GPS (Global Positioning System)를 이용하여 위치를 결정하기 위해서는 4개 이상의 가시위성이 있어야 한다. 하지만 도심지역과 같은 환경에서는 이러한 조건을 만족하기 어려운 경우도 있다. 특히, 가시위성이 3개뿐인 경우 외부로부터 위치결정에 필요한 시계오차정보를 활용하는 측위기법이 대안으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 먼저 수신기 시계오차특성을 분석한 후 시계오차의 보간에 적합한 방법으로 LSC (Least-Squares Collocation)을 제안하였다. 실험을 위해 국내 상시관측소와 상시관측소 근처에 설치된 수신기로부터 수신된 GPS 데이터를 이용하였다. DGPS (Differential GPS)기법을 통해 먼저 시계오차를 계산했으며 효율적인 보간을 위해 구간을 나눈 후 보간하는 방법을 적용하였다. 시계오차의 계산이 불가능한 epoch에 대해 LSC 보간법을 적용함으로써 시계오차를 계산하였다. 실험결과를 분석하기 위해 원래 데이터로부터 계산된 시계오차와 보간된 시계오차와의 차이인 잔차를 계산하였다. 계산결과 잔차의 평균은 0.24m 그리고 표준편차는 0.49m로 충분한 정확도의 확보가 가능한 것으로 판단된다.
지표수 부족과 수질에 대한 불신 때문에 대체 수자원의 확보가 요구되고 있으며, 유력한 대안으로 강변여과에 관심이 모아지고 있다. 국내 최초의 강변여과는 경남 창원에서 2001년에 시작되었으며, 현재 창원시 수돗물의 100%를 여기에 의존하고 있다. 본 연구는 강변여과 취수장 부근 지하수위를 설명하는 시계열 모형의 개발에 관한 것이다. 연구 대상지역은 창원시 대산면 현장으로 11개 관측정으로부터의 5년간(2003년 1월$\sim$2007년 12월) 지하수위 자료를 이용했다. 지하수위의 장기변동을 알아보기 위해 분단위 자료를 월자료로 변환하고, 결측치를 보완하여 Box-Jenkins 방법에 따라 시계열분석을 실시했다. 대상지역의 지하수위 자료는 계절형 ARIMA 모형으로 잘 설명되는 것이 입증되었다. 본 연구는 향후 증가할 강변여과를 이용한 상수 공급시설의 안정적인 운영을 위해 반드시 필요한 지하수위 예측능력을 확보하기 위한 하나의 원형이 될 것이다.
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
패키징기술센터(센터장 심진기)는 2010년 조사를 시작으로 2년 마다 주기적 통계 조사를 수행하고 있으며, 제3회차 2014년 산업현황 보고를 발표했다. 센터는 패키징 산업통계 조사를 실시함으로써 국내 패키징 산업의 규모와 현황을 분석 및 추정하고 향후 패키징 정책 수립 및 발전 방안 수립의 기초자료로 활용하고자 하며, 주기적 통계조사를 통해 시계열 데이터를 확보하여 향후 패키징 산업 발전을 정확히 예측하고 대응할 수 있는 자료를 확보하는데 그 목적이 있다. 본 고에서는 '2014년도 패키징산업현황 보고'의 일부 내용을 살펴보도록 한다.
최근 빅데이터 및 인공지능의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 시스템을 효율적으로 설계하고 관리하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 기술 발전으로 각 개인은 고성능의 컴퓨팅 자원을 소유하고 있지만, 이 자원이 대부분 잉여 자원으로써 낭비되고 있다는 점을 착안하여, 잉여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 엣지 클라우드 환경에서 분산된 자원의 가용성을 확보하기 위한 방법을 제안한다.
강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.
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 논문에서는 해무제거를 통해 연안을 운항하는 선박의 시계를 확보함으로써 안전 항해에 도움을 줄 수 있는 알고리즘과 GPU기반의 구현결과를 보인다. 최근 세월호 사건을 계기로 해양 사고 및 선박 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계에 따르면 연안 선박의 해양사고 원인 중 해무가 있을시 선박의 시계확보가 이루어지지 않아 선박간의 충돌 및 여러 가지 사고의 발생이 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 해무가 존재하는 이미지를 위한 알고리즘은 여러 가지가 연구 되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 알고리즘을 수행하는 과정에서 많은 연산량을 차지한다. 따라서 본 논문에서는 GPU 기반의 해무제거 기술을 통해 연산 속도를 개선시켜 실시간 영상에 적합하도록 하였다. GPU를 이용하여 구현한 결과 약 250배 정도 연산속도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
폐기물을 처리하기 위해서는 매립, 소각, 재활용, 해역배출과 같은 방법이 있다. 이 중 매립하는 폐기물은 누적되기 때문에 이들을 수용하기 위한 폐기물 매립지는 한계가 있다. 이 논문에서는 폐기물 매립 실태를 파악하기 위해, GIS를 활용해 전국에 분포되어 있는 폐기물 매립지의 20여년간 매립 허용량의 시계열 분석 및 현황을 분석하였다. 그 결과 폐기물의 배출량은 점차 늘어나는 추세였고 배출량 증가에 따른 폐기물 매립량도 늘어났음을 알 수 있었다. 이를 수용하기 위한 폐기물 매립지의 매립현황은 50%이상의 매립량인 지역이 9개였으며 포화가 임박함에 따라 추가 매립지 확보의 기초자료 확보를 위해 기존 폐기물 매립지를 분석했다.
본 논문은 건설현장의 콘크리트 붕괴사고를 사전에 예방하기 위한 조치 중 하나로 감수율에 따른 콘크리트강도 저하에 영향을 미치는 일일 시간대별 변화와 온도의 변화를 시계열데이터로 축적된 기상청 자료를 기반으로 분석했다. 감수율 발생 구간의 예측을 확인할 신뢰성 있는 모델로 규칙적이고 명확한 시계열데이터 모델에 적합한 SARIMA모델을 통하여 p_value는 0.5 이하, coef는 일방향으로 나타나는 등 검증 항목들이 신뢰성 확보에 유의미한 결과를 얻었다. 이러한 신뢰를 바탕으로 확보한 데이터를 이용하여 시간대별 온도변화와 구간별 감수율을 분석한 결과 7~8월, 12~13시, 29~31℃ 구간이 가장 큰 감수율을 나타냄을 알 수 있다. 연구 결과를 이용하여 연구 결과 구간의 요인이 발생하면 배치플랜트에서 물-시멘트 배합설계 시 감수율을 반영한 레미콘을 생산하여 감수율에 따른 콘크리트 압축강도 저하를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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