장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄이 '심함' 단계 이상 도달 시에는 매주 수문분석을 수행하여 가뭄전망을 수행하여야 한다. 이를 위해서는 기상청의 강수량과 기온 등의 기상예측 자료가 필요하다. 현재 기상청에서는 3개월 기상전망으로 월단위 강수량과 평균기온을 매월 제공하고 있다. 1개월 전망에서 4주의 강수량합과 평균기온을 제공하고 있다. 하지만, 향후 4주간을 전망하는 1개월 전망에서는 1주단위의 강수량과 평균기온이 아닌, 4주간의 강수량합과 평균기온을 1주일 단위로 업데이트해 WINS에 제공하고 있다. 1주단위의 강수량과 평균기온을 취득하기 어려워, 평년 일단위 강수량과 평균기온 자료를 사용하여 4주간의 자료를 1주 단위로 분할하는 방법을 사용하였다. 주간단위 수문자료의 처리를 위해 국제표준기구(ISO)에서 제시하는 기준(ISO 8601)에 따랐다. ISO 8601은 월요일부터 일요일까지를 1주로 정의하며 현재 사용하고 있는 날짜체계와 1대1로 대응되도록 하였다. 예를 들면 1981년 2월 22일은 '1981-W07-7' 또는 '1981W077'로 표시한다. 표시된 형식은 1981년 7번째 주 일요일을 뜻한다. 이 기준에 따라 수문자료를 정리할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 주간 단위 잠재증발산량 계산은 월잠재증발산량 프로그램을 1주단위로 계산할 수 있도록 수정 및 보완하여 개발하였다. 수정 및 보완한 부분은 외기복사(外氣輻射)량 계산부분이다. 외기복사량은 지구가 태양을 1년 주기로 공전하므로 특정 위도에서 특정날짜에 따라 복사량이 달라지므로 주간단위의 월요일부터 일요일에 해당하는 날짜의 외기복사량을 각각 계산하고 이를 평균하여 주간단위 대푯값으로 사용하도록 하였다. 계산된 주간단위 외기복사량과 최고 최저기온을 입력하여 Hargreaves식에 의해 잠재증발산량을 계산한다. 융적설을 포함한 주단위 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하기 위해 전국 24개 지점의 수문자료를 사용하였다. abcd 모형과 융적설모듈의 초기값 포함 11개 매개변수를 SCE-UA 전역최적화 알고리즘으로 추정하였다. 추정된 유역의 매개변수는 토양배수, 토양심도, 수문지질, 유역특성인자를 사용한 군집분석 결과에 의해 113개 중권역에 할당하였다. 개발된 주간단위 강우-유출 모형은 비교적 단기 가뭄전망을 위해 사용된다. 계산된 유량은 자연유량이며, 전국 취수장 수량, 하수처리장 방류수, 회귀수를 반영하여 지점별 유량을 계산하여 가뭄전망에 사용되고 있다.
분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.
위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.
최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.
교육과정에 기반한 교육용 기록정보콘텐츠는 역사적 사고력 함양에 가장 효과적인 교수 학습 도구라 할 수 있다. 본 논문은 교육용 기록정보콘텐츠의 개발 방법론을 제안함으로써 국립 기관인 국가기록원이 본격적인 교육용 기록정보콘텐츠 서비스를 제공함에 있어 이론적 지침이 되고자 하였다. 본 논문에서 제안한 교육용 기록정보콘텐츠의 개발 절차는 e-러닝 콘텐츠의 개발 단계인 '기획-분석-설계-개발-평가'의 단계를 거친다. 구체적으로는 교육용 기록정보콘텐츠로서의 특성을 띤 교육과정 분석과 컬렉션 분석, 교수 학습 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 구조화된 형태로 설계하기 위한 세부 단계를 거친다. 교육과정 분석에선 일차 사료를 활용한 학습이 가능한 주제 항목을 설정하고 이를 검색을 위한 키워드로 도출하는 절차와 일차 사료별 교수 학습 활동에 적용할 수 있는 교수 학습 방법을 분석하였다. 컬렉션 분석에선 키워드별로 기록 검색을 실시한 뒤 일차 사료의 선별 기준에 따라 최종적인 기록을 선정하는 과정을 제안하였다. 분석의 결과를 토대로 설계 단계에서는 콘텐츠의 제목 및 내용 구조를 결정하고, 학습 흐름도를 기반으로 스토리보드를 작성하여야 한다. 개발 시엔 일차 사료의 질감을 원본에 최대한 가깝게 제작하는 것이 핵심이며, 평가 단계에선 콘텐츠의 교수 학습 내용이 학습 목표를 효과적으로 성취할 수 있도록 개발되었는지를 평가하고 실제 콘텐츠 서비스 운영 후 이용자 만족도 조사에 의한 평가 결과를 새로운 콘텐츠 개발이나 콘텐츠 업데이트에 반영하도록 하였다.
개인의 치령은 연령 추정의 한 지표로 사용되고 있으며, 아동의 성장 단계를 알 수 있는 중요한 지표가 된다. 치령의 변화는 시대의 변화에 따라 크지는 않지만, 꾸준히 변하게 되며 이에 대한 정보의 업데이트의 중요성은 널리 알려져 있다. 이에 이 연구는 진단 모형을 이용해 한국 아동의 치아 맹출 단계에 대한 정보를 제공하고, 이 정보를 바탕으로 치아 맹출 순서를 조사하고 연령 추정을 시행해 보았다. 5 - 13세 아동 488명의 진단 모형을 통해 치아 맹출 단계에 대해 조사하였다. 맹출 단계 정보를 바탕으로 한 영구치의 맹출 순서는 남녀 모두 상악에서는 제1대구치, 중절치, 측절치, 제1소구치, 견치, 제2소구치였으며, 하악에서는 제1대구치, 중절치, 측절치, 견치, 제1소구치, 제2소구치, 제2대구치 순서로 나타났다. 일부 나이에서 견치, 제1,2소구치, 제2대구치에서 남녀 간의 유의한 맹출 단계 수준의 차이를 보였다. 연령별 맹출 단계를 바탕으로 선형회귀분석을 이용해 연령 추정을 시행해 본 결과 남아와 여아의 나이를 결정 계수 0.816와 0.826 수준으로 추정해 볼 수 있었다.
타인에게 긍정적 이미지를 전달하기 위한 현대인의 외모관리 열풍으로 미용은 과학과 기술을 바탕으로 세분화, 다양화되면서 전문기술직으로 자리매김하였다. 메이크업 미용사 국가기술자격증이 미용사(통합)에서 분리되면서 실기검정 과제에 대한 실효성 검증과 함께 산업체 현장에서 메이크업 미용인의 직무 태도와의 상관성에 대해 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 제1과제인 웨딩(로맨틱), 웨딩(클래식), 한복, 내추럴 메이크업 등의 뷰티메이크업 시술로 인해 메이크업 미용인이 인지하는 직무 효능감과 직무만족도를 알아보고자 가설설정 후 연구하고자 한다. 연구 결과 웨딩 클래식 메이크업과 웨딩 로맨틱 메이크업 시술이 메이크업 미용인에게 직무 효능감과 직무만족도를 각각 유발하는 것으로 나타났다. 이는 메이크업 업무 특성상 채도가 높고 강렬한 색상 표현이 직무 태도에 긍정적 영향을 미침을 시사하고 있다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 실효성을 배가시킨 메이크업 실기과제의 업데이트와 메이크업 미용인의 직무태도 향상을 위한 향후 노력이 필요할 것으로 판단한다.
진흥원의 조사에 따르면 많은 사람들이 스마트폰 게임을 한다. 스트레스 해소, 시간을 때우기 위한 이유다. 한국 게임 시장에서 모바일게임과 교육의 접목을 위한 시도가 계속되고 있다. 상업용 게임을 교육에 활용하면 효과가 있다는 연구 결과가 있다. 또한 교육용게임의 활성화를 위한 연구도 늘고 있다. 교육용게임을 만들려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 모바일게임의 특성상 업데이트가 지속되지 않고 금새 서비스가 종료되는 경우가 많다. 모바일게임을 하면서 자연스럽게 교육적인 부분을 습득할 수 있다면 재미와 교육, 이 두 가지를 한 번에 얻을 수 있는 일석이조의 효과를 볼 수 있을 것이다. 이에 시뮬레이션 농장게임인 '레알팜'을 대상으로 게임의 교육적 요소에 대한 분석을 진행하였다. 시뮬레이션의 특징인 간접체험을 통한 정보 습득 및 활용부분의 분석에 중점을 두었고, 교육용게임의 설계요소를 바탕으로 교육적인 요소를 찾아보았다. 이는 게임의 긍정적인 부분과 기존 출시된 게임에도 교육적인 부분이 있음을 알릴 수 있다. 스마트폰만 있다면 언제, 어디서든 즐길 수 있다는 장점을 교육적으로 적극 활용한다면 게임에 대한 긍정적인 인식이 늘 것이며 모바일 게임의 평균 수명 증가도 기대해 볼 수 있다.
시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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