소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Lomax-NHPP 신뢰 성장 모형에 대한 비용 비교 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 무한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 대용량 소프트웨어가 수정과 변경하는 과정에서 결함의 발생을 거의 피할 수 없는 상황이 현실이다. 신뢰성 요구를 만족하고 총비용을 최소화하는 상황이 최적방출시간이다. 경우에 따라서는 왜도와 첨도 측면에서 효율적인 카파분포, 지수화지수분포 등 업데이트된 분포에 대한 방출 시기 문제를 비교 분석하는 연구도 가치 있는 일이라 판단된다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 최적방출시간과 경제적 개발 비용을 파악 하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
GTL(Gas-to-Liquids)공정 중 합성가스 제조공정(Reforming Process)인 ATR(Auto-Thermal Reforming), SCR(Steam Carbon Reforming), POx(Partial Oxidation)의 시뮬레이션 연구를 수행하였다. Reforming 공정에서 생산된 합성가스는 GTL 합성유 제조공정인 FT(Fischer-Thropsch) 반응기로 주입되며, 합성유 생산에 최적의 효율을 보이는 H2/CO 비(합성가스에 포함된 반응물비)는 2.0으로 알려져 있다. FT공정은 합성가스를 원료로 고온 및 고압 반응을 거쳐 GTL 공정의 최종 생산품인 FT합성유를 제조하는 공정이다. 본 연구에서는 FT공정 효율 극대화를 위해 reforming 공정에서 생성되는 합성가스 내 H2/CO의 비를 2로 수렴토록 모사조건을 설정하였으며, 상기 조건을 만족하는 reforming 공정들의 운전 온도 및 feed 조성을 분석하고 비교하고자 한다. 현재 GTL 플랜트관련 산업계에 적용 혹은 주 연구대상인 reforming 공정으로는 ATR, SCR, POx 공정이 있다. ATR 공정은 $850{\sim}1100^{\circ}C$에서 메탄, 스팀 및 산소를 원료로 활용하여 H2 및 CO를 생산하는 공정으로 발열/흡열 반응이 상존하여 에너지 비용이 낮지만 공정구조 상 열회수설비 및 ASU(Air Separation Unit)이 필요하기에 CAPEX(초기설비 설치비용)가 높은 편이다. SCR공정은 CH4, Steam 및 CO2를 연료로 하기에 이산화탄소가 일정부분 포함된 가스전에도 적용이 가능하나 공정 운전 중 지속적으로 외부에서 열을 공급해야 하기에 에너지 투입비용이 높은편이며, 탄소침적의 문제가 있어 대용량 플랜트에는 적합하지 않다. POx공정은 약 $1,500^{\circ}C$의 고온에서 CH4가 O2에 의해 부분 산화되는 방식으로 촉매가 필요없어 설비비가 타 공정에 비해 저렴하나 생산가스의 H2/CO비가 다소 낮아 전체적인 GTL 공정효율이 저하되는 단점이 있다. 상기 세 공정은 GTL 산업계에서 실증 및 효율증대를 위해 주로 연구되는 공정이기에 본 연구의 분석대상으로 설정하였다. 본 연구에서는 상용공정모사기인 Aspen Plus를 활용하여 reforming 공정별로 FT합성공정의 최적 조건(H2/CO=2)을 만족하는 합성가스 생산조건 분석 및 비교를 수행할 예정이다. 운전조건인 공정 운전온도 및 feed 가스조성 등을 모사하기 위해 합성가스 reforming 공정을 모델링하고 공급유량 및 압력 등의 운전변수는 GTL국책과제 1단계 연구수행 결과를 토대로 선정하고자 한다. GTL공정의 경우, 설비의 운전조건이나 연료가스의 구성 및 유량에 따라 적합한 reforming 공정이 다르기에 본 시뮬레이션 결과를 향후 GTL 플랜트 공정모델 설계시 reforming 공정선정에 참고자료로 활용하고자 한다.
효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.
주거환경 개선 사업지역의 우선순위 평가는 담당자의 경험이나 직관, 또는 소수전문가들의 경험적 지식 등에 의존하고 있다. 수요자의 요구를 반영한 공간 가중치를 활용하여 주거환경 개선 사업의 우선순위를 평가하고자 본 연구가 수행되었다. 공간가중치 기반의 주거환경개선 사업 우선순위 평가는 기존의 미시적 인 데이터 에 의거한 평가보다 객관적이고 정량적 인 근거를 제시하는 도구로 활용될 수 있었다. 기존에 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 광역적인 주거환경개선 사업 우선순위 지역을 단시간에 제시하는 데 많은 한계가 있었으나 대용량의 공간 데이터와 다양한 형태의 데이터를 통합하는 GIS기법을 활용하여 주거환경 개선 사업의 우선순위 결정과정의 객관성을 확보할 수 있었다. 수작업에서는 담당자의 주관이 반영된 분석결과에 의거 사업 우선순위를 제시하더라도 그것을 쉽게 점검할 수 있는 방법이 마땅하지 않았다. 그러나 명확하고 체계적인 GIS 분석과정 때문에 그러한 오류를 예방할 수 있었으며 분석결과가 객관적으로 제시될 수 있었다. 사업 우선순위 관련 민원발생시 관련 자료를 곧바로 제공하고 민원을 신속히 해결할 수 있을 것으로 사료된다.
국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내외 수사 기관은 초동 수사 시 현장에 컴퓨터가 있을 경우, 사이버 범죄 수사가 아닌 경우에도 시스템을 압수 또는 확보하는 것이 필수적인 단계로 자리 잡고 있다. 이렇게 확보한 시스템으로부터 용의자의 범죄 사실 입증을 위한 정황 증거를 확보하여 수사에 활용되고 있다. 하지만 사이버 범죄가 아닌 일반 범죄 사건에서 확보한 시스템에서 디스크 이미지를 확보한 후, 면밀히 조사하는 것은 시간이 많이 소요되며 신속한 사건 대응이 필요한 납치, 살인사건과 같은 범죄 유형에는 더욱 어려움이 따른다. 또한 기업 수사에서도 대용량 데이터베이스나 파일 서버 조사에서 나아가 클라우드 환경에서는 디스크 단위의 복제는 불가능하므로 선별 수집한 디지털 증거를 분석에 이용해야 한다. 하지만 다양한 종류의 디지털 증거를 선별 수집하더라도 이를 저장 및 보관하기 위한 표준화된 데이터 포맷이 존재하지 않아 법정에서 증거력을 증명하기 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 선별 수집된 다양한 디지털 증거를 보관하기 위한 새로운 증거 보관 포맷을 제시한다. 본문에서 제시하는 디지털 증거 포맷은 다양한 디지털 증거 자료에 활용할 수 있도록 범용성과 확장성에 중심을 두었으며, 일반적인 XML 기술과 압축 파일 포맷을 이용하여 기존 시스템에 적용하기 쉽도록 설계하여 기존 연구들보다 활용하기 쉬운 장점이 있다.
텍스트마이닝은 비정형, 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석의 대표적인 방법이다. 트위터와 같은 SNS는 1초에서 수십만건의 데이터를 생성해내며 대중들의 의견이나 생각 등을 즉각적이며 직접적으로 보여주는 1인 미디어로의 역할을 하고 있다. 기성 미디어인 언론은 정보전달, 사회비판, 여론형성의 기능을 수행하고 있다. 본 논문에서는 미디어로의 SNS와 언론을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 2019년 하반기 국내의 이슈 중의 하나인 "한일군사정보보호협정(GSOMIA) 종료"에 대한 SNS의 반응과 언론의 반응을 비교 분석한다. 수집된 데이터는 총 201,728개의 트윗과 20,698개의 신문 기사를 대상으로 감성분석, 연관분석, 군집분석을 수행하였다. 그 결과로 SNS의 경우 이슈에 대해 긍정적 반응이 높았고 언론의 경우는 부정적 반응이 높았다. 연관검색의 경우는 SNS의 경우 "파기, 결정, 우리" 등 국내적 이슈에 대한 지지가 높았고 언론의 경우 "실망, 유감, 우려" 등으로 대외적 이슈에 대한 부정적 견해를 보여주는 차이를 보여주었다. SNS는 정보전달의 기능보다는 사회 비판 및 여론의 추이를 살피거나 형성하는데 언론보다 빠르고 강하게 나타내고 있어 언론이 대중의 인식을 반영해주는 역할을 보완할 수 있다.
지리정보분야에서는 수치화된 도면자료에서 고 부가가치 정보로 활용되기 위해 공간데이터베이스 구축이 지속적으로 진행되고 있다. 파일기반의 주제도에서 데이터베이스로의 변환은 다양한 데이터베이스 기능을 활용하기 때문에 대용량의 데이터를 통합하고 다양한 정보검색을 용이하게 한다. 지질도는 지질현상에 대한 조사자의 해석을 도식적으로 표현한 결과이기 때문에, 정량적으로 제작되는 다른 주제도와 차별화 된다. 이러한 특징은 지질학적인 다양한 의미에 대해 해석을 필요로 하는 지질도의 데이터베이스 구축을 쉽지 않게 한다. 이러한 이유로 일부 미국 호주 등에서는 통합적 데이터베이스 구축을 위해 데이터 모델을 제시하고 있으나, 지질현상의 표현이 다르기 때문에 국내환경에 적용 하기가 어렵다. 이 논문에서는 한국 실정에 적합한 지질도 데이터 모델링을 위해 1:50,000 축척의 지질도와 보다 대축척인 1:5,000 광산지질도 요소를 분석하여 데이터 모델을 제시한다. 제시한 데이터 모델은 ArcGIS Geodatabase에 대한 논리모델로, 설계한 모델을 이용하여 1:50,000 축척 지질도에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 연구에서 구현된 데이터 모델은 국내 지질도의 통합적 활용 및 효율적 관리에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
최근 측량기술과 정보통신기술이 발전함에 따라 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 새로운 레이저측량기술은 정밀한 지형과 수목 및 인공지물 등에 대한 3차원 정보를 신속하게 획득하고 사용자가 원하는 정보로 가공하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 정밀한 지형에 대한 등고선 제작은 기존의 항공사진측량에 의한 방법의 문제점을 해소하는 진보된 기술로써 수목에 의해 가려진 산악지의 지형을 상세하게 표현하고 정확도와 균질성을 확보하여 최근 국가기본도 수정제작 등 시범사업이 진행되고 있다. 그러나 고정밀의 라이다 데이터를 이용하여 등고선을 제작할 경우 대용량 라이다 데이터에 의해 등고선의 도형이 복잡해지고 용량이 비효율적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 정밀한 지형 데이터로부터 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 실제 지형의 형태는 그대로 표현하면서 가벼운 용량의 등고선을 생성하는 알고리즘을 구현하였고 라이다 데이터의 필터링을 통하여 지형의 형태를 그대로 표현하면서 데이터의 용량을 최소화하였다. 따라서 본 연구는 라이다 등고선의 적극적인 활용을 위하여 알고리즘을 개발하고 연구지 역을 대상으로 적용한 후 현행 수치지도와 비교해 보았다. 이러한 정밀 등고선은 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 수요가 확대될 전망이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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