다수의 센서 노드로 구성된 IoT 환경에서는 네트워크 수명, 센서 노드의 통신 범위 제한과 같은 제약 사항들이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 밀집된 센서 노드 간의 협력이 필요하다. 이때, 밀집된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도를 저하시킨다. 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도 문제를 해결하기 위해 자체조직지도(Self Organized Map, SOM)를 기반으로 한 클러스터링 기법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법을 통하여 클러스터링 된 노드들은 다른 클러스터링 기법과 비교했을 때 밀도 기반의 정확한 예측 값을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 일반적인 분산 매질의 전자기 과도 응답을 해석하기 위하여 헬름홀츠 방정식에 근거한 MODFDM(Marching-on-in-Degree Finite Difference Method) 기법을 제안한다. 라게르 함수의 특성을 이용하여 시간에 대한 미분항과 상승 적분(convolution integral)의 근사를 해석적으로 처리하였다. 본 기법의 기본적인 독창성은 전장과 전속 밀도, 유전율 등을 모두 라게르 함수로 전개한 다음, 갤러킨 시험 과정을 적용하여 시간 변수를 완전히 제거하였을 뿐만 아니라, 기존의 FDTD(Finite Difference Time-Domain) 방법과 달리 최종 계산식에 공간적인 유한 차분만을 적용하는데 있다. 일반적인 분산 매질의 해석에 적용 가능함을 보이기 위하여 대표적인 드바이, 드루드 및 로렌츠 분산 매질에 대한 전자기 과도 응답을 수치예로 보인다.
본 논문에서는 불란서에서 건설한 900 MWe급 가압경수형 원자로의 중성자 잡음해석 결과를 제시하였다. 중성자 잡음해석이란 노심내의 반응도 변화 및 노심의 수평운동으로 인한 노외검출기 신호의 변화를 해석하는 기법을 의미한다 이러한 방법은 Deterministic Dynamic Testing 기법중에서도 발전소의 정상운전 조건을 유지시키며 기존의 발전소 계측설비를 이용할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에 사용된 잡음신호는 울진 1호기 원자로의 시운전 시험기간에 구하였으며 이를 통계적 기술함수인 에너지 밀도함수(PSD), 검출기간의 상관함수 (CF)및 위상차(Phase Difference)로 나타내었다. 실험결과, 원자로 용기내의 냉각수 흐름 및 압력맥동 등에 의해 유도되는 Core Support Barrel(CSB)의 진동 주파수가 8Hz 근처임을 규명하였다.
분자선 에피탁시(molecular beam epitaxy)를 이용하여 GaAs 기판에 성장한 InAs 양자점(QDs: quantum dots)은 성장 온도, 압력, As/In의 공급비 등의 성장 조건에 따라 다른 변수(parameter)를 갖는다. 따라서 성장변수에 따라 양자점의 모양과 크기, 밀도가 달라져 균일한 양자점 형성에 어려움이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 In-interruption 법으로 성장한 양자점의 특성이 S-K mode (Stranski-Krastanov mode)로 성장한 양자점에 비해 광학적 특성이 향상되었다. 본 연구에서는 In pre-deposition (IPD) 법으로 성장한 InAs/GaAs 양자점의 광학적 특성을 PL(photoluminescence)와 TRPL (time-resolved PL)을 이용하여 분석하였다. InAs QDs 시료들은 In과 As 공급시간을 각각 1초와 19초 (QD1), 2초와 18초 (QD2), 3초와 17초 (QD3)로 조절하여 성장하였으며, In이 공급되는 시간 동안 As shutter를 차단하여 As 공급을 중단하였다. In과 As의 차단 없이 S-K mode로 성장한 시료를 기준시료로 사용하였다 (QD0). AFM (atomic force microscope) 측정결과, In 공급시간이 1초에서 2초로 증가할 때, 양자점의 밀도와 종횡비(aspect ratio)가 증가하였고, 양자점의 균일도가 증가하였다. 그러나 QD3 시료는 QD1 시료에 비해 밀도와 종횡비, 균일도가 감소하였다. 10 K에서 PL 피크는 In 공급 시간이 증가할 때, 970 nm에서 1020 nm로 적색편이 하였고 반치폭 (FWHM: full width at half maximum)은 75 meV에서 85 meV로 증가하였다. QD2 시료의 PL 피크 에너지가 가장 낮았고, 가장 강한 PL 세기를 보였다. IPD 시간이 증가함에 따라 PL 피크에서 측정한 PL 소멸은 점차 빨라졌다. IPD 기법으로 성장한 양자점의 빠른 PL 소멸은 양자점 밀도와 종횡비 향상에 의한 파동함수 중첩의 증가와 구속 에너지 증가에 의한 것으로 설명된다.
본 논문에서는 유기물질로 오염된 퇴적토에서 동전기 침전 및 정화 기법을 이용하여 초연약한 퇴적토의 침하를 촉진시켜 밀도를 증진시키는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 인체에 무해한 에틸렌글리콜 유기물질을 일반수와 적정하게 섞은 오염수에 카오리나이트 점토를 혼합하여 함수비가 높은 슬러리 상태를 조성하여 만든 오염된 퇴적토를 시료로 사용하였다. 일반적으로 동전기기법을 이용한 전기영동 및 전기삼투에 의하여 슬러리내의 고형물 입자를 음극으로 이동시키고 간극수를 양극으로 배제시킬 수 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 오염된 퇴적토에 대하여 고형물함량, 공급전압 및 오염농도를 변화시키면서 동전기침전 및 동전기정화 시험을 연속적으로 동시에 수행하였으며 동전기침전 및 동전기정화 공정에서 발생한 시료의 침하 및 밀도 변화에 대하여 살펴보았다. 시험결과 오염퇴적토의 침하량은 공급전압이 클수록 고형물함량 및 오염농도가 작을수록 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 오염퇴적토의 밀도는 동전기 침전단계에서는 시료의 침하에 의하여 증가하고 동전기 정화단계에서는 물보다 무거운 유기물질의 유출에 의하여 감소하는 것으로 나타났다.
탄성파동방정식에서는 변위가 수직 및 수평방향으로 정의된다. 실제 탐사에서는 수직변위와 수평변위를 모두 측정할 수 있기 때문에 이를 이용하여 방향성을 갖는 변위벡터를 구성할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변위벡터의 크기를 목적함수로 이용하는 주파수 영역 탄성파 파형역산 기법을 제안하고자 한다. 변위벡터 목적함수는 주파수 영역 파형역산 알고리듬에 적용할 경우 기존의 역전파 알고리듬과 동일한 방식으로 역산을 수행할 수 있다. 변위벡터 목적함수를 이용하여 Marmousi 모델과 SEG/EAGE 암염 모델의 합성탄성파 자료를 역산한 결과, 기존의 역산기법에 비해 RMS 오차가 안정적으로 감소하였다. 특히, Marmousi 모델의 밀도와 SEG/EAGE 암염 모델의 암염 하부의 저속도층을 실제 모델에 더 가깝게 구현할 수 있었다. 변위벡터의 크기를 목적함수로 사용할 경우 경사방향이 수치적으로 불안정한 형태로 정의되므로 이를 안정화시키기 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 논문에서 제안한 변위벡터 목적함수를 이용한 파형역산을 수행하기 위해서는 다성분 탐사자료 획득이 필수적이므로 육상탐사에서의 다성분 탐사나 해저면 다성분탐사(OBC, Ocean Bottom Cable) 등의 연구와 병행되어야 할 것이다.
폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
수자원 분야에 대한 기후변화의 영향은 홍수, 가뭄 등 극치 수문사상의 증가와 변동성 확대를 초래하는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 예년에 비해 발생빈도 및 심도가 증가한 가뭄에 대한 모니터링 및 피해경감을 위해 정부에서는 국민안전처를 비롯한 관계기관 합동으로 생활 공업 농업용수 등 분야별 가뭄정보를 제공하고 있다. 국토교통부와 환경부는 생활 및 공업용수 분야의 가뭄정보 제공을 위해 광역 지방 상수도를 이용하는 급수 지역과 마을상수도, 소규모급수시설 등 미급수지역의 용수수급 정보를 분석하여 가뭄 분석정보를 제공 중에 있다. 하지만, 미급수지역에 대한 가뭄 예?경보는 기준이 되는 수원정보의 부재로 기상 가뭄지수인 SPI6를 이용하여 정보를 생산하고 있다. 기상학적 가뭄 상황과 물부족에 의한 체감 가뭄은 차이가 있으며, 미급수 지역의 경우 지하수를 주 수원으로 사용하는 지역이 대부분으로 기상학적 가뭄지수인 SPI6를 이용한 가뭄정보로 실제 물수급 상황을 반영하기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 상황을 반영한 가뭄모니터링 기법을 개발하고자 하였으며, 가용량 분석이 현실적으로 어려운 지하수의 특성을 고려하여 수위 거동의 통계적 분석을 통해 가뭄을 모니터링 할 수 있는 방법으로 접근하였다. 국가지하수관측소 중 관측기간이 10년 이상이고 강우와의 상관성이 높은 관측소들을 선정한 후, 일수위 관측자료를 월별로 분리하여 1월~12월 각 월에 대해 핵밀도 함수 추정기법(kernel densitiy estimation)을 적용하여 월별 지하수위 분포 특성을 도출하였다. 각 관측소별 관측수위 분포에 대해 백분위수(percentile)를 이용하여, 25%~100% 사이는 정상, 10%~25% 사이는 주의단계, 5%~10% 사이는 심한가뭄, 5% 이하는 매우심함으로 가뭄의 단계를 구분하였다. 각 백분위수에 해당하는 수위 값은 추정된 Kernel Density와 Quantile Function을 이용하여 산정하였고, 최근 10일 평균수위를 현재의 수위로 설정하여 가뭄의 정도를 분류하였다. 분석된 결과는 관측소를 기점으로 역거리가중법(inverse distance weighting)을 통해 공간 분포를 시켰으며, 수문학적, 지질학적 동질성을 반영하기 위하여 유역도 및 수문지질도를 중첩한 공간연산을 통해 전국 지하수 가뭄상태를 나타내는 지하수위 등급분포도를 작성하였다. 실제 가뭄상황과의 상관성을 분석하기 위해 언론기사를 통해 확인된 가뭄시기와 백문위수 25%이하로 분석된 지하수 가뭄시기를 ROC(receiver operation characteristics) 분석을 통해 비교 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 확률밀도함수를 이용하여 이동통실 채널 환경에서 필연적으로 존재하는 페이딩 환경을 고려한 DS/CDMA 시스템의 PN 부호획득에 대한 성능을 분석하였다. 시스템의 성능 분석은 나카가미-m 확률밀도함수를 이용하여 PN 부호 획득에 필요할 검출확률 PD와 오경보확률 PFA에 관한 식을 유도하였으며, 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 또한 DS/CDMA 시스템은 적응형 직렬 탐색 PN 부호 획득 기법을 사용하고, 위상 오류를 보정하기 위하여 레이크 수신기 각각의 브랜치에 PLL을 추가한 후 부호 획득 시간에 영향을 미치는 검출확률 PD와 오경보확률 PFA에 관한 식을 유도하였으며, 유도된 식을 이용하여 검출확률 PD,와 오경보확률 PFA을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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