홍수시 홍수관리체계는 기상청 등 관련기관으로부터 수위, 강우 등 수문자료를 취득하고, 저수지의 실시간 저수지 수위자료와 강우예측정보를 이용하여 홍수 유입량 및 방류량을 계산하고 홍수 단계별로 홍수분석을 실시한 후 조기에 상황을 전파하고 선제적으로 대응할 수 있는 운영체계가 필요하다. 본 연구에서는 기상청 레이다 및 위성자료 기반의 실시간 강우예측 자료를 적용한 저수지 홍수예측 및 하류부 침수 안전성 분석에 활용하기 위한 저수지 홍수분석 모듈을 개발하였다. 홍수량 산정은 Clark 방법과 NRCS 단위도법을 적용하고, 하류하천 수리해석을 위해 미환경청의 SWMM EXTRAN 블록을 수리해석 모형을 적용하였다. 홍수 실시간분석은 기상청 발표 예측 강우량을 이용하여 유역의 유출량을 분석하고 저수지 유입량을 산정할 수 있도록 하였으며, 이때 유입량에 의하여 저수지 홍수관리 수위를 상회하게 되면 여수토를 통하여 하류 하천으로 방류하도록 설계하였다. 방류된 홍수량은 하천을 따라 홍수추적을 수행하고 하천의 주요 지점에서 하천기본계획에서 수립된 홍수위의 상회 여부를 판단하여 관리자가 침수여부를 판단할 수 있도록 모듈을 개발하였다. 개발모듈의 검증을 위해 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$용수구역에 적용하여 백곡지구 농업용저수지 둑 높이기사업 기본계획(2011)에서 산정한 가능최대강수량에 대한 6시간, 12시간, 18시간, 24시간 홍수량을 HEC-HMS, HEC-1 모형으로 산정한 결과 비교하였다. 본 모듈은 농촌지역 홍수관리체계를 구축하는데 활용될 것으로 기대된다.
자연언어 처리 시스템의 전단부인 형태소 분석 모듈은 해결해야 할 두 가지 문제를 갖고 있다. 하나는 형태소 분석기가 여러 개의 분석 결과를 출력하여 생기는 품사 중의성이고, 다른 하나는 주어진 문장에 미등록어가 사용되어 형태소 분석이 실패되었을 때이다. 본 논문에서는 이 문제들을 해결하는 한국어 품사 태깅 시스템 KTS를 소개한다. KTS는 주어진 어절에 대해 모든 가능한 분석을 하는 형태소 분석기, 미등록어를 예측하는 미등록어 추정 모듈, 음절 정보와 단서 형태소를 이용하여 미등록어 후보의 수를 줄이는 미등록어 후보 여과기, 그리고 미등록어의 출현을 모델안에 포함한 품사 태깅 모듈로 구성되어 있다. KTS 의 품사태깅 모듈에는 두가지 태깅 방법인 경로 기반 태깅과 상태 기반 태깅의 유일 출력과 다중 출력 기능이 모두 구현되어 있으며, 실험에 의하면, 미등록어가 포함되지 않은 어절에 대해서 89.12%, 미등록어가 포함된 어절에 대해서 68.63%의 정확률을 각각 나타내었다.
대단위 태양광 발전소 또는 고층건물에 설치된 태양광 모듈의 결함을 분석하는데 있어 열화상 카메라를 통한 온도로써 태양광 모듈의 결함을 검출하는 방식이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라로 얻은 영상을 온도로 표현하는데 필요한 영상처리를 각각의 태양광 모듈들을 셀 단위로 분류하고 해당 셀을 기준으로 행 이미지를 ROI로 잡은 후 이미지 저장을 하는 방법을 제안한다.
현재 양산중인 태양전지모듈의 효율은 일반적으로 태양전지보다 2~3% 낮은 상황이다. 이것은 태양전지모듈의 구성 부품 및 공정기술 등 여러가지 요인에 의한 것으로 태양전지 모듈의 고 효율화를 위해서는 이러한 요소에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 태양전지 모듈 구성 부품 중 PV-ribbon이 태양전지모듈에 적용되는 과정에서 발생하는 저항에 대한 분석을 통해 PV-ribbon의 저항이 모듈 효율에 미치는 영향을 실험을 통해 검토하고자 하였다.
최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
PV모듈은 다수의 태양전지를 상호 연결한 후 라미네이션(Lamination)공정을 통해 오랜 시간 견딜 수 있는 하나의 구조물로 만든 것이다. 외부환경 노출되어 장시간 발전하는 PV모듈은 설하중 풍하중 등 다양한 응력을 받는다. 이러한 외부 응력은 PV모듈 내부의 태양전지를 파손시켜 발전 출력의 감소를 발생 시킬 수 있다. 따라서 기계적 신뢰성을 보장하는 것은 매우 중요하며, PV모듈의 기계적 강도를 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 PV모듈의 기계적, 물리적 변형을 최소화 하고자 PV모듈 전면에 사용되는 강화유리의 두께를 증가시켜 기계하중 시험을 진행하였다. 실험은 K SC IEC 61215의 PV모듈 인증시험 기준에서 제시하는 기계강도 시험과 동일한 방식으로 시험을 실시 하였으며, 전면유리 두께가 3.2 mm, 4 mm, 5 mm인 PV모듈을 사용하여 하중에 대한 최대변형과 출력 변화를 관찰하였으며, EL (electroluminescence) 측정을 통하여 기계강도 실험전 후의 모듈 내부 태양전지 파손 여부를 확인하였다. 이러한 결과는 PV모듈에 대한 내풍압 및 적설하중 등 Field에서 발생될 수 있는 물리적 내구성능을 분석하는데 많은 도움이 될 수 있다.
본 논문에서는 직류송전 적용을 위해 전력계통과 연계된 모듈형 멀터레벨 컨버터(Modular Multi-level Converter)의 유 무효 전력제어에 대해 시뮬레이션 모델을 개발하고 그 특성을 분석하였다. 분석에 고려한 모듈형 멀티레벨 컨버터는 한 암당 12개의 서브모듈로 구성되어 있고 모듈레이션은 NLC (Nearest Level Control) 방식을 사용한다. 또한 DC 커패시터의 밸런싱은 버블소팅 방식을 적용하였고 순환전류를 억제하는 알고리즘을 고려하였다. 시뮬레이션을 통해 분석한 유 무효전류제어를 실험적으로 검증하기 위해 10kVA DC 1000V 하드웨어 축소모형을 제작하고 실험을 실시하였다. 실험결과는 시뮬레이션 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 향후에는 교류전압 불평형 보상과 순환전류 제어, 컨버터 보호에 대한 다양한 알고리즘을 도출할 예정이다.
시스템의 대규모, 복잡화는 시스템의 결함 여부를 테스트하는 것을 어렵게 하고 있다. 시스템의 구성은 기능별 모듈로 나눌 수 있으며, 시스템의 각 모듈이 전체 시스템의 신뢰도에 미치는 영향의 효율적인 분석을 통해 시스템 전체에 대한 효율적인 테스트 전략을 수립할 수 있고 이는 전체 시스템 테스트의 효율을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 시스템 모델을 정형화된 모듈로 나타낼 경우 그 시스템의 동작상의 논리적인 정확성, 성능분석 및 신뢰성 예측 등의 여러 특성 등의 효율적인 분석이 가능하다. 본 논문에서는 시스템 모듈을 그래프 모델로 정형화하고, 이것의 시스템 동작 특성을 기반으로 한 분석을 통하여 각 모듈이 전체 시스템의 신뢰성에 미치는 영향을 분석하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 기업 이미지에 타격을 줄 수 있는 부정적인 SNS와 Web 데이터를 빠르게 분석하여 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 SNS 및 Web Data를 수집하는 데이터 수집 모듈(Data Collection Module), 수집된 데이터를 저장하는 HBase 모듈(Hbase Module), 수집된 데이터의 의미 분석을 수행한 후 데이터의 의미를 평가 및 분류하는 데이터 분석 모듈(Data Analysis Module) 그리고 관리자에 의해 요청된 질의어에 따라 기업과 관련된 SNS와 Web데이터를 이용하여 최적화된 Map Reduce 과정을 수행하는 PSH 모듈(Priority Scheduling Hadoop Module)로 구성된다. 본 논문은 이런 모듈들을 통하여 SNS와 Web 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 이 분석 결과를 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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