유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.
작물생육의 품질 및 생산량에 중요한 영향을 미치는 온실 내 환경관리에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 주로 온실 내 환경분포를 측정하는 방법으로는 한 두 지점에 대해서만 측정하여 온실 전체를 관리하는 시스템으로 이루어졌으며 기존 환경데이터 측정방식은 각각의 데이터 로거 및 센서간의 배선들로 인하여 복잡한 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서는 온실 내 설치 된 각 환경센서들로부터 지점별 데이터를 획득하고 획득된 데이터는 모니터링 프로그램을 통하여 공기유동흐름을 측정하는 장치를 개발하였다. CAN 네트워크 통신을 통하여 환경센서들의 배선 토폴로지를 간소화 했으며 프로토콜의 견고함으로 온실 내 모니터링을 안정적으로 데이터를 수집할 수 있도록 구현되었다. 온실 내 공간의 환경요인 분포(온 습도 및 풍속 등)들을 12개 지점에 배치하고 온 습도 및 풍속의 환경 데이터는 상세히 파악할 수 있도록 X, Y, Z 축으로 다수의 측정점(총 36점)을 선정하였다. 데이터 손실 및 다양한 온실조건을 고려하여 비트레이트를 저속 125kbit/s로 구현하여 온실 내 100m 구역내에서 센서를 추가적으로 연장(총 90개)할 수 있도록 구축되었다. 온도, 습도, 일사량, 풍향, 풍속, 대기압 및 강우량 등 측정된 데이터는 LabVIEW에 연동되어 실시간으로 센서 정보 출력이 가능하도록 구현되었다. 온실 내 환경 분포는 사용자의 편의에 따라 환경분포를 수평(XZ), 수직(YZ)축으로 가시화 할 수 있으며, 보간의 범위를 원하는 값으로 설정하여 보간 할 수 있도록 구현되었다. 추후에 온실 내의 공간에 따라 온도, 습도, 풍속, $CO_2$ 등의 환경 측정 실험을 통하여 CFD 모델링과의 검증 및 비교에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
지진은 예보가 거의 불가능하고 짧은 시간동안 일어나 지진이 발생할 때 적극적인 대처를 할 시간적인 여유가 거의 없어 다른 자연재해에 비해 인명피해와 재산피해가 많이 발생한다. 최근 전 세계적으로 지진이 빈번하게 발생하고 있다. 이와 같이 지진의 증가에 따라 구조물의 안전성 확보에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 상대적으로 비구조요소인 전기 시설 등에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그리고 현재 국내의 전기설비는 지진에 대한 안전설계를 하지 않는 경우가 많아 지진이 발생했을 때 손상에 매우 취약하다. 따라서 본 연구에서는 ABAQUS를 통해 실제 수배전반과 유사하도록 모델링을 하였고 자연지진파를 이용하여 3D 동적비선형해석을 수행하였다. 송변전설비 내진설계 실무지침서의 지진구역I과 보통지반암 조건에 따르면 기능수행수준의 최대응답가속도는 0.157g이다. 하지만 본 연구에서 일반적인 수배전반에 대한 해석결과의 0.1g에서 한계상태 도달비율은 30%로 안전하다고 볼 수 없다. 그리고 해석결과를 통해 지진취약도를 도출하고 분석하였다. 도출된 지진취약도는 수배전반의 한계상태를 판별하는 정량적 근거로 제시하고 이와 관련된 연구의 기초자료로 활용되는데 목적을 가지고 있다.
우리나라에서 일어나는 하천 내 유해화학물질 유입사고 발생건수는 매년 증가하는 추세를 보이고 있다. 이에 대응하기 위해 국가차원의 수질오염 사고대응체계를 구축하여 사고방재를 위한 체계적인 절차를 수립하였으나, 우리나라의 사고대응체계는 해외의 수질모형을 차용하고 있기 때문에 모형의 매개변수 입력 및 검보정에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구는 하천에 유출된 유해화학물질의 거동을 분석하기 위한 수심 평균 2차원 하천수질모형을 개발하고, 유해화학물질의 특성을 고려한 유의반응항 판별을 통해 효율적 모의수행을 위한 기법을 제시하였다. 수심 평균 2차원 하천수질모형인 CTM-2D에 흡·탈착, 휘발 반응을 재현할 수 있는 반응항을 추가하고, 이를 검증하기 위해 해석해와 수치해를 비교한 결과 0.1% 미만의 오차를 보여 모형의 타당성을 입증하였다. 또한 낙동강-금호강 합류부에 수질오염사고 가상시나리오를 구성하여 개발된 모형을 적용하였으며, 민감도 분석 기반 유의반응 판단을 통해 효율적 수질모의를 수행할 수 있었다.
2008년 4월, 한국지질자원연구원은 동해 울릉분지 내에 있는 가스하이드레이트 유망지역을 대상으로 OBS를 이용하여 광각 탄성파 탐사를 실시하였다. 이 탐사는 광각 탄성파 자료를 통해 가스하이드레이트 부존 심도에서의 2차원 탄성파 속도 분포를 규명하기 위한 것으로서, 탐사지역의 층서구조와 기본 속도구조 도출을 위해 64채널 스트리머를 사용한 2차원 탄성파 반사법 탐사도 동시에 수행하였다. 취득한 광각 반사파 자료는 $\tau$-p 분석을 통해 각각의 OBS가 위치한 지점에서의 1차원 구간속도를 구하고 이렇게 구한 속도모델은 최종 속도 분포를 도출하기위해 사용된 탄성파 주시 역산법을 적용하는데 있어서 빠른 수렴을 위한 초기 속도 모델로 활용하였다. 초기 층서 모델은 2차원 반사법 탐사에서 얻은 중합자료를 바탕으로 작성하였고 최상위층에서부터 하위층으로 순차적으로 모델링 및 역산을 수행하는 layer stripping 방식으로 최종 속도 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 탐사지역의 가스하이드레이트 존재로 인한 BSR 위아래 층의 속도 역전현상 뿐만 아니라 컬럼/침니 구조에서의 속도가 주변보다 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 2002년과 2003년에 심각한 도시침수 피해를 받은 삼척지역을 대상으로 유역유출모형, 제내지 모형 그리고 하수도 시스템을 통합한 도시범람모형의 개발 및 적용한 것이다. 이를 위해 하도의 1차원 모형, 시가지의 표면류의 2차원 모형, 그리고 하수도 시스템을 상호 연결하는 방안을 제시하였다. 침수모형의 입력자료 구축에 필요한 표고 및 건물의 점유율과 같은 지형정보는 입력자료의 변환과정에서 발생할 수 있는 불확실한 오차를 줄이기 위해 수치 지형자료로부터 데이터의 변환 과정없이 추출하였다. 더 나아가 시가지의 건물점유율을 10 %에서 30 %까지 변화를 줌으로써 그에 따른 조도계수 및 건물점유율 적용법이 침수심에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 그 결과 건물 점유율이 증가함에 따라 조도계수법은 침수심이 감소하며 건물 점유율을 고려한 방법은 침수심이 증가하는 경향을 나타내었다. 건물 점유율을 고려한 2002년과 2003년의 침수 모의계산 값은 관측 값과 유사한 값을 얻을 수 있었으며 2002년 제방이 파제되지 않은 경우에도 여전히 침수되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.
분산 비디오 부호화(DVC: Distributed Video Coding)는 움직임 추정과 같은 복잡한 연산을 복호기측에서 처리함으로써 경량화 된 영상 부호화를 가능하게 하는 기술로 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 분산 비디오 부호화의 부호화 성능을 개선하기 위한 기존의 연구는 주로 우수한 보조정보(SI: Side Information) 생성 또는 채널 특성을 잘 기술할 수 있는 채널 잡음 모델링에 집중되었다. 본 논문에서는 화소영역 Wyner-Ziv(Pixel Domain WZ: PDWZ) 코덱의 성능을 개선하기 위해 부호기에서 높은 복잡도를 도입하지 않고 간단한 비트 연산을 통하여 구현될 수 있는 성능 개선 방법을 제안한다. 즉, WZ 프레임과 보조정보 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하고, 특정 영역에 집중하여 나타나는 가상채널 잡음을 줄임으로써 부호화 성능을 개선하는 방식을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 코드할당 및 그레이코드(Gray Code)를 사용하여 통계적 중복성을 효과적으로 이용하고, 더불어 비트 인터리버를 통하여 가상 채널 잡음의 영향을 줄이는 PDWZ 코덱을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 최대 약 0.5 dB의 화질 개선을 제공할 수 있음을 보인다.
탄성파토모그래피는 고해상의 자료분석을 필요로 하는 환경이나 토목 등 공학적 응용분야에서 지하구조를 결정하기 위해 널리 사용되는 방법이다. 지금까지의 탄성파토모그래피는 대부분 주시역산에 의존해 왔으나 최근에는 파형정보를 이용하는 역산기법들이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 파형정보를 이용하여 음파 매질에서의 이차원 전파형 역산 알고리듬을 개발하였다. 전파형 역산은 Born역산의 약산란장 가정이나 주시역산의 고 주파수 가정이 필요 없는,분해능이 가장 좋은 방법이다. 그러나 초기추정값이 실제 모델과 많이 다를 경우 국부 최소값에 빠진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 주시 역산을 통해 배경값을 추정하고 이를 초기추정 값으로 주어 전 파형 역산을 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 본 알고리듬을 인공탄성파자료에 적용한 결과, 주시 역산 결과를 전파형 역산의 초기치로 사용할 경우 오차의 수렴속도가 매우 빠르고 분해능이 뛰어난 영상을 제공함을 확인할 수 있었다. 이는 주시역산을 통한 배경값 추정이 전파형 역산의 국부 최소값 문제와 계산 시간의 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방안임을 시사한다. 또한 축소모형실험자료에 대하여 본 알고리듬을 적용한 결과 재구성된 속도구조가 실제 모형과 잘 일치함을 알 수 있었고, 이를 통하여 현장자료에 대한 적용가능성을 확인하였다.
최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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