본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 현재 JSVM2.0에 적용된 비트율 조절방법과 비교하여 효율적인 비트율 조절방법을 제안한다. 우선, 기존 방법의 문제점을 서술하고 이 문제를 해결하기 위한 효율적 비트할당 방법을 제시한다. JSVM2.0에서 비트율 조절은 초기 양자화 파라미터(QP)와 스케일링 요소를 적용하여 재조정된 QP값에 의해 이루어진다. 즉, 초기 QP 값과 스케일링 요소에 의해 영상의 화질과 발생 비트량이 결정된다. 그런데 기존 방법은 모든 영상에 대해 적절한 초기 QP값을 알아야 한다. 또한, 인코더 파라미터에 의해 선택적으로 매크로블록에 대한 QP 변화량을 조절할 수 있지만 이 변화량의 조절은 매우 비효율적이기 때문에 임의의 비트율에서 최적의 화질을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 각 프레임의 복잡도에 따라 발생 비트량을 조절함으로써 초기 QP의 영향력을 줄이고 더 나아가 매크로블록의 특성에 따라 매크로블록 단위마다 적절한 QP를 적용하여 프레임 내의 비트율 조절에 대한 효율성을 높인다. 본 논문에서 제안하는 방법은 목표 비트율에 근사한 비트량을 발생시키도록 부호화하는 것을 가능하게 하며, 기존 방법들과 비교했을 때 같은 비트율에서 개선된 화질의 영상을 얻을 수 있다.
현장타설말뚝의 주변마찰력을 산정하기 위하여 Hoek-Brown 모델의 일반공식이 수정되었다. 원지반 상태를 고려하는 Hoek-Brown의 일반공식에 근거하여 본 연구에서 제안된 단위주변면마찰력의 산정기법은 이전 원지반 무결암의 일축 압축강도만을 고려하여 단위주면마찰력을 산정하는 방법에 비해 상당한 뛰어난 적용성을 보인다. 본 연구에서 제안된 방법을 이용하여 암반에 근입된 현장타설말뚝의 단위주면마찰력에 대한 상한계와 하한계를 구성하는 것이 가능하며, 기존 문헌에 보고된 단위주면마찰력에 대한 시험결과의 대부분이 이 두 범위에 존재하는 것으로 확인되었다. 또한 제안된 방법을 통해 단위주면마찰력을 산정할 때 입력 변수에 대한 기본적인 가정만으로도 예측치와 측정치간에는 훌륭한 상관관계를 보였다. 여기서 도출된 상관관계식을 기존의 공식들과 비교한 결과 무결암의 강도가 작은 경우에는 Horvath와 Kenney의 제안식이, 그리고 암의 강도가 큰 경우에는 Rosenberg와 Journeaux의 제안식이 상관식과 근사한 결과를 보였다. 한편 GSI 및 구속압에 대한 영향분석을 수행한 결과 두 인자들과 정규화된 단위주면마찰력은 동반 상승하는 관계를 보였으며, 단위주면마찰력의 산정식이 멱함수의 형태일 경우에는 단위주면마찰력과 일축압축 강도 사이에 적용되는 계수는 GSI 및 구속응력에 따라 변하는 것으로 관측되었다.
댐붕괴에 의해 발생하는 홍수파는 초기수심의 깊이에 따라서 하류부로 전달되는 수리학적 특성이 다르게 나타나며, 수치모의 시 흐름저항응력은 충격파의 전파 속도, 도달 거리 및 접근 수심 등에 영향을 미친다. 본 연구에서는 천수방정식을 SU/PG 기법으로 이산화한 모형을 개발하고 해석해를 이용하여 모형을 검증한 후, 초기수심 및 흐름저항응력에 따른 댐붕괴류의 전파특성을 분석하였다. 바닥마찰력을 적용한 경우 수심은 상대적으로 컸으나 충격파의 도달거리는 짧게 나타났다. Coulomb 응력을 적용한 경우 댐붕괴 후면에서의 유속이 상대적으로 작게 나타났으나, 충격파가 도달하는 영역에서는 바닥마찰력을 적용한 값과 흐름저항응력을 고려하지 않은 값 사이의 유속을 보였다. 또한 초기수심에 관계없이 흐름 저항응력을 고려하지 않은 경우의 불연속면에서의 Fr 수가 1.0에 가장 근사하였다. 초기수심이 얕은 경우 Coulomb 응력에 의한 모의결과가 난류응력을 적용한 경우에 비해 우수한 모의결과를 도출하였으나, 초기수심이 깊어지는 경우 흐름저항항의 영향력이 소멸되므로 반대의 양상이 나타났다.
현행 환경영향평가 내 건강영향평가는 단일 물질별 기준초과 여부를 평가하고 적정 저감방안을 수립하도록 시행된다. 이에 따라 일부 개발 대상사업의 경우, 위해성평가의 모든 물질이 기준을 만족하지만 노출농도가 기준에 매우 근사한 경우가 존재한다. 하지만 여기서 모든 물질들의 동시 노출을 고려한다면 건강영향은 단일 물질별 관리보다 상당히 크게 발생할 여지가 있다. 실제로 수용체에 노출되는 건강영향을 파악하기 위해 배출물질의 통합평가 방법론의 구체화 및 개선방안 마련이 필요하다. 본 논문은 해외 선진사례 및 국내외 문헌고찰을 통해 누적위해성평가 및 위해성의 통합기법에 대한 개념을 정의하고, 산업단지 개발 시 다물질에 대한 건강영향을 고려한 누적위해성평가 활용을 위한 방법론을 제안하였다. 제안된 방법론을 통해 산업단지에 배출되는 유해중금속 4종(Ni, Cr6+, Cd, As)에 대한 통합지표를 산출하였으며, 과거 10년(2011~2020년) 간 수행된 산업단지 개발사업에 대한 사례적용을 통해 활용성을 확보하였다.
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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