요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
본 연구에서는 LIP에 의한 극한강우로부터 발생되는 극한홍수량을 산정한다. Huff 형 강우시간 분포를 기후변화 시나리오별로 적용하고, 원전주변지역에서의 상세한 토지이용조건의 변화를 고려하여 빈도별 홍수량을 산정한다. 외부침수해석의 정교화를 위한 상세 지형자료를 구축하고, 원자력발전소 부지의 상세 DEM 자료를 생성한다. 이를 위해서 원자력발전소 부지에서 건물, 연석, 도로 등의 영향을 분석하고 토지이용상황에 따른 조도계수를 산정한다. 또한 원전지역에서의 외부침수재해도 분석을 위해서 국립해양조사원에서 검토한 기후변화를 고려한 조위분석 자료를 외부경계조건으로 설정한 후 부지에 대한 2차원 수리분석을 실시한다. 침수심, 침수유속, 침수시간, 침수동압력 분석 등 2차원 침수해석결과를 바탕으로 발생빈도별 침수심, 침수강도 등의 정량적인 분석을 통해서 빈도별 재해도 곡선을 개발한다. 그리고 원전지역에서의 외부 침수에 대한 대표적인 재해도 곡선을 산정하기 위하여 재현기간별 지속시간에 따른 침수심을 분석하고 정리한다. 재현기간별 침수심에 대해 확률 분포형을 적용하기 위해서 AIC검증을 통한 분포형의 적합성을 분석을 실시한다. 또한 재현기간별 지속시간에 따른 침수심들 간의 상관관계를 분석하여 분포형에 적용한다. 적용된 분포형을 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 대표적인 확률론적 외부 침수 재해도 곡선을 산정한다. 본 연구를 바탕으로 원전 부지 및 그 부속 시설물(SSC)의 홍수방지 기능과 홍수 대비 시설물에 대한 적용 절차의 신뢰성, 홍수 저감 및 대응 전략에 대한 정량화가 가능하여 원전 홍수 위험에 대한 정량적인 평가 지원이 가능하겠다. 고려할 외부 홍수와 관련된 원전 내부시설 및 장비에 대한 상세한 모델링 절차, 특정 시나리오에 대한 홍수 방지 및 예방과 관련한 SSC의 정량화, 홍수저감 활동과 관련된 통제실 외부 시설물에 대한 수동 조작에 대한 평가가 이루어질 수 있겠다.
대기오염물질 중 입자상물질(particulate matter, PM)의 크기분포 측정은 주로 다단임팩터(cascade impactor)에 의해 이루어지고 있다. 임팩터 각 단에 포집된 입자의 무게를 측정하여 입자상물질의 크기 분포로 환산하는 다단임팩터는 입자의 샘플링에 많은 시간이 소모되며 필터의 전처리 및 무게측정과정이 번거롭고, 시간에 따른 농도분포의 추이를 파악할 수 없는 단점이 있다. (중략)
수공구조물 설계에서 가장 중요한 일은 설계홍수량을 결정하는 것이다. 따라서 설계홍수량 산정에 영향을 미치는 여러 가지 요소 중 적절한 설계 강우의 시간분포 방법을 선택하는 것은 중요한 일이다. 설계 강우의 시간분포 방법에는 여러 가지 방법들이 있으며, 그 중에서 최근 첨두홍수량 산정을 위한 설계 강우의 시간분포 방법에 많이 이용하고 있는 Huff의 4분위법은 6시간 이상의 무강우시간을 갖는 강우사상을 자료로 이용, 분석하여 설계 강우의 시간분포 방법을 제시한 방법이다. 본 연구에서는 Huff의 4분위법에서 이용한 자료와 달리 1961년부터 2004년까지 서울지역 강우 관측자료 중 지속기간별 연 최대치 강우자료를 이용하여 강우의 시간분포 특성을 분석하고 이전의 연구 결과와 비교하였다. 각각의 결과에 대하여 비교한 결과 서울지역의 경우 연 최대치 강우의 지속기간이 짧을 경우 무차원 누가곡선이 Huff의 4분위법 결과에 비하여 비교적 완만하게 나타났으며, 지속기간이 점점 증대될수록 무차원 누가곡선은 Huff의 4분위법 결과와 유사하게 나타났다.
본 연구에서는 화재 시뮬레이션인 FDS와 피난 시뮬레이션인 Pathfinder를 이용하여 건물의 중앙제어실을 화재발생 지점으로 설정하여 화재안전성 평가 연구를 수행하였다. 먼저 화재시뮬레이션을 이용하여 시간의 경과에 따른 가시거리 분포, 온도분포, CO의 농도분포 등의 정량적 결과를 도출 하였으며, 이 결과를 토대로 피난시뮬레이션을 실시하여 재실자들의 피난시간을 계산함으로써 최종적인 피난안전성 평가 결과를 도출하였다. 화재 시뮬레이션 결과 가시거리의 분포에 따라 위험도가 증가하기 때문에 이 값을 이용하여 피난시뮬레이션을 실시하였으며 그 결과 최종적으로 127.9초에 모든 인원이 대피하는 결과를 얻을 수 있었다. 수치해석 결과 건물 내 모든 장소에서 피난 소요시간이 피난 허용시간을 초과하지 않는 것으로 분석됨에 따라 대피자의 안전성이 확보되는 것으로 분석되었다. 이러한 안전성 평가의 결과는 최악의 조건인 소방설비의 미작동에 근거한 종합안전성평가로서 실제 화재 발생 시 소방설비와 연계한다면 보다 우수한 피난안전성능이 확보될 것으로 평가할 수 있다.
HMM의 약점인 상태 지속 분포를 개선하는 새로운 개념의 확률적 전역+지역 시간 지속 분포 segment 모델(GL-STDM)을 제안한다. 즉, 시계열 신호의 전역적 시간 정보를 표현하고, 각 상태 별 duration 모델과 각 상태의 duration 정보 사이의 상관관계를 표현하는 global pattern (shape 또는 long-term dependency)을 제안한다. 그러나 제안 모델은, Markov 가정을 깨뜨리기 때문에 dynamic programming이 자랑하는 단순함, 효율성을 유지하지는 못한다. 하지만 최근 부각되는 방법인 Monte Carlo 표본 기법을 이용하여 효과적으로 문제를 해결하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 제안 모델 GL-STDM의 개념과 정의, 그리고 추론 방법과 모델 평가 방법을 기술하였다.
본 연구에서는 개별차량의 차두시간분포 분석을 통해 고속도로 설계용량 산정모형을 개발하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 교통류 기본관계와 차두시간 분포특성을 분석한 결과, 1) 개별차량 자료로부터 작성한 속도-교통량 관계는 선형을 이루지 않고 상당한 편차가 있는 분포를 이루고 있었으며, 2) 속도별 차두시간의 통계적 분포는 Pearson type V 분포의 형태로 추정하였을 경우 통계적 검정값이 가장 우수하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형은 기존 미국 도로용량편람의 용량의 정의에 본 연구의 결과인 속도별 최소차두시간의 통계적 정의를 포함시킴으로써 개발하였다. 새로운 고속도로 설계용량 산정모형에 의해 설계속도별로 산정한 용량수준을 기존의 용량편람에서 제시한 용량과 비교한 결과, 본 연구에서 제시한 도로설계 시 기준용량은 설계속도 80km/h 이하에서는 기존 용량편람보다 낮게, 설계속도 106km/h 이상에서는 기존 용량편람보다 높게 평가되었다. 더불어 본 연구 결과와 기존 용량편람의 큰 차이점은 용량을 확률분포로 정의함으로써 도로 설계 시 용량수준을 유연하게 적용할 수 있다는 사실이다. 다시 말해 본 연구는 도로설계 시 차로수 산정에 있어 기존의 단 한대의 추가 수요가 발생하더라도 한 차로를 추가하여야 하는 비효용에 대한 이론적 반론을 제시하고 있다.
확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
효율적인 프로젝트 관리를 위해 PERT 네트워크에 대한 다양한 민감도 분석이 수행되다. 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석에 관한 기존 연구에서는 활동시간의 분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에서 활동의 평균시간의 변화에 따른 평균사업완성시간의 변화량을 추정한다. 보 연구에서는 이산형의 활동시간 분포를 갖는 PERT 네트워크에서 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석을 위해 기존의 민감도 분석 방법을 수정한 방법을 제안한다. 그리고 다양한 PERT 네트워크에 대해 얻어진 결과를 분석함으로써 제안된 방법의 적용 타당성을 예증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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