강변여과수 취수에 있어 수직 정의 문제점을 해결하기 위해 방사형 집수정에 의한 취수 방식을 해결 방안으로 모색되어 지고 있다. 본 연구는 방사형 집수정에 의한 강변여과수 개발시 개략적 산출량 예측을 위한 방법으로 사용하는 경험식(Petrovic식, Milojevic식)의 적용성 및 군우물을 이용한 방사형 집수정 모델링 가능성 에 대해 검토하였다. 강변여과수 산출량 계산 시 Milojevic 경험식은 하천의 자연조건, 스크린의 직경, 설치위치 등을 고려하기 때문에 Petrovic 경험식에 비해 적용성이 큰 것으로 나타났고, 군우물을 이용한 방사형 집수정 지하수위 특성에 대한 모델링과 수위하강 특성 등이 유사하게 나타났다. 또한 방사형 집수정 설치시 수평정 각도 등을 조정함으로 지하수위 하강을 감소시킬 수 있으며 체류시간 확보에 일정부분 기여 할 것으로 나타났다.
컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전으로 그래픽 프로세서 유닛(Graphics Processor Units : GPUs)은 굉장한 메모리 대역폭과 산술 능역을 보유하게 되어 범용 계산에 많이 활용되고 있으며, 특히 계산 집약적인 물리 기반 시뮬레이션(physics based simulation)의 GPU 구현이 활발하게 연구되고 있다. 물리 기반 시뮬레이션의 기본이 되는 미분방정식 풀이 과정에서 삼중대각행렬(tridiagonal matrix) 시스템은 유한차분(finite-difference) 근사에 의해서 자주 나타나는 선형시스템으로 물리 기반 시뮬레이션 관점에서 삼중대각행렬 시스템의 빠른 풀이는 중요한 연구 분야이다. 본 논문에서는 GPU에서 삼중대각행렬 시스템 풀이를 빠르게 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 벡터 프로세서(vector processor) 계산에서 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 널리 사용되는 cyclic reduction 또는 odd-even reduction 알고리즘을 GPU에서 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 삼중대각행렬 시스템 풀이 방법으로 잘 알려져 있는 Thomas 방법과 GPU를 이용한 선형시스템 풀이에서 좋은 성과를 보이고 있는 conjugate gradient 방법과 비교할 때 상당한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한, 열전도(heat conduction) 방정식, 이류 확산(advection-diffusion) 방정식, 얕은 물(shallow water) 방정식에 의한 물리 기반 시뮬레이션의 GPU 구현에 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 1024x1024 격자의 계산 영역에서 초당 35프레임 이상의 놀라운 성능을 보여주었다.
무선 센서 네트워크에서 다중 흐름들 (multiple flows) 이 동시에 발생하여 sink 노드로 전달되는 과정에서 기존의 duty cycling 기반의 단일 채널 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 경쟁 (contention) 과 충돌 (collision) 로 인한 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다중 채널을 활용하는 Multi-Channel Pipelining (MCP) 기법을 제안한다. 본 논문은 종단 간 지연시간 (end-to-end latency) 을 최소화하기 위해서 다중 홉 상에 노드들의 wake-up 스케줄에 시차를 두는 SDPS (Staggered Dynamic Phase Shift) 알고리즘과 에너지 효율성을 최적화하기 위한 PLI (Phase-Locking Identification) 알고리즘을 제안한다. 이러한 방법을 바탕으로 다중 흐름들은 다중 채널에서 동적으로 파이프라인 (pipeline) 되어 처리됨으로써 성능이 향상된다. Qualnet 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 MCP 기법이 기존의 센서 네트워크 MAC 프로토콜들 보다 듀티 사이클 (duty cycle), 종단 간 지연시간, 패킷 전달율 (packet delivery ratio), 통합 처리량(aggregate throughput) 관점에서 성능을 향상시킴을 보였다. 또한, MCP 의 듀티 사이클과 종단 간 지연시간을 위한 분석 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
다상흐름 모델링 기법과 하이브리드 난류 모델링 기법을 결합한 수치모형을 이용하여 사각형 수로에서의 중력류를 수치모의 하였다. 이 연구에서 적용한 다상흐름 해석기법은 밀도가 큰 중력류 유체, 상대적으로 밀도가 작은 주변류 유체 그리고 자유수면 위에서 흐르는 공기를 3개의 상으로 처리하며, 각 상에 대해서 분리된 흐름 지배방정식을 적용한다. 난류흐름은 벽경계 근처에서는 RANS 모드로 모의하고 벽에서 떨어진 영역에서는 LES 모드로 해석하는 하이브리드 RANS/LES 방법의 일종인 IDDES 기법을 이용하여 해석한다. 이 연구에서 적용한 모델링 기법은 중력류의 머리의 전파속도를 실험값과 일치하게 잘 예측하는 것으로 나타났다. 수치해석 결과는 아울러 낮은 레이놀즈수 난류모형을 이용한 RANS 수치모의에서 이용되는 정도의 격자해상도에서도 큰 규모의 Kelvin-Helmholtz 형식의 경계면 와의 발달과 이들 와가 지속적으로 3차원 형식의 붕괴를 거쳐 작은 난류구조로 분해되면서 난류에너지가 소산되는 현상을 성공적으로 예측함을 보여준다. 적용한 수치모의 기법은 공학적으로 접근 가능한 격자해상도에서 돌출-쪼개짐 흐름 불안정을 동반한 중력류 머리부분의 3차원 거동 특성을 잘 재현하며, 이 결과는 보다 높은 격자해상도에서 구해진 LES 결과에 상응하는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 하이브리드 난류모델링 기법과 다상흐름 해석기법을 병합한 수치모형이 자연상태에서 복잡한 중력류의 물리적 거동을 예측하는데 공학적으로 유망한 방법임을 보여준다.
지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.
평택 당진항 내항 2공구 수역은 3개의 투수성 호안으로, 그리고 내항 2공구 동측의 투기장 수역은 2개의 투수성 호안으로 둘러싸여 있다. 2010년 5월에 관측된 내항 2공구 외곽호안 내측 수역과 내항 2공구 투기장 내측 수역의 최대조차는 각각 4.70 m와 2.32 m로서, 동시에 호안 외측에서 관측된 최대조차 8.74 m의 54%와 27%에 달한다. 호안 내 외수위차와 내측 수용적 변화율간의 회귀식을 도출하고, 이 식을 이용하여 투수성 호안의 해수 유통량을 매 계산시간마다 산정하는 모듈을 EFDC 모델에 추가하여 아산만의 3차원 해수유동 수치모형을 구축하였다. 2010년 5월 13~27일의 모의기간에 대하여 주요 5개 분조($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$, $N_2$)의 합성조석과 아산, 삽교, 남양, 석문방조제의 담수방류량을 실시간으로 입력하여 해수유동을 모의하였다. 2공구 내측과 2공구 투기장 내측에서 평균고조위, 평균해면과 평균저조위의 실측치에 대한 모델치의 skill score는 96~100%로서 매우 양호한 재현율을 보인다. 투수성 호안의 해수유통을 차단한 모의결과와 비교하면, 최강유속은 주수로를 따라 0.05~0.10 m/s 증가하고, 2공구 외곽호안 외측에서 국지적으로 0.1~0.2 m/s 증가한다. 해저면 전단응력은 유속이 강한 주수로에서 0.1~0.4 $N/m_2$의 범위로 증가하고, 2공구 외곽호안 우각부 주변에서 국지적으로 0.4 $N/m_2$ 이상 증가한다. 본 연구에서 적용한 투수성 호안의 해수유통 모의기법은 대규모 투수성 호안이 유지되는 해역에서 물질의 이류 확산과 해저지형의 침식 퇴적 및 호안 주변의 국부 세굴 등을 모의 예측하는데 유용하게 적용될 수 있다.
해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, Rrs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 Rrs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 Rrs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 Rrs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 Rrs 정확도 확보를 기대할 수 있다.
SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 파일럿은 CAZAC 시퀀스를 이용하여 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 낮추는 방식을 사용한다. 그런데, 채널 추정을 위한 파일럿이 블록 타입으로 전송되므로, 수신단에서 파일럿 블록 사이의 여러 OFDM 심볼들은 시간 영역에서의 보간법을 시용하여 채널 추정하여야 하므로 매우 복잡하고 처리 시간이 길어질 수 있다. 또한 심한 fast fading 채널에서는 이러한 문제점이 더욱 커진다. 한편, 효과적인 고속 채널 추정을 위하여 OFDM 심벌 단위로, 주파수 영역에서 보간법을 수행하는 comb 타입의 파일럿을 사용하게 되면 OFDM 신호의 PAPR이 다시 높아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 PAPR 감소와 효과적 채널 추정이 가능한 comb 타입의 파일럿을 배치 방법을 연구하였다. 이를 위하여 CAZAC 행렬 변환된 OFDM 신호에 comb 타입의 파일럿을 배치하고, 추가로 SLM 기법을 사용하였다. 그러나 기본적인 SLM(Selected Mapping) 기법은 위상 회전에 관한 부가 정보 전송이 필요하기 때문에 대역폭의 손실을 가져온다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 파일럿은 SLM 위상 시퀀스와 곱해지지 않으며, SLM 위상 회전 시퀀스에 따라 서로 다른 파일럿을 신호에 삽입하여, 부가 정보를 사용하지 않고 대역폭의 손실이 없는 개선형 SLM 기법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 4개의 위상 회전 시퀀스를 갖는 SLM을 사용하였을 때, 파일럿 삽입으로 인해 높아진 신호의 PAPR을 원래 수준과 비슷한 성능으로 감소되는 것을 알 수 있다.
적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.
센서 네트워크는 다양한 환경에 설치되어 대상 탐지나 환경 감시 등, 유용한 정보를 제공하는데 사용될 수 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센서 노드 간 키를 설정하는 것은 안전한 통신을 위한 가장 기본적인 요구 사항이다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 효율적 키 설정을 위해 클러스터에 기반한 구조와 다항식(polynomial)을 사용한 pairwise key 설정 방법을 제안하였다. 제안한 메커니즘에서는 네트워크를 클러스터링하여 각 클러스터 별로 유일한 다항식을 할당하고, 동일 클러스터에 있는 센서들은 클러스터헤드로부터 분배받은 다항식 부분정보(polynomial share)를 사용하여 자신의 전송 범위에 있는 이웃 노드들과 pairwise key를 생성할 수 있다. 그러나 통신하고자 하는 두 센서가 서로의 전송 범위 내에 있으나 다른 클러스터에 존재할 경우 클러스터헤드를 통하여 두 센서 간의 경로키를 전송하여 공유함으로써 두 센서는 안전하게 통신할 수 있다. 경로키의 수가 많아지는 경우 오버헤드가 높아지므로 경로키 수가 적을수록 유리한데, 그 수는 클러스터의 크기, 센서 노드의 수, 센서의 전송 범위, 센서의 밀집도에 따라 다르게 나타나고 시간도 이에 따라 다르기 때문에 적절한 조건을 제공함으로써 경로키 설정을 줄일 수 있다. 따라서 적절한 클러스터 크기와 센서의 전송 범위를 고려하면 제안한 메커니즘의 효율성을 더욱 높일 수 있음을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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