본 연구에서는 최근 40년간(1973~2012) 우리나라 기상청 산하 61개 관측지점의 일강수량 자료를 바탕으로 1~5일 누적 최대 강수량에서 추출한 각 계절별 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 발생 패턴과 변화 양상의 특징을 밝히고자 하였다. 사계절 중 다중일 누적 극한강수현상의 규모 자체는 여름철에 가장 크지만, 계절 강수량 증감에 따른 극한강수현상 규모 변화민감도는 가을철에 더 높게 나타난다. 장기간 시계열에 나타난 선형 추세 분석에 따르면, 1~5일 다중일 누적 극한강수현상의 규모는 동일하게 사계절 중 여름철에 가장 뚜렷하게 증가하는 변화 양상이 나타난다. 특히, 경기도와 강원영서, 충청도 지역을 중심으로 여름철 다중일 누적 극한강수현상의 증가 규모가 크고 뚜렷하게 나타나고, 1일에서 5일로 누적 기간이 길수록 다중일 누적 극한강수현상의 증가 경향은 이들 지역이외에 소백산맥 주변지역에서도 관찰된다. 통계적 유의성을 보이는 이러한 다중일 누적 극한강수현상 증가추세는 일부 관측지점에서는 겨울철에도 1~2일 누적 극한강수현상에 나타나는 점도 주목할 만하다. 한편, 극한강수량이 계절 강수량에서 차지하는 비율의 변화 추세를 분석해보면, 사계절 중 겨울철에 증가 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 이러한 결과들은 여름철뿐만 아니라 다른 계절의 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 변화에도 대비할 필요성이 있음을 가리킨다.
본 연구는 활성탄을 사용한 n-hexane의 흡착공정에 있어서 분자수준에서 시작하여 공정단계에 이르는 다중규모 모사에 관하여 기술한다. 분자모사에서는 GCMC(Grand Canonical Monte Carlo) 방법을 이용하여 활성탄에서 n-hexane의 등온흡착식을 예측하고, 2차원 전산유체역학(CFD; Computational fluid dynamics) 모사를 통하여 흡착컬럼 내 유체흐름에 대한 수력학적 특성을 파악한다. 공정모사단계에서는 분자모사 및 유체역학 모사에서 각각 얻은 등온흡착식과 축방향 확산계수값을 이용하여 n-hexane의 용출곡선을 얻는다. 이러한 3단계 다중규모 모사기법을 활용하여 얻은 공정모사 결과는 펄스응답의 실험결과와 비교해볼 때, 온도와 유량변화에 따른 1차 모멘트(평균 체류시간)에 관하여 약 20% 미만의 오차범위에서 일치함을 확인할 수 있다. 이 결과로부터 분자수준에서 시작하는 다중규모 모사는 필요한 실험횟수를 줄이면서 흡착공정 개발을 가속화할 수 있는 가능성을 보여준다.
식생의 광학적 특성을 기반으로 만들어진 식생지수들은 식물의 생물생산량뿐만 아니라 생리적 활성을 나타내고 있다. 식생지수의 활용은 위성에 장착된 다중분광 광학 센서의 발달에 힘입은 바가 크지만, 관측 공간규모에 따라 식생지수의 민감도가 달라질 수 있어 여러 규모에서의 비교 관측이 요구된다. 특히 광화학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 광합성능과 식물 스트레스 탐지에 유용한 것으로 알려져 있지만 올바른 해석을 위한 다양한 공간규모에서의 선행연구가 드물다. 본 연구에서는 드론에 장착된 다중분광 카메라, 소형 필드 초분광계, 휴대용 잎 반사계를 이용해 마늘 작물을 대상으로 서로 다른 공간규모의 PRI를 평가하였다. 잎 규모에서 하루 중 PRI는 잎의 윗면이 향하는 방위에 따라 서로 다른 시간에 최저값을 보였으며, 이는 어떤 순간에 잎마다 다른 광이용효율(LUE, Light Use Efficiency) 상태라는 것을 의미한다. 잎 규모에서는 식생피복율에 영향을 받지 않으므로 PRI 생물계절적 변화는 생육 초기에 개체 및 군락 규모보다 값이 높게 나타났다. 개체 및 군락 규모에서 PRI는 생물량을 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와는 달리 공간적 변동성이 크게 나타났다. 반면, 지상의 개체들 규모의 식생지수를 드론 영상의 관측 지점 값과 비교해 보면 NDVI에 비해 PRI가좀더 좋은 일치도를 보였다. 이러한 결과는 서로 다른 공간규모에서 관측된 PRI를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
대규모 분산 공유메모리 다중처리기는 공유메모리 접근 지연시간이 크다는 약점을 지니고 있다. 이러한 다중처리기에서 모든 메모리 요청이 홈노드를 통해 이루어지는 디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법의 사용은 메모리 접근 지연시간을 더욱 크게하는 요인으로 작용한다. 뿐만 아니라 메모리 접근 지연시간은 시스템의 규모가 커질수록 전체 성능에 중요한 요소로 작용하므로, 대규모 시스템에서 이를 줄이기 위해서 많은 연구들이 있었다, 본 논문에서는 메모리 읽기 지연시간을 줄이는 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 적응적 메모리 갱신을 이용하여 구현되었다. 적응적 메모리갱신은 홈노드의 메모리를 미리 갱신함으로써 읽기 접근 지연시간을 줄이는 방법이다. 이를 위해서 홈노드는 메모리 접근 유형을 분석해야 한다. 대부분의 공유메모리 접근은 일정한 유형을 지니므로 이를 토대로한 홈노드의 갱신은 높은 적중률을 보인다. 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위하여 모의실험을 하였다. 모의실험 결과는 제안된 프로토콜에서 읽기 지연시간과 실행시간이 감소하는 것을 나타낸다.
대규모 분산 협동 환경에서 다수의 참여자에게 상호 작용 성능을 지원해 주기 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어는 낙관적 (optimistic) 방법과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공하고, 비관적 pessimistic) 방법과 같이 잠금(lock)이 부인될 경우가 복구가 필요없다. 본 논문에서는 소유자 예측을 위하여 객체 기반 다중 전송 그룹을 개발했다. 관심있는 객체 주변에 있는 사용자들만 그 객체 다중전송 그룹에 할당된 주소에 참여함으로써 소유권 예측을 위한 소유권 요청을 할 수 있다. 이 방식에서는 소유자는 가상 영역내의 모든 사용자 대신 이 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 현저히 감소되어 소유자는 요청 처리 시간이 줄어들고 따라서 보다 더 정확한 예측을 할 수 있다. 분석을 통하여 제안된 동시성 제어 방식이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
무선 센서 망은 제한된 통신범위를 가지는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 따라서 직접 통신이 가능하지 않은 노드들 사이에는 다중 홉으로 통신하게 되며, 이는 패킷 전달의 신뢰성을 저하시킨다. 다중경로 라우팅과 기회 라우팅은 무선 센서 망에서 신뢰성을 보장하기 위한 대표적인 연구들이다. 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 작은 경우 효과적으로 신뢰성을 향상시키지만, 홉 수가 커질수록 성능이 급격히 떨어진다. 따라서 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 큰 대규모 무선 센서 망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 망에서 신뢰성 보장을 위한 기회적 다중경로 라우팅 방안을 제안한다. 서로 다른 특성 때문에 다중경로 라우팅과 기회 라우팅을 동시에 적용하는 것은 매우 어렵다. 제안방안은 구간 단위의 라우팅을 통해 두 방안을 동시에 적용함으로써 종단 간 신뢰성을 크게 향상시킨다. 또, 기회적 다중경로 라우팅을 통해 요구되는 신뢰성을 보장하기 위해 구간 신뢰성 개념을 제안한다. 각 구간에서의 신뢰성을 요구되는 종단 간 신뢰성보다 높게 설정함으로써 종단 간 신뢰성을 보장할 수 있다. 성능 평가 결과는 제안방안이 기존 방안에 비해 대규모 무선 센서 망에서의 신뢰성 보장에 더 적합함을 보인다.
지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.
다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
비균질 재료인 콘크리트의 강성 특성과 성능저하 현상을 웨이블릿 변환을 이용한 다중해상도해석을 통해 각 관찰 규모에 따라 동질화 과정의 적용성 및 거시적 손상지수의 평가 등을 연구하였다. 연속적인 Haar 웨이블릿 변환은 기존 강성행렬의 특성을 연속적인 축소규모로의 복제를 통해 미세규모로부터 거시규모로의 축소 또는 복원 과정을 나타내었고 이는 선형구조계의 크기별 스펙트럼 특성의 보존, 즉 타원성, 철면성 그리고 양의 정부호성을 보존하여 각 규모별 해의 유효성을 확인하였다. 웨이블릿 계수를 이용한 기존 강성의 평균은 거시단계의 변형에너지와 상호관계를 가지고 아래 단계로의 축소, 윗 단계로의 복원을 자유롭게 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 다중해상도해석의 예제로서 1차원 및 2차원 2상복합체를 가지고 유한요소해석을 통해 기존 이론의 검증과 최소고유치의 각 크기단계별 변화 과정, 원 축소 구조계의 해의 유일성 그리고 국부적 손상지수의 동질화 여부 등을 검사하였다. 이러한 동질화 축소 과정은 자유도가 큰 비선형 구조계로의 적용의 첫 단계를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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