본 논문에서는 전파경로를 해석할 때 기하광학적 영상법과 전파송출법의 단점을 보완하여 계산속도를 향상시킴은 물론 전파의 입사각과 반사각에 따른 전파경로, 진행파의 수평경로 그리고 반사횟수를 동시에 처리 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 활용한 전파예측모델을 제안하고, 반복된 반사에 의해 전파가 진행하는 경우, 임의 지점의 전파경로 손실을 쉽게 계산할 수 있다. 마지막으로 광주광역시 광산구 월곡동에 있는 SK텔레콤 전남지사 주변의 실제 도로 상황을 샘플로 취하여 제안 전파예측 모델을 시뮬레이션하여, 일반적인 타당성을 입증하였다.
서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 국내외 방송 환경에 적합한 전파전파 예측 모델 개발을 위해 지금까지 외국에서 적용한 여러 가지 매크로셀용 모델들을 프로그램망하여 이를 국내외 측정 데이터와 비교, 검토하였다. 검토한 모델은 Okumura 모델, Longley-Rice 모델, ITU-R 모델, Lee 모델이다. 각 모델의 예측 결과를 남산에서 송신한 320MHz 신호를 측정한 결과와 비교하였다. 비교한 결과, 전체적으로 Okumura 모델이 가장 좋은 성능을 보였다 그리고, 송신점으로부터 10 Km이상 경로를 예측할 시에는, 10 Km이상부터 예측 가능한 ITU-R 모델 또한 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.
본 연구는 LSTM 모델이 수용 가능한 익명 보행자의 GPS 경로 범위와 훈련 데이터 셋의 크기에 대한 양상 분석을 목적으로 한다. 시계열 데이터인 GPS 경로 그리고 순환 신경망 LSTM 과 입력 구조를 이해하고, 두 가지 실험을 설계하여 LSTM 의 훈련 데이터 셋 수용을 파악한다. 실험에서는 장거리 데이터 셋을 학습한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하고, 훈련 데이터 셋 크기에 따른 학습 모델의 예측 값을 비교한다. 두 실험을 통해 GPS 경로 범위와 학습 가능한 경로의 가짓수에 대한 비교 분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 다이버시티 효과를 사용하여 다중 안테나를 고려한 경로 손실 모델을 제안한다. 현재까지 진행되어진 연구 중 대다수는 경로 손실 모델은 송신단과 수신단 사이의 지리적 환경을 고려한 모델은 많았지만, 다중 안테나를 고려한 모델은 상대적으로 연구가 적게 진행되었다. 현재 무선 통신 시스템에서도 다중 안테나를 사용한다. 더욱이 지속적인 통신 용량 개선을 위한 방법으로 다이버시티 기법을 사용하는 사례도 쉽게 찾아볼 수 있다. 하지만 이러한 통신 시스템에서 수신 신호의 세기를 예측할 수 있는 경로 손실 모델은 현재 확립되지 않았다. 따라서 이와 같은 환경에서 수신 신호 전력의 변화를 예측하기 위해 다이버시티 이득으로 변화된 SNR(Signal to Noise Ratio)을 구한다. 제안하는 모델에서 수신단의 안테나의 개수가 7개 이상일 때부터 다이버시티 효과가 일정 값으로 수렴하기 때문에 수신단의 안테나의 개수는 10개인 경우까지 고려하였다. 제안한 모델과 연산을 통한 계산값의 RMSE(Root Mean Square Error)는 1이내 임을 확인하였다. 즉, 기존의 BER(Bit Error Rate) 곡선으로부터 다이버시티 이득을 계산하였고, 다중 안테나를 사용한 통신 시스템 모델에서 예측할 수 없었던 수신 신호의 세기를 본 논문에서 제안한 경로 손실 모델을 통하여 예측이 가능하다.
오페론(operon)은 보통 미생물에서 다수의 인접한 유전자들로 구성된 그룹으로 하나의 유전자처럼 공통된 프로모터에 의해 전사되는 단위이다. 오페론을 구성하는 유전자들은 기능적으로 서로 유사하거나 같은 물질대사경로(metabolic pathway) 상에 존재하는 특징을 지니기 때문에 이들은 중요한 의미를 가지며, 미생물 유전체 분석에서 오페론을 구성하는 유전자들을 예측하는 것은 상당히 중요하다. 오페론을 예측하는 이전 연구들로는 이미 알려진 오페론의 특징인 유전자간 거리나 오페론을 구성하는 평균 유전자 개수 등을 이용하는 방법, 마이크로어레이 발현 실험을 이용한 방법, 전유전체(whole genome)들 간의 보존된 유전자 집합(conserved gene cluster)을 이용한 방법 그리고 물질대사경로를 이용한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 COG 기능(function) 거리, 유전자 간의 거리, 코돈 사용빈도(codon usage) 그리고COG 기능 거리와 유전자간 거리를 같이 적용한 방법을 이용하여 오페론 예측을 위한 전처리 모델을 생성하였다 전처리 모델을 E. coli 전유전체에 적용해본 결과, 알려진 오페론들의 약 90%가 이를 포함하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 전처리 모델은, 추후 오페론 예측을 위한 좋은 도구로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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