인터넷의 발전으로 웹 상에 수많은 문서 및 정보가 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 정보를 담은 웹 문서를 검색하여 주는 웹 정보 검색 기술은 매우 중요하게 되었다. 본 논문에서는 웹 정보 검색 시스템의 성능 향상에 효과적인 몇 가지 주요한 기술을 제안하였다. 기존 시스템들은 주로 문서와 질의의 유사도를 계산하여 이를 주요 정보로 이용하였다. 그러나 본 논문에서는 여기에서 한 걸음 더 나아가 문서 안의 각 문장들이 질의와 얼마나 유사한가를 계산하여 이를 이용하는 기법을 제안하였다. 이러한 문장-질의 유사도를 성숙된 자연어 처리 기술 없이 근사적으로 계산하는 방법을 소개하였다. 그리고 이계산 작업은 문서 수의 증가에 선형적인 계산량의 증가를 가져 옴을 보임으로써 실용적인 대용량 시스템에서도 사용할 수 있음을 보였다. 그 다음으로 제안된 주요한 기술은 출력 문서의 순위화에 계층적인 개념을 도입하는 것이다. 이 기법을 사용함으로써 상당한 성능 향상을 이룰 수 있음을 보였다. 그 외에도 웹 문서의 특징인 하이퍼 링크 정보와 타이틀 정보를 이용하여 어느 정도의 성능 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 이러한 기술들의 타당성을 입증하기 위해 대용량 웹 정보검색 시스템을 개발하고 실험하였다.
전기자동차 또는 수소를 이용한 연료전지 자동차 등 미래 도로운송부문에서의 주요 에너지 수요는 전기에너지이며, 따라서 풍력 등 신재생에너지 자원을 이용한 에너지 생산 및 공급 전략은 미래의 지속가능한 에너지 시스템 구축에 필수적 고려 요소이다. 신재생에너지 자원 기반의 에너지 생산 시스템은 비단 관련 요소 기술의 개발 및 효율 향상뿐만 아니라 자원 잠재성의 지역적 특성 및 관련 기술들의 최적 설계를 포함한 새로운 공급 전략이 반드시 수반되어야 한다. 본 연구에서는 미래 도로운송부문에서의 주요 에너지 수요 만족을 위한 풍력기반 전력생산 공정 설계 및 최적화를 수행하였으며, 다양한 설계 대안들의 경제성을 평가 및 분석하였다. 최소비용을 목적함수로 설정하고, 수요만족, 에너지 흐름, 최대기술 용량 및 부지사용 제한 등 다양한 제약조건을 포함한 혼합정수선형계획(MILP)모델을 개발하였다. 특히 육상 풍력단지 조성 시 사용 가능한 부지 제한성 및 해상 풍력단지의 높은 자원 잠재성 등 실제 풍력 단지 조성 시 고려되어야 할 다양한 실제적 요소를 제약 조건으로 포함하였다. 제안된 최적화 모델의 효용성을 검증하기 위하여 육/해상 풍력발전단지를 포함한 제주도 전력생산 시스템 설계 문제에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모델을 통하여, 해상 및 육상 풍력단지 간의 비용 효율성 등 제주도에 적합한 최적 공급 시스템을 설계하였으며 경제성을 평가하였다. 또한 사용가능 부지면적에 관한 정책, 필요 부지면적 및 기술의 생산비용 변화 등 주요 비용 관련 변수에 관하여 최종 전력 생산 비용의 민감도 분석을 수행 하였다.
복수 무인기를 운영하는 환경에서 분산 임무 할당 알고리즘의 사용은 임무를 지휘 통제하는 중앙 관제 시스템이 없기 때문에 중앙 집중식 임무 할당 방식에 비해 무인기의 임무 중 탈락 이벤트로부터 보다 큰 강건성을 가지게 된다. 또한 무인기 스스로 상황을 인지하고 통신을 통해 임무를 재할당 하는 방식이기 때문에 임무 반경 또한 더욱 넓힐 수 있는 장점을 가지고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 비용이 감소함에 따라 임무 환경에서의 복수 무인기 운용에 대한 필요성이 증대되고 있으며, 작전 반경이 넓고 단일 고장에 강건한 분산 임무 할당 알고리즘에 대한 연구 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 대표적인 분산 임무할당 알고리즘인 CBBA를 기반으로 하여, 기존에 점 좌표로 단순화 되어 설정된 임무 종류를 점 좌표에 대한 감시 업무와 선형 경로의 정찰 임무로 구분하여 보다 현실에서의 임무 상황을 반영할 수 있도록 발전시켰다. 본 연구의 결과로서 복수무인기가 과다 임무가 부여된 상황에서 동일한 임무위치 및 보상을 갖는 상황을 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 최종 보상합(global reward)을 비교한다.
디지털 마스터 배급 기반의 디지털시네마는 입체영화를 중심으로 발전하고 있다. 2004년에 발표된 Digital Cinema Initiatives (DCI)규격 1.0은 이미 입체영화 상영을 고려한 표준으로 발표되었다. 현재는 Society of Motion Picture and Television Engineers(SMPTE)에서 가정에서 상영되는 입체 콘텐츠 규격을 정의하기 위한 특별위원회가 구성되었다. 현재 헐리우드 중심의 상업용 입체 디지털시네마는 대부분 컴퓨터그래픽 기반의 애니메이션이 주류를 형성하고 있다. 그러나 영화적인 특성을 고려할 때 실사 영상을 획득, 편집후 상영하는 입체 디지털시네마 제작이 반드시 필요하다. 본 논문은 먼저 입체영상 제작흐름 중 NLE (non linear editing) 시스템에서 입체검안이 가능함을 증명한다. 그리고 입체 검안을 응용해 새로운 입체 디지털시네마 제작흐름을 제안하고자 한다. 실험결과 120Hz 기반의 3D Ready TV에서 콘텐츠 편집은 장애요소가 많았지만, Line Interleave방식의 모니터와 원평광 안경을 이용한 국산 입체모니터에서는 대부분 안정적인 편집이 가능하였다.
자전거는 에너지 소모나 오염을 발생시키지 않는 지속가능한 녹색교통수단으로 정부는 자전거이용 활성화를 적극 추진하고 있다. 그러나 자전거 시장규모 증가와 함께 자전거 사고 또한 지속적으로 증가하고 있다. 현재 KHCM에서 제시하고 있는 자전거도로 평가는 자전거도로를 유형별로 구분하여 각기 다른 효과척도를 적용하여 자전거의 이동성과 안전성을 평가하고 있으며, 현장조사를 통한 자료수집을 통해 도로를 평가하고 있다. 본 연구에서는 공공자전거에 장착된 GPS수신기를 활용한 자전거 주행환경 평가 방안으로 수집된 자전거 주행속도자료를 이용하여 모든 자전거도로에 적용 가능한 구간단위의 자전거 주행환경을 평가하는 방법론을 제시하였다. 주행쾌적성 평가지표 개발을 위해 자전거GPS속도계를 장착한 실험자전거를 이용하여 도로선형, 신호교차로 및 과속방지턱의 유무 등 주행환경이 다른 자전거도로의 속도자료를 수집하였다. 분석시간동안 자전거 주행환경평가를 위해 자전거 주행속도 감소량을 분석하여 주행쾌적성을 0~1 사이의 값으로 계량화한 CCI(Cycling Comfortability Index)를 개발하였다. 실험구간별로 산출된 CCI를 분석한 결과, 주행쾌적성은 신호교차로와 종단구배의 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, 이를 바탕으로 도로환경에 따른 LOCC(Level of Cycling Comfortability)를 도출하였다. 본 연구의 결과는 GPS수신기를 장착한 공공자전거에 적용하여 자전거 교통의 모니터링 시스템으로 발전시키는데 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
로터에 작용하는 불균형한 반복 하중은 풍력발전기에 구조적 하중을 발생시키고 이러한 하중이 구조물에 지속적으로 누적되면 피로 파괴와 수명 단축을 발생시킨다. Individual pitch control(IPC)는 이러한 구조적 하중을 저감시키고 풍력발전기의 작동 수명 연장에 효과가 있는 제어 방법이다. 본 연구에서는 Decentralized LQR(DLQR)과 Disturbance accommodating control(DAC)를 이용한 IPC 설계를 제시한다. DLQR은 로터 회전속도 제어를 위해 사용하였고 DAC는 블레이드에 외란으로 작용하는 바람(난류) 효과를 상쇄하도록 구성하였다. 제시된 IPC제어기의 구조적 하중 저감 효과는 Gain-scheduled PI로 설계된 Collective pitch control(CPC)과 비교하여 확인하였다. 또한, IPC의 구조물 하중 저감 효과를 확인하기 위해 피로 누적에 의한 손상정도를 나타내는 피로등가하중(DEL)을 이용하였다.
도시의 외연적 확산은 도시 주변부의 농지나 녹지지역을 도시적 용도로 전환시킨다. 도시주변부의 개발은 도시기반시설의 설치비용 및 교통비용 등 여러 가지 사회적 비용을 수반한다. 도시의 확산과정에서 새롭게 개발되는 도시 주변부의 개발특징을 파악하고 이를 합리적으로 관리하는 것은 지속가능한 도시발전을 위한 중요한 과제이다. 본 연구는 대구광역시를 대상으로 1990년과 2000년 사이 도시주변부의 신개발지를 대상으로 위성영상, 토지관리정보시스템, 인구 및 주택총조사 자료 등을 GIS로 구축 활용하여 토지이용전환에 영향을 주는 요인, 토지이용현황 및 공간적 분포, 개발 밀도 등을 중심으로 개발특성을 도출하였다. 분석결과 대구광역시의 도시지역의 확장은 주거지 개발이 주도한 가운데 지역에 따라 산업단지 및 유통단지 등의 형태로 토지이용의 차이를 보였다. 이러한 결과를 기초로 도시개발의 입지, 규모, 밀도 등의 도시성장관리에 필수적인 다양하고 유용한 정보를 제공할 수 있었다.
국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.
전 세계적으로 환경오염 문제로 국제해사기구인 IMO(International Maritime Organization)에서는 이산화탄소 배출량과 관련된 지수인 EEDI(Energy Efficiency Design Index)를 만들어 새로 건조되는 선박들에 대한 규제를 적용하고 있다. 본 연구에서는 158k 원유운반선의 선형과 프로펠러 후류를 분석하여 새로운 형태의 에너지 저감 장치인 ring stator를 제안하였다. 최근의 선박들은 반류가 적은 즉 선미부 유속이 빠른 경향으로 발전되고 있어 덕트가 포함된 ESD(Energy Saving Device)는 저속비대선이라도 컨테이너선처럼 적용하기가 어렵다. 본 연구에서 제안한 ring stator는 이러한 점을 고려하여 새로이 개발된 장치로써 자항 성능 향상 뿐 아니라 저항 성능의 최소화를 목표로 설계를 진행하였다. Star-CCM+의 상용 프로그램을 활용하여 CFD 해석을 통해 설계한 ring stator의 성능을 확인하였고 최종 제시한 설계안에 대해 약 3.4 %의 추진 효율 개선 효과가 있음을 확인하였다. 설계된 ring stator에 대한 실험과의 비교 등을 통해 성능 검증 및 보다 정도 높은 최적화에 대한 연구를 추후 수행할 계획이다.
IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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