• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.120-134
• /
• 2015

본 연구에서는 Natural Capital Project에서 개발 된 InVEST Water Yield 모형을 통해 국내 산림의 수자원 공급 서비스를 평가하고 적용성을 검토 해 보았다. InVEST Water Yield 모형은 총 8가지의 필수 입력자료를 요구하며, 그 중 6가지는 공간자료로, 2가지는 계수로 설정되었다. 국내에서 쉽게 활용 및 보정 가능한 자료를 이용한 모형 구동 결과, 우리나라 산림생태계의 수자원 공급서비스 총량인 수원함량은 2011년을 기준으로 9,409,622,083톤으로 나타났다. 이 결과는 해당년도 강우량의 분포와 비슷한 경향을 보였으며, 대상지에서 공간분석을 통해 이뤄진 기존 연구 및 통계적으로 분석된 전국 규모의 연구 결과와 비교 시 차이를 보였다. 이러한 차이는 모형의 기작 특성에 따른 통계적 방식과 공간적 구현 방식에서의 차이로 인해 발생하는 것으로 파악되었다. 따라서 InVEST 모형의 활용은 현 시점에도 개발이 지속되고 있는 상황임을 감안해야 하며, 정량적인 평가보다는 정성적인 평가에 중점을 두어야 할 것이다. 또한 향후 모형의 고도화를 위해서는 우리나라에 맞는 입력자료의 작성 및 멀티모델링을 통한 비교를 통해 정확성을 향상시켜야 한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권12호
• /
• pp.152-158
• /
• 2016

본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제37권1호
• /
• pp.83-91
• /
• 2000

본 논문은 수 만 개 이상의 소자로 구성된 대규모 배선 회로를 SPICE와 같은 회로 시뮬레이터로 분석할 수 있도록 그 규모를 축소 시키는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 배선 회로의 구조 분석과 Elmore 시정수에 바탕을 둔 여러 가지 규칙들을 사용하여 회로 소자 개수를 줄여나가는 기존의 방법과 근본적으로 다른 접근 방식이다. AWE 기법을 사용하여 CMOS 게이트 구동 측성 모델을 구하고, 이 모델에 배선 회로를 연결하여 타임 모멘트를 계산한 다음, 이와 동일한 모멘트를 갖는 등가 RC 회로를 합성하는 과정을 거친다. 이 방법을 사용하면 배선 회로를 구동하는 CMOS 게이트의 특성을 높이는 수준의 정확도로 방영할 수 있을 뿐만 아니라, 압축된 회로의 크기가 원래 배선 회로에 포함되어 있던 소자의 개수와 관계없이 출력 노드의 개수에 비례하여 결정되므로, 대규모 배선 회로에 대해서 압축율이 극히 우수하다. 이 방법을 C 프로그램으로 구현하여 0.5${\mu}m$ CMOS ASIC 제품에 적용한 결과, 99% 이상의 극히 우수한 압축율을 보였으며, 원래의 배선 회로 대비 지연 시간 측면에서 1~10%의 오차를 갖는 정확도를 나타내었다.

• 지질공학
• /
• 제24권4호
• /
• pp.597-608
• /
• 2014

전 세계적으로 해안지방에서의 지하수자원 이용은 점차 증가하고 있다. 또한 해수침투와 같은 자연재해로 인한 피해는 점차 가중될 것으로 예상되며 기후변화와 같은 환경의 변화는 재해의 속도를 가속화시키고 세계 곳곳에서 상당히 큰 대규모 재해의 형태까지 속출하고 있다. 해안 지하수 및 관련 재해 관련 연구개발은 각국의 대표적 실증 부지 중심으로 기술을 시험하고 검증하는 추세이다. 본 논문에서는 전세계적인 해안 지하수 및 관련 재해 연구의 추세를 파악하고 질적, 양적 성장을 확인하였으며 향후 발전방향을 전망하였다. 또한 해안 지하수의 해석기술을 간략하게 소개하였다. 현재 우리나라 실증 부지 중 제주도의 수문지질학적 특징에 대해 살펴보고 국지적인 해수침투 발생 현황을 파악하였다. 마지막으로 제주도와 규모와 형태가 비슷한 화산섬인 하와이 Oahu 지역의 대수층을 대상으로 해외 연구 동향 및 연구 내용에 대해 소개함으로써 앞으로 제주 지역 및 국내 해안 대수층의 지하수 유동 및 오염에 관한 연구에 접목할 수 있는 연구 방식에 대해 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권3호
• /
• pp.381-394
• /
• 2009

소프트웨어 모델링 과정에서 생성되는 산출물들에 대한 모델의 재사용성을 향상시키기 위한 기법으로, MDA 모델 기반의 개발방법이 적용되고 있다. 아직도, UML을 이용한 MDA 기반의 개발에 대한 계층적이고 체계적인 기법은 미약한 상태이다. 이로 인해, MDA 메타모델에 기반한 일관성 있고 재사용성이 높은 MDA 모델링이 제대로 실현되지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 2+1 View 통합 메타모델을 통한 MDA(PIM/PSM) 컴포넌트 모델링 기법을 제시한다. 먼저, 개발 프로세스 view와 MVC View를 표현할 수 있는 meta-architecture view 모델을 정의한다. 정의된 meta-architecture view 계층의 메타 레벨에서, 개발 프로세스 view와 MVC view별로 MDA 기반의 계층적 통합 메타 모델이 제시된다. 이 메타모델은 UML 모델과 GUI 모델이 갖는 모델링 요소들을 PIM과 PSM에 의해 계층적으로 표현한다. 제시한 메타모델을 ISMS 시스템에 적용하여 MDA 기반의 컴포넌트 모델링 사례를 제시한다. 이를 통해, 개발단계별 및 MVC 방식에 의해 일관성 있고 계층적인 MDA 컴포넌트 모델을 구축할 수 있다. 따라서, 모델에 대한 독립성과 재사용성의 향상을 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권10호
• /
• pp.387-396
• /
• 2018

과거부터 주식시장의 주가 예측은 풀리지 않는 난제이다. 이를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만 정확한 가격을 예측하는 것은 불가능하다. 최근 분산 원장이라는 개념을 기술적으로 구현한 최초의 암호화폐인 비트코인을 시작으로 다양한 종류의 암호화폐가 개발되면서 암호화폐 시장이 형성되었고, 그 가격을 예측하기 위해 다양한 접근들이 시도되고 있다. 특히, 기존의 전통적인 주식시장에서의 주가 예측 기법들을 적용하려는 시도부터 딥러닝과 강화학습을 적용하려는 시도까지 다양하다. 하지만 암호화폐 시장은 기존 주식 시장에는 없던 여러 가지 새로운 특징을 가지는 시장으로서 전통적인 주식 시장 분석 기술뿐만 아니라 암호화폐 시장에 적합한 새로운 분석 기술에 관한 수요가 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 우선 빗썸의 API를 통하여 7개의 암호화폐 가격 데이터를 수집 및 가공하였다. 이후, Data-Driven 방식의 지도학습 기반 기계학습 모델인 그래디언트 부스팅 모델을 채택하여 암호화폐 가격 데이터 변화를 학습하고, 검증단계에서 가장 최적의 모델 파라미터를 산출하고, 최종적으로 테스트 데이터를 활용하여 암호화폐 가격동향 예측 성능을 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.760-771
• /
• 2012

본 연구는 전동차를 운전 시, 영구 자석형 동기전동기(PMSM)가 제동할 때 발생한 회생전력은 모두 활용하며, 전기제동에 대하여도 발생한 회생전력을 모두 흡수할 수 있는 능력을 가진 축소모형 전동기 시스템으로 운전함을 가정한다. 축소모형 전동기의 견인시스템은 각 전동기는 영구 자석형 동기전동기(PMSM)를 개별로 제어하는 1C1M방식으로 구축 하였다. 전동차의 승차감 향상 및 에너지의 효율적 이용 등을 위한 방법으로써 벡터제어 방법을 적용하여 관성부하에 대한 시뮬레이션과 축소모형으로 실험을 하여 좋은 결과를 얻었다. 또한, 영구 자석형 동기전동기(PMSM)의 제동력 확보에 의한 회생제동 제어 확보와 전기제동으로 정지하는 극 저속에서의 속도검출과 전동기를 제어하는 방법의 알고리즘에 대하여 연구 하였다.

• 한국실내디자인학회논문집
• /
• 제26권3호
• /
• pp.45-54
• /
• 2017

A social phenomenon that occurs in a physical space is said to be a complex system. However, space syntax, which is commonly employed by researchers to identify such social phenomena, has various limitations in interpreting their complexity. On the other hand, agent-based modeling considers a variety of factors including the personality of the agent, objective-oriented work flows, estimation according to time flows and better prediction of space use through diverse parameters depending the situation, as well as the characteristics of the space. The agent-based method thus has the potentials to be developed as an alternative to space syntax techniques. In particular, discrete event driven simulation(DEVS), which is part of the agent-based modeling method, embraces the concept of networks just like space syntax, which allows a possible theoretical linkage in the future. This study suggests a procedural model of agent-based DEVS reflecting two different connection methods, i.e. connections between adjacent areas and those of the entire space, and attempts to identify the relationship between the local and regional indices of space syntax. A number of spaces were selected as examples-one for a preliminary experiment and eight modified for the main experiment-and space syntax and DEVS were applied to each of them. The comparative analysis of the results led to the conclusions as follows: 1) Adjacent connections were closely related to local indices, while the whole-space approach to regional indices. Local integration shows both characteristics. 2) Observation of the time flow model indicated a faster convergence with the range of 1 to 3-fold of the total time of one lap, with the error of less than 10%. 3) The heat map analysis showed more obvious characteristics of using the space for the entire space rather than adjacent connections. 4) Space syntax shows higher eligibility than ABM.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제15권2호
• /
• pp.53-61
• /
• 2014

건설 프로젝트는 생산과정 이전에 설계도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 기획단계는 소요예산을 책정하고 설계단계는 예산에 합당한 효율적 대안을 찾으며, 정확한 입찰금액을 예측하기 위해 수차례 이루어진다. 특히, 물량산출 이전까지 예측되는 공사비의 정확도와 신뢰도는 매우 중요하다. 그러나 국내의 경우 면적당 단가 방식 공사비 예측을 벗어나지 못할 뿐 아니라, 단계별 예측방법, 프로세스, 데이터 분석 및 관리기술 등이 표준화되어 체계적이고 종합적으로 관리되지 못하고 있다. 그리고 복합용도 프로젝트에서의 견적은 그 사례도 적고 단가정보를 얻기가 매우 어렵다. 이에 국내 복합용도 프로젝트 공사비 예측기술 및 관리기술 발전을 위하여 BIM의 공간정보를 활용한 내부마감 개략견적 코스트 모델을 개발하여 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.23-34
• /
• 2023

군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.