가우시안 플륨모델(Gaussian plume model)을 사용한 대기확산의 예측에서 확산계수는 결과에 중요한 영향을 미치는 변수이다. 확산계수의 평가방법은 다양하며, 본 연구에서는 미국 원자력규제위원회(U. S. NRC) 권고 규제지침, 캐나다 원자력안전위원회(CNSC) 권고 규제지침, 확률론적 사고결말해석코드 MACCS와 MACCS2에서 권고 또는 적용하는 방법을 고찰하였다. U. S. NRC에서 권고하는 부지적합성 평가를 위한 가상사고시 대기확산모델을 기반으로 확산계수의 평가방법이 대기확산인자에 미치는 영향을 분석하였다. 확산계수는 Pasquill-Gifford 곡선을 기반으로 각기 다른 연구자들에 의해 얻어진 곡선의 피팅식(curve fitting equations)을 적용 또는 권고하고 있음을 확인하였다. 수평확산계수는 모든 규제지침과 코드에서 플륨의 사행효과를 반영하여 보정하고 있으나 그 적용 방법에 있어서는 차이를 나타냈다. 수직확산계수는 U. S. NRC 권고 규제지침을 제외하고 표면거칠기를 반영하여 보정하고 있다. 특정 표면거칠기에 대해 확산계수의 적용방법에 따라 대기확산인자는 최대 약 4배의 차이를 나타냈다. 표면거칠기는 대기확산인자에 중요한 영향을 나타냈으며, 동일 적용방법에 대해 표면거칠기에 따라 대기확산인자는 약 2~3배의 차이를 나타냈다.
본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.
부산울산 고속국도 중 8.02 km 구간에서 유문암질 응회암류로 구성된 암반사면에 설치된 6개의 조사선으로부터 총751개의 절리가 측정 기록되었다. 조사된 절리 자료를 사용하여 절리군 분석이 수행되었으며 구분된 개별 절리군에서 방향성, 절리선 길이, 절리 간격 및 삼차원적 절리 크기에 대한 확률분포가 도출되었다. 구분된 모든 절리군에서 방향분포는 높은 변동성을 수반하며 대부분의 절리군에서 기존의 피셔분포가 방향분포 모델로 채택될 수 없는 것으로 검정되었다. 절리 간격 및 절리선 반길이에 대한 통계분포 모델로 음지수, 감마 및 대수정규 분포가 모두 적합한 것으로 분석되었다. 이들 통계분포를 도출하기 위해서는 절리 간격과 절리선 길이에 관계된 자료왜곡을 보정하였다. 이로부터 추계론적으로 모사된 삼차원 절리연결구조는 사면암반의 이차원 영역에서 각 절리군에 대한 절리선 구조를 예측하는데 이용되었다. 예측된 절리분포의 통계적 특성치를 현장조사 자료와 비교하여 타당성을 검토한 결과 사면암반에서 모사된 삼차원 절리연결구조는 현장암반의 절리 분포특성을 잘 반영하는 것으로 해석되었다.
본 연구에서는 이중 쐐기형 초음속 흡입구의 압력회복률에 대한 신뢰성 최적설계를 수행하였다. 주어진 설계영역에서 다양한 설계변수의 불확실성을 고려하여 흡입구의 압력회복률을 확률적으로 모델링하였으며, 목적함수로는 흡입구 항력을 선정하였다. 신뢰성 최적설계에 앞서 전산해석비용을 줄이기 위해 실험계획법과 크리깅 모델을 이용하여 적절한 설계공간을 탐색하였다. 신뢰성 기법의 정확도 검증을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며 이 결과를 신뢰성 기법 결과가 잘 추종함을 확인하였다. 신뢰성 기반 최적설계를 수행한 결과, 설계변수의 불확실성을 고려함으로써 시스템의 신뢰성을 확보하였다. 시스템 설계의 다양한 불확실성을 고려하기 위해서는 신뢰성 기반 최적설계가 유용한 접근방법임을 확인할 수 있었다.
수자원의 개발은 세계적으로 경제, 사회적 발전에 중요한 역할을 해왔으며, 특히 하천은 그 발전의 원동력이 되어 왔다. 하지만 우리나라의 경우, 급속한 산업화와 도시화로 인해 치수에 집중된 개발을 해왔기 때문에, 하천의 환경 생태적 기능은 중요시되지 않아왔다. 최근에서야 하천의 환경적 기능의 제고를 위한 연구의 필요성이 대두되고, 하천생태계의 서식공간을 가능한 한 자연상태로 보전하고자 하는 노력이 늘어나면서, 생태계를 고려한 하천유지유량(생태유량) 산정에 관한 연구가 진행되고 있다. 위와 같이 생태유량을 산정하는 방법으로는 유지유량증분법이 가장 널리 이용되고 있으며, 이를 위해서는 각 어종별 서식처적합도지수를 구축하여야 한다. 이는 수생 서식처 모델링에 사용되는 물리적 인자에 대한 정량적 지수이다. 국내의 경우도, 수계별 어류조사를 수행하고 있으나 대부분이 출현어종분류 및 출현율 등에 국한되어 있어 물리적 인자를 도출하기 어려운 실정이고, 장기간 실측자료의 부족으로 대부분 전문가의 판단에 의존하고 있다. 따라서 이러한 객관적인 서식처 적합도지수의 부재는 생태유량 산정에 있어 큰 어려움을 준다. 본 연구에서는 이런 부족한 국내의 서식처 적합도지수에 객관성을 부여하고, 좀 더 표준화된 방법론을 제시하기 위해 장기간의 현장모니터링 자료를 이용하여 전문가의 주관적인 판단이 배제된 추계학적 방법을 이용한 서식처 적합도 지수를 산정하고, 이를 이용해 적절한 생태유량을 구하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 사용된 자료는 2007-2010년, 'Ecoriver21사업단'의 '생태유량 산정 및 확보기술개발' 과제에서 한국수자원공사가 수행한 현장모니터링 자료이다. 자료 수집 대상지역은 한강과 금강 수계이며 41개 어종에 대한 자료가 수집되었으나 그 중 다른 어종에 비해 상대적으로 많은 현장 데이터가 존재하고, 본 모니터링에서도 한강과 금강 두 수계에서 모두 우점종으로 나타난 피라미를 이용하여 새로운 서식처 적합도 지수 산정 방법의 제안 및 기존 방법에 의한 지수와 비교하였다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Image)을 이용한 구조적 연구 방법에서 뇌 구조 세분화 방법은 최근 빠르게 발전하여 구조 이미지의 자동 분할을 위한 유능한 방법론이 되었다. 특히 아틀라스 정보를 이미지에 등록해 피사체의 이미지로 전달하는 분할(Segmentation) 방법은 아틀라스(Atlas)의 정확도에 편향되기 때문에 높은 정확도를 갖고 있는 아틀라스가 필요하게 된다. 알렌 마우스 뇌 아틀라스(Allen Mouse Brain Atlas)는 마우스의 아틀라스 중에서 높은 정확도를 갖고 있어 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 신경섬유지도(Tractography)에 필수적인 마우스 뇌구조의 정확한 좌표와 분할 정보를 제공할 수 있다. 또한 기능적 연구 방법인 뇌의 백질 경로를 재구성하는 확산텐서영상(Diffusion Tensor Image)에 대한 확률론적 신경섬유지도를 사용하여 포괄적인 뉴런 네트워크를 매핑 하였다. 인간의 뇌 연구 결과와 마우스의 뇌 연구 결과는 비교분석 할 수 있어 인간에게 적용하기 어려운 실험들을 질환이 모델링된 마우스를 통해 결과를 얻어 임상적으로 이용이 가능하기 때문에 마우스 실험의 중요성이 올라가고 있다. 하지만 마우스를 이용한 연구에서 인간과 마우스의 뇌 크기 차이로 인한 문제가 있어 동등한 영상의 질을 달성하려면 다양한 조건이 필요하게 되며, 그중 대표적으로 충분히 긴 스캔시간이 필요하게 된다. 충분히 긴 스캔시간을 확보하기 위해 본 연구에서는 마우스의 뇌를 샘플화시켜 Ex-vivo 실험이 진행되었으며, 마우스 커넥톰(Connectome) 매핑에 대한 참조를 제공하기 위해 이 연구는 아틀라스 정규화 도구인 ANTx와 확산 텐서 영상을 분석할 도구인 FSL을 사용하여 마우스 뇌의 반자동 분할 및 신경섬유지도 분석 파이프라인을 제시하여 다양한 마우스 모델에 적용하고자 했다. 또한, 신경섬유지도 분석을 위해 획득하는 확산텐서영상의 유용한 신호대 잡음비를 결정하기 위해 다양한 여기수의 영상을 획득해 비교분석하였다.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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