• 제목/요약/키워드: 가정적 동의

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연속 댐 붕괴 해석을 위한 2차원 수리동역학 모형 개발 (Development of 2D hydrodynamic model for successive dam failure analysis)

  • 김병현;한건연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.67-67
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    • 2016
  • 최근 기후온난화로 인한 이상기후와 지진의 발생가능성으로 인해 직렬 혹은 병렬로 위치한 2개 이상의 댐(저수지)들의 연속 붕괴 가능성도 점점 커지고 있어 연속 댐 붕괴에 대한 비상대처계획도 수립에 대한 관심도 증대되고 있다. 국내에서는 댐(저수지) 붕괴로 인한 극한홍수해석이나 비상대처계획 수립시 국내에서는 DAMBRK, FLDWAV, HEC-RAS와 같은 1차원 수리동역학 모형이 주로 사용되어지고 있다. 하지만 1차원 모형은 흐름을 하나의 방향으로만 한정하여 해석하고, 각각의 적용 횡단면에서 동일 수위를 가지다는 가정으로 홍수범람해석을 수행하므로 정확성뿐만 아니라 실제 적용성에서도 한계를 가질 수밖에 없다. 댐(저수지) 붕괴로 인한 홍수범람해석에서 2차원 이상의 고차원 모형은 앞서 언급한 1차원 모형에 적용된 비현실적인 가정을 포함하지 않으므로 더욱 정교하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 하지만, 홍수범람해석을 위한 상용 프로그램들은 단일 댐(저수지) 붕괴의 적용에는 큰 어려움이 없으나, 지형단면을 초기에 한번만 고려하는 문제로 인하여 연속 댐(저수지) 붕괴의 고려에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있는 2차원 수리동역학 모형을 개발하고자 한다. 각 댐(저수지)의 붕괴 전과 후의 지형 단면을 여러 번 반영할 수 있는 모형을 개발함으로써 시간차를 두고 붕괴되는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있도록 하였다. 개발모형은 2002년 태풍 루사로 인해 실제로 붕괴된 저수지에 적용되었으며, 이 저수지들은 붕괴시 시간차이를 두고 붕괴가 이루어져 개발모형의 적용 유역으로 선택하였다. 저수지의 연속붕괴 모델링을 위해 지형자료로는 저수지 단면, 댐 제체 및 여수로 붕괴 단면, 하천 단면 그리고 홍수터 지형 반영을 위한 수치지도, 경계조건으로는 저수지로의 유입유량과 하류단 조위조건이 고려되었다. 그리고 태풍 루사 당시의 기록적인 강우를 반영하기 위해 연구유역 인근에 관측된 강우를 모형에서 하천 및 홍수터에서 고려할 수 있도록 하였다.

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과학적 보간법을 활용한 지진해일 위험도 예측기술 개발 (Development on Prediction Technology of Tsunami Hazard using Scientific Interpolation)

  • 김동현;이승오
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.238-238
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    • 2018
  • 2011년 동일본 대지진으로 발생된 지진해일로 인해 막대한 경제적 손실과 인명피해가 발생하였고, 2차적 사회적 피해가 지속되고 있다. 또한 국내에서도 최근 경주와 포항지역에서 지진이 발생하여 피해가 발생함에 따라 재난의 불확실성에 대한 대비의 중요성이 강조되고 있고, 과거 안전하다고 했던 재난에 대한 위험성에 대해 국민들의 관심이 증대되었다. 피해사례가 2차례 있는 지진해일의 경우도 동일본 대지진 이후로 전 세계적으로 해일에 대한 위험성이 재평가되고 있다. 지진해일은 해저에서 발생하는 지진에 의한 것으로 발생지점 및 강도 등을 예측하기가 쉽지 않으므로, 지진발생에 대한 가상 시나리오를 이용한 연구가 진행되고 있다. 가상 시나리오를 활용하여 현재까지 많은 침수예상도가 제작되었으나, 다양한 시나리오 대해서 검토되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 과학적 보간법을 이용하여 수치모형을 수행하지 않고 기수행된 연구 DB를 활용하여 지진해일 피해를 예측하는 기술을 개발하였다. 연구 DB는 국립재난안전연구원에서 수행된 지진해일 자료를 활용하였고, 전국단위를 기반으로 지진규모 7.0~9.0 내에 지진해일을 유발하는 지진에 대해 지진해일의 피해를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 기술을 검증하기 위해 5개의 진원지에 대하여 과거 발생 지진규모부터 극한의 지진규모를 가정한 수치모의 결과와 본 연구의 결과를 비교하였다. 본 연구는 격자 1km인 광역모형의 모의결과를 활용하였으므로 실제로 해안지역의 침수양상의 정확도가 높지 않지만 향후 고정밀 공간해상도에 대하여 모의를 수행한다면 지진해일로 발생하는 범람 및 침수를 보다 정밀하게 예측할 수 있을 것이라 기대된다.

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IoT 기반 상황 별 작업 분류 알고리즘 (IoT based Situation-specific Task Classification Algorithm)

  • 정도형;김철희;이재승;이형선;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.613-614
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    • 2017
  • 최근 가정 내부에 IoT(Internet of Things)를 적용시킨 홈 IoT의 자동화 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 IoT 자동화 시스템은 기기 동작이 센서의 임계값만을 통해 진행되기 때문에 기기간 충돌 및 간섭이 발생할 수 있으며 기기의 오작동으로 인해 작업의 효율성이 낮은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황 별 작업 분류 알고리즘을 제안한다. 센서의 임계값과 현재 날짜를 의사결정트리의 분류 값으로 활용하여 가정 내부 상황에 따른 작업을 분류하고 그에 해당하는 기기를 선정하여 작업을 진행한다. 이에 따라 사용자는 가정 내부 상황 변화에 유동적으로 변화하는 서비스를 제공받을 수 있으며 기기 간 충돌과 기기의 오작동이 감소함으로써 작업의 정확도가 증대될 것으로 사료된다.

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한국 해양환경에서 음파전달모델을 이용한 표적기동분석 알고리즘 (Target motion analysis algorithm using an acoustic propagation model in the ocean environment of South Korea)

  • 서기훈
    • 한국음향학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.387-395
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    • 2019
  • 수동소나에서의 표적기동분석은 방위 또는 방위-주파수와 같이 제한된 정보를 이용하여 수행된다. 표적기동분석을 빠르고 정확하게 수행하기 위해서는 정확한 표적기동 초기치의 추정이 필수적이다. 기존의 표적기동분석과 달리 신호 대 잡음비 정보와 음파전달모델을 추가로 이용하면 표적기동분석의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이 방법은 표적의 방사소음수준은 알고 있다고 가정하지만 가정한 수준과 실제 수준간의 오차에 따라 표적기동분석의 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 수동 소나로 탐지한 표적 방위정보, 탐지 신호 대 잡음비 정보 및 음파전달모델을 이용한 표적기동분석 알고리즘을 한국 해양환경(동해/서해/남해)에서 수행한다. 그리고 가정한 표적 방사소음수준과 실제 수준간의 차이에 따른 성능분석 결과를 제시한다.

이질적인 홈 네트워크 환경에서의 효율적인 QoS기술

  • 이철호;이동욱;김종원
    • 전자공학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.98-112
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    • 2004
  • 각 가정으로의 초고속 인터넷 보급이 성숙기에 접어들면서 단순한 접속 속도의 고속화의 단계를 넘어서서 새로운 서비스의 활성화가 주요한 과제로 대두되고 있다. 이에 따라 웹 기반의 단순한 정보 서비스와 저해상도의 동영상 서비스에서 벗어나 고품질로 주문형 비디오(VOD:video on demand), IP 기반 방송 (IP broadcasting), 양방향 화상전화 등과 같은 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방안의 개발에 많은 관심과 연구개발이 집중되고 있다.(중략)

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다해상도 동영상에서 다중 객체 추적 (Multiple Object Tracking in Space-variant Image Sequences)

  • 강성훈;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.487-489
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    • 2000
  • 본 논문에서는 다해상도 영상에서 움직이는 다중 객체의 추적 방법을 다룬다. 일반적으로 객체 추적 알고리즘은 움직임 탐지, 정합, 갱신의 처리 단계로 구성되어 있다. 특히 다중객체 추적일 경우, 정합 과정은 매우 중요하다. 일반적인 시각 시스템에서는 대상 객체가 강체(rigid object)라고 가정하면 이러한 정합 과정은 비교적 쉽게 구현될 수 있다. 그러나 다해상도 영상에서는 한 위치에서 다른 위치로 움직일 때 그 영역의 형태 및 크기가 변형 되기 때문에 정합이 쉽게 이루어지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다해상도 영상에서의 정합방법을 제안한다.

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패밀리 팩을 이용한 게임에서 애니메이션의 구현 (Implementation of Animation for Family Pack Games)

  • 류동항;정민수;이종동
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.624-626
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    • 1998
  • 현재 컴퓨터를 이용한 교육용 게임과 관련 프로그램들이 다양하게 개발되어 있다.그리고 프로그램의 교육적 효과와 흥미 유발을 위한 여러 가지 애니메이션 기법들이 발표되었다. 교육용 프로그램에서 애니메이션을 통한 사용자와의 상호작용은 교육 효과를 높이는데 매우 이상적인 방법이다. 본 논문에서는 기존의 컴퓨터가 아닌 가정용 패밀리 컴퓨터를 위한 몇 가지 애니메이션 기법을 구현하여 패밀리 게임을 개발하였다.

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건강을 지키는 현장-치매탁로소

  • 한국건강관리협회
    • 건강소식
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    • 제17권10호통권179호
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    • pp.2-5
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    • 1993
  • 노인인구가 증가하면서 노인 건강관리를 비롯한 여러가지 복지대책이 중요한 사회적 관심사로 대두되고 있다. 그중에서도 치매노인의 관리 문제는 노인 복지 측면에서, 반드시 해결해야 할 최대의 과제로 떠오르고 있다. 그러나 외국에 비해 양로원 시설도 충분히 갖추어지지 못한 우리의 실정에서 이 치매노인을 위한 복지는 사실상 전무한 상태다. 이러한 가운데서 지난 1월 우리나라 최초로 서울시 북부노인종합복지관(서울시 노원구 하계동 중계 9단지 내)에서 치매탁로소를 열어, 치매노인이 있는 가정에 새로운 희망을 던져주고 있다. 서울시 거주 치매노인이면 누구나 이용할 수 있는 치매탁로소의 개소 의의와 이용방법을 소개한다.

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Bluetooth DK를 이용한 동영상 전송 시스템 구현 (Implementation Of Moving Picture Transfer System Using Bluetooth DK)

  • 조경연;이승은;최종찬
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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    • pp.169-172
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    • 2001
  • 본 논문은 ATMEL Bluetooth Development Kit (DK)를 이용하여 음성과 데이터를 전송하는 시스템을 구현하는 것으로, Bluetooth 디바이스간 연결을 위한 과정을 분석하였다. 또한, Synchronous Connection-Oriented (SCO) 링크와 Asynchronous Connectionless (ACL) 링크를 형성하여 음성과 데이터를 송수신하는 어플리케이션을 구현하였다. 향후 가정, 사무실, 공장 등에서 근거리 무선 통신 기술로 자리잡아갈 Bluetooth 기술을 적용한 어플리케이션 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 Bluetooth 호스트 컨트롤러 인터페이스(HCI)를 이용한 어플리케이션 개발 과정을 제시하였다.

객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법 (Object Tracking Algorithm with Color Information of an Initial Object and the Difference Image)

  • 고민수;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.180-183
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    • 2010
  • 본 논문에서는 객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적은 프레임 간에 객체의 색상 정보의 변화가 크지 않다는 것을 가정하여 비슷한 색상 정보를 찾아 현재 프레임의 객체 영역을 얻는다. 입력한 이전 프레임의 초기 객체 정보를 사용하여 객체와 배경의 색상 히스토그램을 구한다. 또한 현재 프레임과 이전프레임의 차영상을 생성한다. 마지막으로 객체와 배경의 색상 히스토그램과 차영상을 사용하여 현재 프레임의 각 화소를 객체 또는 배경 영역으로 구분하여 현재프레임의 객체 영역을 얻는다. 생성된 현재 프레임의 객체 정보는 다음 프레임의 객체 추적에서 다시 사용한다.

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