본 논문에서는 생물학적인 DNA와 유전자 알고리즘의 진화 메커니즘에 근거를 둔 DNA 코딩방법을 변형하여 새로운 DNA 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 DNA 코딩 방법이 DNA 유전자의 Redundancy와 Over-lapping 성질 때문에 갖고 있는 DNA 자체의 특성인 염색체의 길이를 자유자재로 변화시킬 수 있는 코딩 기술에 진화단계에서 변형을 가할 수 있는 새로운 유전자 알고리즘을 추가하여, 초기에 국소해로 접근하는 일반적인 유전자 알고리즘의 위험 부담률을 줄이고, 전역 해로의 접근 가능성을 높이는 방법을 제시한다. 또한. 이 변형된 DNA 코딩 방법의 가능성을 입증하기 위하여 시스템 제어에 필요한 지식을 표현하는 적당한 퍼지 규칙을 후건부의 매개변수의 동조만을 통하여 획득하고, 이 규칙에 변형된 DNA 코딩 방법을 적용하여 최적화 된 새로운 퍼지규칙 획득 알고리즘을 개발한다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 설계하고. 이 제어기의 유용성을 입증하기 위하여 병렬형 이중 도립진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 실행한 결과 효과적으로 퍼지규칙을 획득하고 제어함을 알 수 있다.
유비쿼터스 지능공간 모니터링 시스템은 유비쿼터스 지능공간 내에서의 다양한 스마트 객체의 기능, 성능 및 상태를 모니터링하고 분석함으로써 사용자 지수, 서비스의 통합 동작 상황, 서비스의 상태를 판단할 수 있는 정보를 실시간으로 제공해준다. 또한 최적화 및 자기 관리를 통하여 서비스 성능을 향상시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 실시간 모니터링 시스템의 적용범위를 확장하기 위해서는 유동적인 대량의 데이터 처리가 필요하다. 본 논문에서는 모니터링 시스템을 구성하는 스마트 객체의 데이터 발생에 따라 유발되는 에이전트들의 부하를 해결하기 위해 부하를 예측하여 미리 분산시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 시스템은 실험을 통해 기존의 시스템에 비해 전체 데이터 마감시간 초과율이 매개변수가 1일 경우, 80%이상 감소됨을 보여준다.
경제성장에 따른 도시화 현상으로 경작지나 녹지와 같은 투수 지표면이 대단위 주택단지나 도로, 상업지구 등의 도시시설 및 산업화에 따른 공장시설과 같은 불투수 지표면으로 변화되어 도시의 불투수 지표면의 구성비가 증가되므로 이로 인해 침투량과 증발산량이 감소하며 지하수 유출량을 감소된다. 또한 도시유역의 조도계수의 감소로 도달시간이 단축되어 첨두홍수량이 증가하게 되는 등 도시유출특성이 변화되어 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 서구 상무지구를 대상으로 불투수면적비의 변화에 따라 유출모의를 실시하였다. 유출모의를 위한 대상지구의 유역 및 관로 시스템의 제원은 수치지도와 관망도를 이용하여 유역을 구분한 후 배수 관망, 유입구 제원, 맨홀 등 관로시스템 자료 및 유역의 지표면과 지하 배수시설 및 토지이용상태를 조사하여 유역의 불투수지역(Impervious area) 및 투수지역(pervious area)으로 구분하였다. 불투수면적비에 따른 유출량과 유출률, 첨두유량, 기저시간의 변화를 비교분석 하였다. 모의 값의 정확성을 판단하기 위하여 2008년에 측정한 실측자료를 통해 매개변수를 최적화를 실시하여 SWMM모형으로부터의 모의 값과 실측자료를 비교 분석 하였다.
수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 그로 인한 재산과 인명피해의 증가가 우려되고 있다. 기후변화에 대해 가장 취약한 부분은 수자원분야이며 수자원 활용의 극대화를 위하여 여러 예측방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기상변화의 예측 및 모델링 기법 중 하나와 수문모델의 융합 기법을 활용하였다. 선행 연구에서는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료로 여유추정시간에 대한 단기 예측만이 가능하게 하였는데 이 방법은 조금 더 여유 추정시간을 증가 시키는 장점이 있다. 이 연구에서는 여유추정시간의 증가에 대한 정확성을 검증하기 위하여 청미천 유역을 대상으로 연구를 실시하였다. 연구 방법으로는 ArcGIS와 Arc-View을 사용하여 대상유역의 Curve Number (CN) 값을 추출하고, 강우예측모형인 Weather Research Forecast (WRF) - Advanced Research WRF (ARW) 결과자료와 과거 강우자료의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 두 자료는 HEC-HMS의 입력자료가 되며, 이를 바탕으로 지역 유출량 산정 및 지표면 유출 모의를 통한 강우-유출현상을 검토 자료로 활용할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 청미천 유역 지표면에서의 강우-유출모의를 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타내고자 하였으며, 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하고 지역강우 모형이 대한민국 지형의 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 평가하고자 한다.
최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.
It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
이상기후로 인하여 최근 급증하는 자연재해에 대한 대비가 요구되며, 2010년 광화문 침수 및 2011년 서울 강남지역의 침수 등과 같이 이에 대한 대비가 시급한 현안으로 부각되고 있다. 그러나 이는 기존의 치수대비 개념으로 접근하여 인명 및 재산 등에 초점이 맞춰져 있어, 건축문화재에 대한 대비는 충분하게 고려되고 있지 않다. 본 연구에서는 건축문화재의 홍수 위험도 평가를 위한 기초 연구로서 서울의 대표적인 건축문화재인 창경궁의 홍수 위험도 평가 모형을 구축하였으며, 모형 구축을 위해 현장 실측 유량 자료와 서울 기상청(종로구 송월동)의 강우자료(2011년 6월-8월의 8개 사상) 활용을 통해 홍수 위험도 평가 모형(HEC-HMS)의 매개변수 최적화를 수행하였다. 그리고 구축된 창경궁 지역의 평가 모형 검증을 위해 2011년 7월 26-28일까지 모의한 홍수량을 지형정보시스템(GIS)에 적용하여 침수 지도를 작성하였으며, 작성된 침수 지도를 현장에서 조사한 침수 흔적과 비교 검토하였다. 그 결과, 침수 면적이 약 10%의 오차를 보였으며, 수행한 모의가 우수한 결과를 나타내었음을 확인할 수 있었다. 이는 본 연구에서 구축한 홍수 위험도 평가 모형이 대상유역에 적합하며, 향후 홍수 위험도 평가를 위해 활용이 가능할 것이라 사료된다.
강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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