본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버 상에서 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 과일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
The concept of loading functions was implemented to estimate runoff and nutrient concentrations from nonpoint sources. The model was applied to a sub-watershed of Bokha watershed in Ichon, Kyonggi-Do, to investigate its limitations. Runoff prediction base
이 연구에서는 반복읽기와 소리내어 읽기를 결합한 소리내어 반복읽기를 수학과 교수·학습 방법으로 제안하고, 소리내어 반복읽기가 학생의 학업성취도와 인지부하에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 또한 수학과 교수·학습 방법으로서 소리내어 반복읽기에 대한 시사점을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위하여 중학교 3학년 학생 4명과 고등학교 1학년 학생 4명을 대상으로 '함수의 극한' 단원과 '경우의 수/순열' 단원에 대해 소리내어 반복읽기를 실시하고 학업성취도와 인지부하가 어떻게 변하는지 분석하는 사례 연구를 진행하였다. 그 결과, 연구에 참여한 모든 학생들은 소리내어 반복읽기가 누적됨에 따라 학업성취도와 인지부하에서 긍정적인 변화를 보였다. 단원별로 비교했을 때, 경우의 수/순열 단원에 비해 함수의 극한 단원의 학업성취도가 낮았으며 인지부하 측면에서도 함수의 극한 단원에서 학생들이 더 높은 인지부하를 드러냈다. 학년별로 비교했을 때, 인지부하에서는 큰 차이가 없었으나 두 단원 모두 고등학교 1학년 학생 4명의 학업성취도가 중학교 3학년 학생 4명에 비해 높았다. 학년별 학업성취도는 특히 함수의 극한 단원에서 큰 차이가 있었지만 그 격차는 소리내어 반복읽기를 진행할수록 줄어들었다.
최근 오염총량관리제도를 위한 오염부하량의 관리문제가 대두되면서 이를 위한 수질분석의 중요성이 인식되고 있다. 그러나 시간적 변화를 가진 유입유량, 유입부하량 자료의 한계로 인하여 기준유량을 대상으로 하는 정적수질분석의 결과가 환경정책에 반영되고 있는 실정이며, 이는 하천유량의 변동과 강우 시 비점오염부하량을 무시한 지극히 제한된 분석에 국한되어 있다. 따라서 시간적 변화를 가진 동적수질분석의 결과가 정책에 반영되기 위해서는 자료의 확보가 우선이다. 본 연구에서는 월 별, 소유역 별 시계열 자료 확보를 위하여 합리적이고 사용이 용이한 방법을 제시하였다. 유출량의 경우, 기존의 비유량법과는 달리 저류효과를 고려한 토양수분 저류구조 Tank모형을 적용하여 장기간의 유출량을 산정하였고, 유출농도의 경우, 기존 인접유역의 동일 유달계수 적용과는 달리, 월 오염부하총량비와 유역오염부하 전달함수를 이용하여 월 별, 소유역 별, 수질변수 별 유출농도를 산정하였다. 산정된 유출량과 유출농도는 남강댐 상류유역 하천에서 WASP 모형을 가지고 동적수질분석을 하기 위하여 적용되었다. 그 결과 적절한 오염물질 농도곡선을 얻을 수 있었으며, 제안된 가정의 적용 가능성은 충분하였다.
본 연구에서는 배전계통에서 부하불평형을 고려한 분산형 전원의 운영에 대한 계획을 제안하였다. 또한, 배전계통의 실제 부하구성 분포를 고려하기 위하여 부하모형은 가정용, 산업용, 상업용, 사무용 및 농업용 부하 등의 집단 부하로 모형화 하였다. 또한, 목적함수로는 계통 유효전력손실을 사용하였고 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선 전압을 제약조건으로 정식화하였으며, 이 목적함수와 제약조건에 대한 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, GA를 사용하여 최적해를 탐색하였다.
최근 겨울철과 여름철에 다양한 냉난방기기의 보급이 급증하여 최대전력에 대한 기온의 영향이 상당히 커지고 있다. 이에 따라 기온의 영향으로 인한 계절성이 급등하여 전력수요 예측결과의 불확실성을 증폭시키고 있다. 그러나 아직까지는 이러한 냉방 및 난방부하의 급증에 따른 계절성 변화에 대한 체계적인 분석 방법이 정형화되어 있지 못하다. 따라서 본 연구에서는 누적기온반응함수, 기온분포함수, 공적분 및 오차수정모형 등을 바탕으로 엄격한 통계적 검증을 거쳐 냉난방부하 추정 방법을 연구하였고, 아울러 관련 결과를 제시함으로써 향후의 전력수급에 안정적 기반을 제공코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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