• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.157-165
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• 2019

최근 한반도에서도 크고 작은 지진이 발생하여 더 이상 한국은 지진 안전지대로 볼 수 없으며, 특히 큰 규모의 지진 발생이 잦은 주변국의 영향으로 인해 발생할 수 있는 지진해일에 대한 신속한 대응이 필요하다. 지진해일의 발생은 큰 인명피해를 초래할 수 있으므로 지진 발생에 대비하여 대피소의 위치를 선정하는 것은 매우 중요한 일이다. 기존에 대피소 관련 연구가 다양하게 진행되었지만, 사용한 자료는 대부분 대피소 주변의 정적인 정주인구를 바탕으로 분석되어 현실성이 결여되어있다. 본 연구에서는 긴급상황 발생 시 현실성을 반영하기 위해 유동인구 데이터를 사용하였고, 대피소 위치선정에 다수 활용되고 휴리스틱 알고리즘 중 좋은 결과를 도출해내는 유전자 알고리즘을 이용하였다. 선택, 교차, 변이 과정을 통해 대피 가능 인원을 유전자 알고리즘의 목적함수로 사용하여 최적지를 탐색하였으며, 연구지역으로 선정한 부산 해운대구를 중심으로 연구한 결과, 총 8개의 대피소를 설치하는 것이 가장 효율성이 높은 것으로 최종 도출되었다. 최종 선정된 대피소의 위치는 일반거주지역뿐만 아니라 주요 관광지 주변도 선정되었는데, 이는 정주인구 통계자료만으로는 도출될 수 없는 결과로 본 연구를 통해 유동인구 데이터 활용의 중요성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.