• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1135-1148
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• 2018

기존의 저수지 운영 연구들은 미래의 기후가 과거와 유사하다는 정상성의 가정을 전제로 하였다. 하지만 기후의 비정상성으로 인해 불확실성이 더욱 커질 경우에는 큰 불확실성에서도 안정된 최적해를 찾을 수 있는 로버스트 최적화 과정(Robust Optimization, 이하 RO)이 필요하다고 알려져 있다. RO는 입력자료의 비정상성으로 인해 야기되는 불확실성을 제어하는 로버스트 항을 목적함수에 추가하여 기존의 최적화 방법을 개선한다. 본 연구는 기후변화의 비정상성을 대비하는 저수지 운영규칙 산정을 위해 추계학적동적계획법(Stochastic Dynamic Programing, 이하 SDP)과 RO를 결합하는 Robust-SDP를 제안하였고, 이를 최근 4년간 가뭄을 겪었던 보령댐에 적용하였다. 즉, 비정상성이 반영된 미래 유입량 자료를 생성하고 이를 6가지의 평가지표와 2가지의 의사결정 지원그림을 사용하여 과거 유입량 자료로부터 산출된 저수지 운영규칙의 수행능력을 평가하였다. 그 결과, Robust-SDP가 기후의 비정상성 하에서 극단적인 물 부족 사건의 발생률과 물 부족 사건의 실패의 크기를 감소시켰지만, 작은 크기의 물 부족 발생률은 증가하는 상충관계(trade-off)를 가져옴을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 의사결정자가 우선시하는 평가지표의 결과에 따라 최적화 모형을 선택할 수 있음을 제안하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권6호
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• pp.503-512
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• 2018

SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.