최근 수자원 분야에서 GIS의 활용은 유역의 수리, 수문분석을 위한 모형의 입력자료 생성 및 모의 결과를 가시화, 이에 따른 유역관리 시스템의 구축 등 폭넓게 활용되고 있다. 또한 국가지리정보시스템에 조사를 통해서 수치지형도 및 주제도를 구축, 구축된 자료의 표준화를 실시하고 있는 실정이다. 그러나 수자원 분야에서 GIS를 활용하기 위한 기술은 주로 선진국을 중심으로 발전하여 왔기 때문에 우리의 실정에 맞지 않아 활용측면에 있어 신뢰할 만한 결과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 따라서 국내 상황을 고려하면서 수자원이라는 전문분야 적용에 적합한 GIS(HyGIS)를 개발하고 여기에 수리, 수문분석모형을 연계하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 구비한 모형개발이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 국내 소프트웨어 GeoMania(HyGIS)에 의한 GIS 정보처리의 자동화를 기반으로 하여 실무에서 활용도가 높은 수문모형인 HEC-HMS 및 HEC-1과 수리모형인 HEC-RAS를 연계 및 통합하기 위해서 HyGIS에서 DLL형태로 제공되도록 하였다. HyGIS에서는 수문학적 DEM 분석 및 공간정보 생성, 선형참조가 가능한 하천 네트워크 생성, 유역 시설물 관리 등의 기능을 제공하며 COM(Component Object Model)을 기반으로 개발된 시스템으로 다른 소스로부터 개발된 컴포넌트를 연계하여 시스템의 기능 확장을 손쉽게 수행할 수 있도록 하였을 뿐만 아니라 공간 DB는 GeoMania의 고유 DB인 GSS를 이용한다. HyGIS-HMS는 HyGIS를 통한 국내 유역의 지리정보를 활용하여 HEC-HMS 뿐만 아니라 HEC-1을 추가하여 사용자의 기호와 편의에 따라 모형을 선택할 수 있도록 하였으며 HEC-1의 결과를 가시화하기 위해서 챠트 기능을 추가하였으며 매개변수를 자동으로 산정할 수 있도록 시스템을 구축하였다. HyGIS-RAS는 국내 하천유역에 대해서 기구축 되어있는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)자료를 직접 활용하도록 구성되어있고 자료를 활용하여 제내지와 제외지를 통합하여 TIN분석을 실시하여 범람 홍수해석에 활용할 수 있도록 하였다. 하천수리해석의 기능을 보강하기 위해 역산조도계수 산정모형, 상류-사류 천이류 구간에 대한 부등류 해석모형, 범람 홍수류에 대한 홍수위 산정모형, 하천수리계산시의 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.
현대의 산업이 발전함에 따라 전력에 대한 수요량이 증가하고 송전 용량이 커야할 필요성이 점차 요구되고 있다. 발전소에서는 고전력용 케이블(power cable) 시스템을 유일한 전송 수단으로 사용하여, 생산한 고전압의 전기를 전송한다. 이 논문에서 우리는 활선 상태에서의 6.6kV 전력 케이블에서 발생하고 있는 열화 특성을 연구하였다. 활선 상태에 있는 케이블을 2000일 동안 측정한 데이터를 추출하고 결과에 대하여 수차례의 필터링 과정을 거쳐 분석한 결과, 절연 저항은 시간에 따르는 선형 특성을 나타낸다는 결과를 얻어내었다. 더 나아가서, 6.6kV 전력 케이블이 나타내는 열화 과정이 진행하는 특성은 열열화(heat deterioration) 과정을 따르고 있음을 확인할 수가 있었다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.53-73
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1997
대부분의 조직들은 그 조직의 생존과 발전을 위해 장기 전략 계획과 동시에 운영 을 위한 구체적 단기 계획(예 : 생산 계획)을 항상 수립 또는 조정하고 있다. 특히 장기적인 관점에서의 이익 극대화와 생존을 위해 수립되거나 조정된 장기 전략 계획을 효과적으로 달 성하기 위해서는 실제 그 전략을 수행하기 위한 단기 계획에 대한 전략 계획 결과의 일관되 고 지속적인 반영이 필수적이다. 그러나 단기 계획 수립 시점에서 전략 목표나 전략 계획의 내용을 단기적으로 실현 가능한 이익 관점에서 양적으로 구체화하여 평가하기 어려운 현실 적 이유로 인해 대부분의 경우 객관적으로 측정 가능한 단기 이익을 극대화하는 방향으로 단기 계획을 수립하는 것이 보통이다. 따라서 이러한 단기 계획의 수립은 장기 전략 계획과 의 불일치를 가져오게 되며 궁극적으로 기업의 장기적 이익 극대화와 생존에 불리한 결과를 초래할 수도 있다. 이에 따라 본 연구에서는 장기전략 계획이 구체적인 단기 계획에 있어 어떤 구체적이고 명시적인 의미나 결과를 가지게 되는지를 파악할 수 있는 체계를 모형화 하고, 이를 바탕으로 장기 전략 계획을 달성하기 위해 혹은 장기 전략 계획의 변화가 발생 했을 경우 이에 따른 단기 계획에의 일관된 조정을 수행할 수 있는 방법론을 개발 제시하고 자 한다. 본 연구에서는 이를 위해 장기 전략 계획으로는 포트폴리오(Portfolio) 계획 모형을 가정하고 있으며, 단기 계획 수립은 최적화 모형(예 : 선형계획법)을 사용하는 것을 전제로 하여 신경망 기반 응용최적통제(Adaptive Optimal Control)기법을 통해 포트폴리오 모형을 전략 목표를 위한 최적화 모형의 통제 및 조정을 수행함으로써 전략 계획에 의한 단기 계획 조정을 달성하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 장기 전략 목포를 달성하기 위한 일 관적인 기군에 따른 적절한 단기 계획의 통제가 가능하다는 것을 보여주었으며 나아가서 장 기 전략 목표와 단기 이익간의 체계적인 상호 교환적 절충의 가능성 역시 경험적으로 증명 하고 있다. 이는 대부분의 기업 환경에 적용되어 현대의 빠른 기업 환경 변화에 대응하기 위한 전략 계획의 변화를 신속하고 효과적으로 단기 계획에 반영할 수 잇는 방법을 제시함 으로써 기업의 전략 목표 달성에 중요한 역할을 담당할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 애니메이션 갈등의 VST 특징을 조사하고 강도를 측정한 이태린의 연구 결과에 대한 심화연구로 초개인적 갈등영상과 초개인적 갈등 값을 기반으로 시작되었다. 본 연구의 목적은 초개인적 갈등 강도 값(ESSPC)을 자동 계산하는 모델을 찾아내는 것이다. 따라서 본 논문에서 SPC 영상을 분석하였으며, ESSPC 값을 자동 계산하는 모델을 찾아내기 위해 의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 이들을 활용하여, 1)SPC를 분석하기 위한 20 개의 영상 Feature값을 제안하였다. 그리고 2)의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하여 ESSPC 값을 자동 계산하는 선형모델을 찾아냈다. 그 결과로 3)제안된 시스템은 9.25%의 평균 자승오차의 제곱근 보이며, 그 효율성이 증명되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이를 계속 발전시켜 성공적 애니메이션의 제작을 위한 자동 검증시스템을 개발하고자 한다.
본 연구에서는 수상 태양광 발전설비를 위한 부유체 개발에 대하여 연구하였다. 부유체는 단위 모듈로 이루어진 금속재질의 프레임과 상부의 태양광 패널들을 수상에서 부력을 이용하여 지지하는 부품이다. 단위 모듈화된 프레임의 구조와 태양광 패널의 설치 환경을 고려하여 부유체에 작용하는 하중을 산출하였다. 부유체의 형상은 수압과 부력을 고려하여 바깥쪽으로 둥근 형태를 가지도록 하였으며, 유한요소해석을 수행하여 부유체의 세부 형상과 두께를 설계하였다. 설계된 부유체는 선형저밀도폴리에틸렌 플라스틱을 사용하여 회전성형법으로 제작하였다. 부유체의 압축강성을 측정한 결과, 제작된 부유체는 최대하중 322.7 kgf의 4배 이상에서도 붕괴를 일으키지 않고 강성을 유지하는 것으로 나타났다. 부유체의 장기 압축 시험을 수행하기 위하여 중력을 이용한 무게추 방식의 장기 하중 인가 장치를 제작하였다. 부유체에 무게추를 올린 후 7일 간 부유체의 압축량을 측정한 결과, 작은 하중에서도 지속적인 압축 변형이 발생하였다. 그러나 상시 하중 100 kgf 에 대하여 10년 압축량을 예측한 결과 약 4.64 mm 의 작은 변형이 예측되었다. 이와 같이 개발된 부유체는 수상 태양광 발전시스템에 사용이 가능한 것으로 나타났다.
지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.
대공간 구조는 3차원적인 힘의 흐름과 면내력에 의해 외부하중에 대한 저항능력을 확보하는 형태저항형 구조로서 기본적인 구조저항 메커니즘은 구조물 자체의 곡률을 이용하여 면외방향으로 작용하는 외력을 주로 면내력으로 저항할 수 있게 한 구조시스템이다. 따라서 최소의 재료로, 가볍고 얇게 대공간을 만들 수 있는 장점이 있다. 대공간 구조시스템 중 연성 구조물의 일종인 막 구조, 케이블 구조 또는 복합 구조체로서의 막-케이블 구조물의 비약적인 발전이 최근 주목을 끌고 있다. 즉, 기존의 일반 구조재보다 가볍고 축 강성은 강하나 휨 강성은 매우 작은 막 및 케이블을 사용하여 대공간 구조물을 보다 효과적으로 구축할 수 있는 구조시스템을 말한다. 그러나, 이러한 구조물은 하중 레벨이 어느 임계값에 도달하면 구조물의 형상에 따라 뜀좌굴(snap-through) 또는 분기좌굴(bifurcation)에 의한 불안정 현상이 일어나며, 이로 인한 파괴 메커니즘의 파악은 구조설계에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 텐세그리티형 케이블 돔 구조물의 구조시스템에 따른 정적 불안정 거동 특성을 파악하기 위해 먼저, 형상해석을 통해 복합 케이블 돔 구조물인 Geiger형, Zetlin형 및 Flower형 케이블 돔 구조물의 초기응력에 의한 형상을 결정하고, 형상해석 결과를 기준으로 하여 정적 외력에 의한 불안정 문제를 파악하고자 한다.
최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.