수질모델링에 필요한 다양한 입력데이터는 관련 정보의 확보방안 및 표준화가 되어 있지 않아 수질모델링 결과 및 수질분석에 많은 영향을 주고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수질 모델링을 위해 정확한 수리 수문 데이터를 기반으로 한 수질모델링의 기초자료 데이터베이스인 한국형 Reach File을 설계하였다. 한국형 Reach File은 동일한 수리학적 특색을 가지는 구간(Reach)에 대한위치정보 기반의 수리학 데이터베이스로써, 각 구간을 대표할 수있는 Reach 코드와 Catalog Unit, Segment, Marker Index의 위상정보를 갖고 있으며 하천명이나 하천코드와 같은 기존 코드와의 연계를 고려하여 설계되었다. 설계방안을 토대로 경기도 광주시의 경안천을 대상으로 시범 구축을 통하여 본 설계안을 검토한 결과, 수질모델링에 필요한 기초데이터를 하나의 기준으로 체계화하여 하천정보를 데이터베이스화하고 기 구축 데이터베이스와의 연계 및 활용방안도 마련할 수 있었다. 또한, 각 구간별로 정의된 Reach 코드를 이용하여 수질기초시설, 오염원데이터, 관리기관 등 기존 데이터베이스와 연계를 통해 보다 체계적인 수질의 관리가 가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Reach 코드를 하천공간데이터의 국가표준데이터로 선정할 수 있도록 하천 정보 표준화에 관한 연구가 필요하며, 전국 모든 하천에 Reach 코드를 부여하여 보다 많은 데이터베이스와의 연계할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.
최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.
많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.
DLMS(Device Language Message Specification) 메시지 규약과 COSEM(Companion Specification for Energy Metering) 오브젝트 모델링 기법을 채택한 계량기 통신 및 오브젝트 모델 표준인 IEC62056은 계량기의 상호 운용, 관리, 보안 그리고 계략 데이터 모델링에 대한 방법 등을 기술하고 있으며 TCP-UDP, GPRS, PSTN등의 원격 접속을 위한 프로파일을 지원하고 있다. 본 논문에서는 DLMS계량기의 계량 데이터를 수집 및 관리하는 IEC6056 기반의 energy information concentrator(이하 EIC)를 제안한다 이 중계장치는 COSEM 오브젝트로 구성되어 있는 DLMS 계량기를 EIC의 논리장치로 모델링하여 등록 관리하는 새로운 개념의 DLMS 중계장치이다. 쉽게 말해서 IEC62056을 따르는 DLMS 클라이언트에서 EIC를 바라볼 때 여러 개의 논리 장치를 가지는 DLMS 장치로 인식이 된다. EIC는 특성상 기능적으로 크게 두 부분으로 나누어지는데, 상위 시스템과의 인터페이스를 담당하는 서버부분과 계량기로부터 데이터를 수집하는 클라이언트 부분이다. 서버 부분은 계량 데이터 오브젝트 관리 모듈 부분과 TCP/IP서버 모듈로 나누어지며 클라이언트 부분은 DLMS 계량기 스케줄링 부분과 DLMS 클라이언트 부분으로 나누어진다. 개발된 EIC는 최대 111대까지의 계량기를 지원 관리할 수 있으며, 각 1Mbit 용량의 오브젝트를 구성 할 수 있다.
우리나라 자연수역의 수질이 산업활동으로 배출된 오 폐수와 토지 및 가축에의한 하천오염의 심각성 및 보존에 대한 문제가 많은 관심을 받고 있다. 따라서 하천의 수질모델링에 관한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 황강은 합천댐하류에서 낙동강 본류로 합류될 때까지에 해당하며 황강유역은 각 소하천에서의 유입되는 오염원과 임야 및 농촌지역으로서 각 시기에 발생하는 비점 오염원의 관리가 필요하다. 하천의 수질 모델링은 해당 수계의 오염부하량, 유출량 등 환경요인의 변화에 이에 따른 하천수질 목표지점의 수질변화를 모의함으로써 합리적 접근방법으로 효과적인 수질관리가 가능하도록 만들어준다. QUAL계열 모델 은 수질항목, 수역 특성, 기타 기초 자료의 제공여건 등을 고려하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화 요소와 기여 특성을 반영한 모의와 해석이 최적화된 QUAL-MEV 모델을 이용하였다. 수질개선방안 시나리오에서는 기존의 수질모델링 연구에 데이터 분석을 포함하여 각 인자간의 연관성 및 영향관계를 파악하고 수질개선방안에 있어 원인을 찾아보고자 한다. 부하량위주의 기존 시나리오 구성과 데이터분석 기반의 시나리오를 비교 분석하여 각 시나리오의 장 단점을 비교하여 유역맞춤형 관리방안을 모색하고자 한다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 건설 안전사고에 대한 트랜드 분석을 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링(Topic Modeling)을 제시하여 분석하고자 한다. 특히, 건설산업의 안전사고를 예방하기 위해 제시되고 있는 기존의 다양한 정형데이터 분석에서 벗어난 비정형 데이터 분석 기반의 토픽 모델링을 통해 건설 안전사고 주요 핵심 키워드의 흐름에 대해 파악이 가능하다. 본 방법론을 적용하기 위해 540개의 건설 안전사고 관련 뉴스데이터를 수집하였다. 이를 기반으로, 10가지 토픽과 각 토픽 내의 10가지 키워드를 통해 주요 이슈를 도출하였고 각 토픽에 대한 2017년 1월부터 2018년 2월까지의 뉴스 데이터를 월별 시계열 분석을 통해 향후 토픽에 관한 이슈를 예측한다. 본 연구를 바탕으로 향후 건설 안전사고의 다양한 이슈를 선제적으로 예측하고 이를 기반으로 건설 안전사고 정책과 연구에 좋은 방향을 제시할 것으로 판단한다.
빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.
시스템을 개발함에 있어 시스템요구사항을 명확히 정의하고 시스템 요구사항에 따라 시스템이 개발되는 가를 관리하는 것은 매우 중요한 연구과정이라 할수 있다. 최근에 국내외적으로 시스템 모델링을 기반으로 하여 시스템 요구사항을 개발하는 방법론이 도입 및 연구 되고 있다. 도시철도표준화사업에서도 차지상간 데이터전송장치를 개발하고 있는데 이 장치를 효율적으로 개발하기 위하여 시스템 모델링을 통한 기능분석을 수행하여 설계 및 제작요구사항을 개발하고 시스템을 어떻게 검증할 것인가에 대한 요구사항을 개발하여 시스템을 개발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시스템공학적 방법론을 통하여 차지상간 데이터전송장치에 대한 설계, 제작 및 검증요구사항 개발방법론 관한 연구에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 수학적 구조 모델과 인공신경망 기법을 상호 유기적으로 결합하여 구조물의 거동 데이터로부터 부재모델 또는 재료모델의 정확도를 높이는 정보기반 하이브리드 모델 업데이트 기법을 개발하였다. 유한요소와 같은 수학적 모델을 사용하여 구조물의 거동을 모사하기 위해서는 재료, 부재, 그리고 시스템의 정확한 모델링이 우선하여야 한다. 그러나 재료, 부재의 각 레벨에서의 수학적인 모델은 이상화과정을 거치면서 중요한 특성을 생략하거나, 시스템 구성시 부재간의 상호작용이나 경계조건의 단순화로 인해 유한요소 모델은 실제 구조물의 거동과 차이를 보이게 된다. 본 논문에서 제시된 하이브리드 모델 업데이트 기법은 구조물의 거동과 수학적 모델의 해석결과 차이를 인공신경망 기법을 사용하여 보완함으로써 시스템 모델의 정확도를 높일 수 있다. 이때 시스템의 거동 데이터로부터 부재 또는 재료모델을 개선할 수 있는 데이터를 추출하여 부재 또는 재료모델을 개선한다. 제시된 기법은 보-기둥 접합부의 이력모델을 개선하는 것으로 검증하였으며, 복잡한 거동을 보이는 시스템 모델링에 광범위하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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