 시스템으로서 식품 제조 공정을 중심으로 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 유니티 소프트웨어를 활용하여 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템의 3차원 그래픽 모델링 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 대상 제품이 시간적으로 불규칙하게 공급되는 상황에서 시스템을 구성하는 롤러의 제어에 의해 일정한 간격을 유지하도록 정렬시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 대상 제품의 위치를 파악하는 센서데이터를 바탕으로 롤러를 구동하는 모터를 제어함으로써 제품의 효과적인 정렬이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 도시지역의 내수침수 특성을 고려한 내수침수위험도 산정방법을 제시하였다. 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영하기 위하여 Fuzzy AHP 기법을 활용하였다. 내수침수 위험도의 평가기준으로는 물리적 지표, 사회적 지표, 그리고 내수침수 시나리오 결과 등 세 가지로 구성하였다. 각각의 평가기준은 3개의 세부평가항목을 가지고 있어 총 9가지의 평가항목을 바탕으로 내수침수 위험도 분석을 수행하였다. 또한, 행정구역 단위가 아닌 배수시스템의 노드(맨홀)를 기준으로 침수위험도를 분석하여 침수위험도가 높은 지점을 상세하게 표현할 수 있었다. 본 연구의 대상지역인 부산시 거제지구에 Fuzzy AHP 기법을 적용한 결과, 온천천 거제천 합류부 저지대의 침수위험도가 크게 나타났으며, 이는 과거 피해이력과 일치하는 것이다. Fuzzy AHP 기법을 적용한 본 연구결과는 내수침수 위험도 산정 및 고위험도 지역의 내수침수 저감계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
하천 및 수자원의 효율적인 관리와 더불어 다양한 수공구조물의 운영 및 관리를 위해서 구조물 주변에서 발생하는 불연속 흐름 및 급변류 등의 현상과 구조물 운영을 반영한 수치해석 기법을 이용한 모델 개발의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 하천의 불연속 흐름을 모의하기 위한 1차원 흐름해석 모형(K-River)을 개발하였다. 본 모형은 천이류와 급변류를 수치적으로 안정하게 처리하기 위하여 지배방정식을 보존형 Saint-Venant 방정식으로 선정하고, FVM과 Forward Euler 방법을 이용하여 이산화를 수행하였다. 수치흐름률을 계산하기 위해서 불규칙 단면과 하상의 급경사 등에 신뢰도가 높은 기법으로 판단되는 근사 Riemann해법 중 하나인 HLL flux를 이용하였다. 개발된 K-river 모형의 검증을 위해서 해석해가 존재하는 타원형의 하상융기가 있는 하도에 적용하였으며, 국내에서 하천 설계 및 관리를 위해서 광범위하게 이용되고 있는 1차원 흐름해석 모형인 FDM기반의 HEC-RAS 모의결과와 비교 검토를 수행하였다. 그 결과, FDM기법에서는 모의되지 않는 일부 급변류 패턴을 개발 모형을 통해 모의가능하였으며, 전체적으로 K-River가 기존 모형 보다 해석해에 근사한 결과를 나타내었다. 또한, 배수문을 비롯하여 합류부, 분류부, 펌프장, 암거 등이 설치되어 운영되고 있는 아라뱃길에 적용하여 K-River의 적용성을 평가하였다. K-River를 이용하여 아라뱃길의 흐름분석을 수행한 경우가 HEC-RAS를 이용한 경우보다 수위와 유량의 유동을 시간에 따라 세밀하게 모의하였으며, 이는 배수효과에 의한 파의 전달이 FDM기법 대비 정확히 모의되기 때문으로 판단된다. 추후 연구에서는 현재보다 시간간격을 상세화 하여 수집된 관측수위를 통해 추가적인 검증을 수행하고, 다양한 특성을 가진 타 하천 등에 적용하여 모형의 적용성을 확대하고자 한다.
2020년 8월 섬진강 유역에서 100년 빈도 이상의 대홍수가 발생함에 따라 제방이 붕괴되거나 하천 범람이 발생하는 피해가 발생하였다. 8월 홍수를 대상으로 섬진강 본류 남원(신덕리) 수위국에서 기존의 수위-유량 관계 곡선식(이하 Rating curve)의 최대 적용 가능 수위는 2.53m 이지만, 해당 기간 첨두 수위는 10m 이상을 기록하였다. 이러한 대홍수의 경우 기왕의 관측데이터가 없을 뿐만 아니라 기존의 Rating curve를 외삽하여 활용하는 것에도 한계가 있어 간접적으로 유량을 산정할 수 있는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같이 유량측정이 어려운 지점을 대상으로 주어진 유량에 대하여 수위를 재현할 수 있는 K-water에서 개발된 K-River모형(1차원 하천수리해석모형)과 Monte Carlo 시뮬레이션 기법을 활용하여 간접적으로 유량을 산정할 수 있는 기법을 개발하였다. 개발된 방법론은 고수위 구간에 대한 Rating curve의 불확실성으로 인하여 본류와 지류의 유입량 추정이 어려웠던 섬진강 요천 합류부에 적용하였다. 대상구간은 본류(섬진강) 26km 및 지류(요천) 15km로 구성되어 있으며, 본류와 지류의 상류인 수위국 남원(신덕리) 관측소와 남원(동림교) 관측소에는 각각 기존의 Rating curve가 존재한다. 불확실성이 높은 Rating curve의 고수위 구간에 대한 매개변수를 조정하여 다수의 Rating curve를 생성하고, 이를 기반으로 관측수위를 다수의 상류 시계열 유량자료(경계조건)로 환산하였다. 다음으로 이 유량자료를 기반으로 앙상블 모의를 수행 후 대상구간의 중간지점에 위치한 수위국(고달(고달교) 관측소, 송동(요천대교) 관측소, 곡성(금곡교) 관측소)에서 수위재현성(NSE, RSR등 활용)을 평가하여 최적 샘플 추출을 추출하였다. 추출된 샘플로부터 상류 경계지점의 적정 Rating curve 선정과 각 지점에서의 시계열 수위 및 유량을 역으로 추정하였다. 이를 통해 실제 유량측정결과 없이도 간접적으로 신뢰도 높은 유량 자료를 확보할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 향후 수자원의 효율적 관리 및 홍수관리를 위하여 효율적으로 활용이 가능할 것으로 생각된다.
비점오염의 특성에 대해 지속적으로 연구 중이지만 수문특성과 연관성이 크다 보니 그 일관성에 대해 확실한 기법이 개발되지 않았다. 기법 개발과 효과적인 오염원 관리를 위해 SWMM 등의 모형을 활용하고 있지만 투입된 노력과 시간에 비해 그 효율성이 매우 적은 편이다. 이런 부분을 보완하고자 본 논문에서는 기존의 비점오염량 산정방법이 아니라 낙동강유역의 도시화 특성 및 수문/기상자료와 처리장 운영자료를 활용한 차별화된 원단위법을 통해 비점 배출 부하량 산정방법을 제시하려고 한다. 배수구역 내 관거 시스템을 합류식으로 가정하였고 배수구역별 비점 발생형태는 하수처리장의 강우 유입량, 하수처리장의 우회유량(Bypass 유량), 하수처리구역의 CSO 유량 3가지로 구분 지었다. 유입 방류자료와 강우자료를 활용하여 임계강우량을 3mm로 설정하여 3mm이상일 경우에 우회유량이 발생한다고 가정하였고 우회유량 발생시 오염부하량 산정은 건기평균유량에 유량변동부하율을 곱하여 시간최대유량으로 전환한 후 강우 지속기간 동안만 우회유량이 발생하는 것으로 가정하였다. CSO 유량은 처리구역/배수구역 면적비에 따라 3개의 그룹으로 구분한 뒤 검증된 SWMM-온천천 모형의 각 소유역별 불투수면적비와 비교하여 유사한 소유역을 각 그룹의 대표유역으로 선정하였다. 선정된 소유역의 CSO 유량과 수문현상의 비선형적인 관계를 고려할 수 있는 신경망 기법을 적용하여 강우특성에 따른 CSO 오염부하량 산정을 실시하였다. 산정결과를 바탕으로 각 하수처리장별 비점저감 기여율을 산정한 결과 대구북부 처리장에서 21.56%로 가장 높은 효율을 보여줬으며 거창가조 지점에서 0.11%로 가장 낮은 효율을 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 낙동강유역 내 위치한 하수처리장의 효율성에 대해 알 수 있으며 개선되어야 할 처리장들을 알 수 있었다. 또한 획일화된 방법이 아닌 차별화된 원단위법을 통한 오염부하량 산정은 앞으로의 연구방향에 있어서 좋은 사례가 될 것으로 사료된다.
하천의 홍수터는 평상시 수면위로 노출되어 국민의 여가생활을 위한 공원, 주차장 등으로 활용되다 홍수기 수위가 상승하면 침수되는 하천공간이다. 홍수범람 면적 또는 홍수위 산정을 위한 수치모의 시, 홍수의 평면적인 변화를 분석하기 위해서는 1차원 모의결과와 지형정보를 연계하여 범람면적을 산정하거나 2차원 수치모형의 격자를 대상공간에 대하여 구축한 후 모의를 수행한다. 1차원 수치모형은 계산효율이 우수하고 지류의 합류에 의한 영향을 다수 반영하거나, 긴 구간의 하천단면 구축을 통하여 경계조건이 수치해석 결과에 미치는 영향을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 그러나 지형의 영향으로 발생하는 국부적인 유속변화와 유향의 평면적인 분포에 의해 발생하는 범람면적의 변화를 반영하기 어렵다. 홍수범람을 고려하여 제작하는 홍수위험지도는 2차원 수치모형의 결과를 기반으로 한다. 2차원 수치모형은 하도의 만곡, 제방의 형상 등과 같은 지형에 의한 유속장의 변화, 흐름영역의 수축 및 확대에 의한 유속의 변화 등을 자세히 반영할 수 있는 장점이 있다. 반면에 수치격자 생성 및 계산결과 도출에 소요되는 시간이 길고 계산영역 설정의 한계로 인하여 경계조건이 흐름해석결과에 영향을 미칠 수 있는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 국내외적으로 1차원과 2차원 수치해석기법을 연계하여 하나의 모형으로 구축한 1-2차원 수치해석 모형이 개발 또는 적용되고 있다. 1-2차원 연계해석기법은 1차원 해석영역과 2차원 해석영역을 연계함에 있어서 흐름방향 연계와 횡방향 연계로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 1차원과 2차원 수치해석을 연계하는 기법에 따라서 발생하는 수치모의결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 수리실험 관측결과가 있는 사례에 모형을 적용한 후, 한강지형에 수치모형을 적용하고 그 결과를 비교한다. 또한, 계산에 소요되는 시간을 비교하기 위하여 2차원 수치격자의 해상도를 다양하게 적용하여 수치실험을 수행한다. 분석결과를 기반으로 홍수위험지도 제작, 홍수위산정 및 홍수예보 등에 새로운 기술의 적용성을 검토한다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R2) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R2 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R2 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R2 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.