디자인 패턴은 기존 소프트웨어의 설계 정보를 추상화하는 단위로 사용될 수 있다. 소프트웨어의 기능을 확장하기 위해 설계를 파악하고자 할 때 디자인 패턴의 인스턴스를 파악하는 것 만으로는 충분치 않을 수 있는데, 이는 기능의 확장이 일어나는 지점이 패턴 인스턴스 바깥에 존재할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 디자인 패턴의 핵심적인 구조를 구성하는 과정으로서 레퍼런스 흐름을 정의하였으며, 레퍼런스 흐름을 이용하여 패턴의 확장 지점을 찾아내는 방법을 제시하였다.
전자 부자 흐름 패턴 시스템은 위치 측위 기술과 여러 가지 통신 기술을 이용하여 원격에서 부자의 위치를 모니터링 함으로써 하천의 유량을 예측할 수 있다. 현재 자연하천의 흐름 패턴을 분석하기 위해 여러 형태의 수동 부자들이 사용되고 있다. 수동 부자를 이용한 유량 측정은 유량을 측정하기위해 거리와 시간을 직접 측정한 후 이것을 이용한다. 이러한 방법은 측정방법과 정확한 유량 측정 측면에서 효율적이지 못하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구진은 CDMA, GPS 그리고 2.4GHz기반의 RF모듈을 이용하여 전자부자를 설계 및 구현했다. 그리고 전자부자의 위치정보와 흐름 패턴 정보를 알기 위한 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 더불어 배터리로 동작하는 전자부자에서 짧은 life cycle은 전자부자를 이용한 흐름 패턴 시스템에서의 효용성을 떨어뜨린다. 이를 극복하기 위해 전자부자 흐름 패턴 시스템의 전자부자를 위한 전원 절약 기법을 설계하였다.
기포 펌프는 물과 공기 사이의 접촉 면적을 증가시켜 공기로부터 물로의 산소 용해를 높이는 기능을 가지고 있다. 이 연구에서는 기포 펌프에서 여러 가지 흐름 패턴을 설정하고, 이것을 근거로 하여 슬립모델을 확립하여, 기포 펌프의 산소 용해 특성을 조사하였다. 이 연구에서 수행한 실험 결과로부터, 산소 전달 계수는 흐름 패턴(기포 흐름, 기포-슬러그 흐름, 슬러그 흐름)에는 상당한 영향을 받았으나, 시료수의 오염 정도에 따른 영향은 그다지 크지 않음을 확인하였다. 그리고, 산소 전달양은 레이놀즈 수에 비례하여 증가하며, 산소 전달면을 증가시키기 위해서는 에어 스톤이나 디퓨저의 이용이 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 표면 활성 물질은 물의 오염 정도나 흐름 패턴에 관계없이 산소 전달에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다.
주어진 시스템에서 정보와 정보흐름에 대한 패턴인식을 하기 위해서는, 정보를 내포하고 있는 문맥이 내용에 따라서 다른 단어나 다른 정보를 추론하여 원래의미를 전달함에 있어 오도할 수 있기 때문에, 문맥의 분해에서 정보 조각의 묶음 형태로 전환하는 작업에서부터 연구는 시작되어야만 한다. 많은 연구자들이 정보의 저장, 재표현, 부호화, 검색 등에 관해 효과적인 방법론을 찾고자 노력해 오고 있다. 유사한 노력의 일환으로 본 논문에서는 군이론과 상황이론을 응용해서 정보 및 정보흐름의 패턴인식에 관한 새로운 모델링 기법을 제안하고자 한다. 정보처리에 관련된 선행연구와 비교해서, 본 연구에서 제안하는 방법은 수학이론인 군이론과 상황이론에서 사용되고 있는 개념과 정의를 사용하였다는 점에서 매우 새로운 접근방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 정보흐름의 패턴인식을 위한 모델링 기법으로 Abelian Pattern Semi-Group을 제시하는데 이러한 접근방법은 최근 중요한 연구 분야가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 활용될 수 있을 것이다.
해안선 변동을 제어하기 위해 설치되는 잠제의 효과를 이해하기 위해 해안선과 평행한 단일 잠제 주변 연안의 흐름변화 특성을 수리실험을 통해 연구하였다. 잠제와 입사파 파라미터에 따른 잠제 후면의 흐름패턴을 관측하기 위해 LSPIV(Large-Scale Particle Image Velocimetry) 이미지 분석 기법을 적용하였고, 잠제 주변의 역학적 특성을 파악하기 위해 평균수면 및 파고분포를 관측하였다. 수리실험을 통해 흐름패턴은 잠제에 의한 파고(파랑응력) 분포변화와 그에 따라 발달하는 잠제 후면과 측면 쇄파유도류 및 평균수면상승효과의 상호작용에 의해 변화됨을 알 수 있었다. 잠제 주변의 분기 또는 수렴하는 흐름패턴에 따라 각각 해안선 변동을 침식 또는 퇴적반응으로 구분하는 Ranasinghe et al.(2010)의 경험식과 수리실험 결과를 비교하여, 전반적으로 경험식에 부합하는 흐름패턴을 확인할 수 있었다. 그러나 일부 실험결과에서 기존의 경험식을 적용하여 구분하기 어려운 침식과 퇴적이 혼재된 반응을 유도하는 흐름패턴도 관찰할 수 있었다.
만곡부가 연속적으로 발생하는 사행하천은 만곡의 영향으로 2차류가 발생한다. 이러한 2차류의 영향은 하상변동, 제방침식 등의 문제를 발생시켜 사행수로의 흐름특성을 분석하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구들은 실규모 하천의 유속측정의 어려움, 측정이 가능한 시설 및 경제적 제한으로 인해 주로 실내실험에서 측정된 자료를 이용하여 분석을 수행하여 흐름조건이 상이한 실제 하천에서 적용성에 한계가 있어 왔다. 본 연구에서는 상세한 3차원 유속 측정이 가능한 최신 계측기기인 초음파도플러유속계(ADCP)를 활용하여 실제하천과 유사한 흐름 상태 및 지형을 재현한 한국건설기술연구원 안동하천실험센터의 사행도 1.2, 1.5, 1.7의 실규모 사행수로에서 횡단면 측정을 수행하였다. 또한 초음파지점유속계(ADV)를 사행도 1.2의 ADCP 측정 단면과 동일한 횡단면에서 측정하여 공간평균된 ADCP 유속자료를 이용한 흐름패턴 분석의 적용성을 검증하였다. 그 결과 공간평균된 ADCP 유속분포는 시간평균한 ADV 유속분포와 다소 크기의 차이는 발생하였지만 패턴은 매우 유사하게 나타났다. 따라서, 공간평균된 ADCP 유속분포를 이용하여 2차류에 의한 흐름패턴 분석을 수행하였다. 2차류 패턴은 만곡의 위치에 따라 매우 복잡한 형태로 나타났다. 2차류에 의한 최대유속선과 최대수심선의 발생위치를 분석한 결과, 만곡의 정점부를 기준으로 만곡 전인 유입부에서는 이격되고 만곡 후인 유출부에서는 유사한 경로를 나타내고 있었다. 이때의 2차류강도(Secondary Current Intensity; SCI)는 만곡의 정점부 부근에서 최대로 증가했다가 다시 감소하는 결과를 보였다.
불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.
데이터 마이닝은 데이터 속에 숨겨져 있는 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이다. 이러한 패턴들을 찾아내는 것은 데이터 마이닝에서 중요한 부분을 차지한다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 방법들에 사용되는 데이터는 시간의 흐름에 데이터가 변하지 않는다는 특징을 가지고 있다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 특성을 고려해볼 때 변하지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것은 의미가 없는 일이다. 따라서 실시간으로 변하는 데이터의 특성을 고려하고 더불어 적합한 실시간 침입 탐지 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 규칙을 발견하여 규칙 Set 을 생성하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 대한 침입을 감시하기 위해 실시간 침입 탐지 시스템에 적용함으로써 보다 효율적으로 침입을 탐지하기 위한 방법을 제시한다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
하천 내 식생에 의한 유속차이는 활발한 에너지 교환에 기인하며 하천 내 흐름 변화에 큰 변화를 가져온다. 또한 식생에 의한 하천 침식과 퇴적의 반복은 하천 지형 변화의 대표적인 원인 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 소하천을 대상으로 관목류(버드나무류)를 식재하여 식생유무 및 밀도 차이에 대한 흐름패턴 및 유속 변화를 분석하였다. 식생은 고밀도(식생 수 : $38/m^2$)와 저밀도(식생 수 : $10/m^2$)로 구분하였으며 유속 측정은 ADCP와 micro-ADV를 이용하여 비교하였다. 실험 유량은 식생 침수 정도에 따라 부분침수($0.5m^3/s$), 완전침수($3.7m^3/s$)로 나누어 실험을 수행하였다. 실험결과 ADCP와 ADV에 의한 유속값은 유사하게 나타났으며 고밀도일수록 식생에 의한 항력으로 인해 느린 흐름을 보였다. 또한 부분침수 시 식생 내 수심 증가로 인한 흐름 변화가 발생하였으며 완전침수 시에도 식생 유무 및 밀도에 따라 흐름 패턴이 바뀌는 것으로 나타났다. 향후 이 연구는 하천 침식 등을 고려한 수목식재 계획 수립에 기초자료로 사용될 수 있으며 다양한 식생을 대상으로 조도계수 변화, 흐름특성 분석 등이 추가적으로 연구되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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