본 연구에서는 솔라시티를 지향하고 있는 대구광역시를 대상으로 GIS 프로그램을 이용한 태양광 적지분석을 통해 적지유형을 분류하고, 구군별 적지현황을 알아보고자 하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 실제 대상지를 선정하여 솔라에너지를 중심으로 한 친환경 주거단지를 계획하였다. 이를 위해서 기존 사례연구 고찰을 통해 태양광시설 설치 조건 및 기준을 확립하여, 적지 지표를 선정하였고, 선정한 지표를 입지조건, 배제조건, 등급조건으로 구분하였다. 분석 결과 대구광역시 태양광 적지면적은 총 $153.95km^2$로 대구광역시 면적 대비 17.6%를 차지하고 있었으며, 달성군에서 가장 크게 나타났다. 적지 지도를 바탕으로 대구광역시 동구 신서동에 위치한 단독주택단지를 대상지로 선정하여 솔라에너지를 중심으로 한 단지계획을 제시하였다. 본 연구는 대구광역시 태양광 적지분석에 있어 다양한 지표를 고려하고, 분석함으로써 향후 대구광역시 태양광 사업 및 정책에 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 계획한 친환경 주거단지는 솔라시티 대구광역시의 이미지를 명확하게 홍보하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Faster and cheaper transportation of the war supplies to the frontlines is essential for winning a war. This paper proposes a method to select the optimal location of the strategic military base, e.g., the Quartermaster Corps, that minimally connects three frontlines using the optimization technique. The results are also compared to the Steiner Tree theoty.
한솔제지는 지난 8월 21일 이상훈 사장을 비롯한 임직원과 수상자 18명이 참석한 가운데 을지로 본사 23층 Hi-Q홀에서 환경 나눔 캠페인 공모전 시상식을 가졌다. 환경 나눔 공모전은 친환경 재생용지 사용으로 지구도 살리고 소외된 이웃에 나눔을 실천하는 한솔제지 '1% 나눔운동'을 표현하는 광고 및 엠블럼을 선정키 위해 진행됐다. 한솔제지 '1% 나눔운동'은 친환경 재생용지 판매수익금의 1%를 매월 정기적으로 후원하는 프로그램이다.
본 연구에서는 offset곡면의 Intersection check 알고리즘중 최근에 발표된 Barnhill의 알고리즘을 곡면간의 교차곡선 계산에 이용하고, 교차가능 영역의 판정은, Bezier 특성다각형의 성징을 이용해 계산속도를 높였다. 여기서 얻어지는 교차곡선 사이의 간섭영역 제거로 간섭없는 공구경로를 산출해 내므로서 가공 data의 저장에 필요한 memory의 크기도 줄일 수 있었으며, 공구경로의 선정에도 유연성을 가질 수 있다.
A method for optimal route planning is presented with the assumption that the overall defended area is known in terms of threat potential function. This approach employes tangent plane to reduce the dimension of the state space for optimal programming problems with a state equality constraint. One-dimensional search algorithm is used to select the optimal route among the extermal fields which are obtained by integrating three differential equations from the initial values. In addition to being useful for the route planning through threat potential area, the trajectory planning will be suitable for general two-dimensional searching problems.
이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 MANET (Mobile Ad-hoc Networks)에서는 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 요구기반 (On Demand) 방식의 라우팅 프로토콜이 주로 사용된다. 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜인 AODV (Ad-hoc On demand Distance Vector)는 데이터 전송을 위하여 경로의 다음노드 (Next Hop)가 기록된 각 노드의 경로테이블을 기반으로 운영되며 선정된 경로는 유효기간이 만료되거나 경로단절이 발생되지 않을 경우에 그대로 유지된다. 본 연구에서는 AODV를 기반으로 설정된 경로의 2홉 범위 내에서 동적 경로변경을 제공하는 부분적응형 경로유지 기법 (AODV PA)을 제안한다. 제안된 기법은 경로탐색 과정에서 경로의 다음노드 뿐 아니라 다음노드의 다음노드 (즉, 2홉 다음노드) 정보를 취득하여 상황에 따라 보다 효율적인 경로를 선택할 수 있도록 하며 이러한 경로변경으로 인한 예기치 못한 경로단절 발생을 막기 위하여 HELLO 메시지를 통한 부가적인 경로테이블 관리를 수행한다. NS 2를 이용한 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 기존의 AODV 보다 패킷 전달비율, 지연시간, 라우팅부하 측면에서 향상된 성능을 제공함을 보여준다.
경로 손실(Path Loss)을 예측하는 것은 셀룰러 네트워크(Cellular Network)에서 기지국(Base Station) 의 설치 위치 선정 등 무선망 설계에 중요한 요인 중 하나다. 기존에는 기지국의 최적 설치 위치를 결정하기 위해 수많은 현장 테스트(Field Tests)를 통해 경로 손실 값을 측정했다. 따라서 측정에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML) 기반의 경로 손실 예측 방법을 제안한다. 특히, 경로 손실 예측 성능을 향상시키기 위해서 앙상블 학습(Ensemble Learning) 접근법을 적용하였다. 부트스트랩 데이터 세트(Bootstrap Dataset)을 활용하여 서로 다른 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 구성을 갖는 모델들을 얻고, 이 모델들을 앙상블하여 최종 모델을 구축했다. 인터넷상에 공개된 경로 손실 데이터 세트를 활용하여 제안하는 앙상블 기반 경로 손실 예측 방법과 다양한 ML 기반 방법들의 성능을 평가 및 비교했다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 경로 손실 값을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증하였다.
최근에 글로벌 QoS 라우팅방식의 약점을 개선하려는 노력으로 로컬 QoS 라우팅 방식이 제시되었다. 글로벌 라우팅과는 다르게 로컬 QoS 라우팅에서는 라우터간의 상태교환을 수행하지 않고 virtual capacity를 사용하여 라우터가 독자적으로 라우팅을 수행한다. 로컬 QoS 라우팅에서는 소스와 목적간의 경로가 효과적으로 선택되어야만 좋은 성능을 보장받을 수 있다. 본 논문에서는 효과적인 경로 선택을 위하여 몇몇의 휴리스틱을 제시하고 이를 활용한 경로 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 함께 분석되었으며 경로선정방식에 따라 로컬 QoS 라우팅의 성능이 매우 큰 영향을 받는다는 것을 확인하였다.
본 연구는 실내 환경의 경로탐색을 위한 실내녹화 효과의 적용 및 그로 인한 실내녹화의 환경 분석을 위해 수행되었다. 이 환경 분석은 실내공간 이용자들의 공간 인지의 어려움을 개선하고자 하는데 그 기초를 두고 있으며, 이 공간 인지의 불편함을 일으키는 인자인 환경적 설계 특징을 개선하고자 한다. 이러한 환경적 인자의 설정을 통해 실내 환경 개선 및 환경적 설계기준이 마련되어진다. 본 연구에는 4학년 학부생 57명이 선정되었고, Spielberger 상태 특성 불안 검사를 통해 불안정도가 높은 피험자와 불안정도가 낮은 피험자 두 그룹으로 범주화하였다. 실험 참여자들은 건물 실내 환경의 지정된 공간을 찾아가는 두개의 다른 경로탐색 환경을 인지하도록 하였다. 원래의 건물 실내 환경공간과 시뮬레이션 작업에 의한 실내녹화 공간이 설치된 새로운 건물 실내 환경공간의 두개의 경로탐색 환경이 본 실험에 이용되었다. 실험 참여자들은 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 인지함으로써 the STAI, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Positive and Negative Affect Scale이 개선되었고, 불안정도가 낮은 피험자들이 불안정도가 높은 피험자에 비해 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 좀더 적극적으로 인지하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실내녹화 공간의 경로탐색 효과를 규명하고, 실내 환경의 미학적 환경계획을 시행하여 실내공간 이용자들의 미학적 관점 및 공간 인지를 높이는데 기여하였다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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