효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
유망기술의 탐색과 발굴을 포함하는 기술예측은 기술경영에서 계속적으로 논의되고 있는 주제의 하나이다. 기술의 예측은 예측하고자 하는 대상기술, 예측의 주체와 목적에 따라 다양하게 구분되며 각각의 방식에 따른 분석방법론 및 접근법이 존재한다. 본 연구에서는 미래기술예측 방법론의 유형과 목적별 분류에 대한 기존 연구를 살펴보고 중소기업을 위한 유망기술을 정의하여 그에 적합한 미래기술 예측 방법론의 선택과 접근법에 대해 제시한다.
본 논문의 이전 연구[1]에서 모바일 사용자들의 지난 상황데이터(context data)를 기반으로 다음 상황 예측을 위한 확률론적 방법을 제안하였다. 이 방법은 가중치를 나타내는 멀티그래프에 속하는 새로운 그래프 구조를 통한 확률론적 이론에 근거하여 일반적인 상황을 예측한다. 본 논문에서는 이전 연구보다 더 정확한 상황 예측을 위해 목표 상황과 관련된 상황데이터만을 선별하는 특징 선택 방법과 상황데이터가 적을 경우 균등분포를 가정하여 상황의 예측가능성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 외에도 사용자의 다양한 생활 패턴에 대한 예측방법과 이동통신사 간의 고객정보를 보안성 있게 공유하기 위한 방법을 제시한다.
추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.
과학기술의 발달과 산업의 변화에 따라 미래에 대한 연구가 중요시 여겨지고 있다. 그리고, 유비쿼터스 환경과 스마트 환경의 도래에 따라 어떠한 기술이 중요한지, 어떤 핵심기술이 발전할 것인지. 미래의 변화모습은 어떠한지 등에 대한 미래예측이나 미래기술에 대한 예측이 필요한 실정이다. 이미 각 국에서는 국가차원에서 과학기술 전분야에 걸처 기술예측 활동을 추진해오고 있으나, 민간부문에서는 많은 시간과 비용이 소요되고 단기간에 성과를 내기가 힘들기 때문에 미래기술의 예측 활동을 추진하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 또한, 대부분의 미래기술의 예측 방법들이 국가 차원의 대규모프로젝트에 적합하게 개발되어져 있어서 기업의 기술예측 활동에 별로 도움이 되지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기업입장에서 활용하기에 용이한 기술예측 방법론을 개발하였으며, 제안된 방법론에 따라 직접 예측활동을 수행하고 사레로써 제시하고자 한다. 제시된 방법론은 FAR, Furture Wheel, 시나리오 기법등을 기초로 하여 개발되어졌으며, 미래기술의 수요자인 고객을 중심으로 방법론을 전개한다
지진예측 분야는 규준에 의한 방법이 일반 구조물에 적용하기에 무난하며, 가장 보편적으로 사용되는 방법은 확정론적 방법과 시간독립 확률론적 방법이라 하겠다. 물론 시간종속 확률론적 방법과 베이지만 방법이 연구되고 있지만, 아직은 실무에서는 사용되고 있지 않는 실정이다. 지진예측 분야에서는 아직도 많은 불확실성이 내재하며, 그 불확실성은 전문가의 판단에 의하여 서로 다른 안전폭을 결정함으로써 또는 안전율을 중복되게 적용함으로써 필연적으로 서로 다른 결과를 구하게 된다. 심지어 미국 동부의 경우 전문가에 따라 지반가속도가 2배 이상 차이가 나기도 하며, 그 전문가들이 모두 그 분야에서 능력을 인정받고 있는 실정이다. 우리나라의 경우도 기록기에 의한 자료 및 지질학적 연구가 미흡하고 역사기록도 한정되어 있는 실정이나, 원자력발전소의 위험성과 파급효과를 고려할 때 우리나라 특성에 맞는 지진예측 방법이 좀 더 연구되어야 할 것이다.
본 논문에서는 무선통신 서비스를 위한 필수 자원인 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 이는 효율적인 국내 전파자원 관리를 위해 필수적인 업무이다. 제안한 방법론은 크게 기본 서비스군 분류, 유효 트래픽 도출 및 주파수 수요예측의 세단계로 구성된다. 기본 서비스군 분류 단계에서는 기존의 주파수 수요예측 방법론의 결과를 이용하여 서비스를 Wide area mobile, Short range radio, Fixed wireless access 및 Digital video broadcasting으로 나누며, 유효 트래픽 도출 단계에서는 총 트래픽을 erlang 및 bps 단위로 환산하여 구하는 방법을 제안한다. 구체적으로 유효 트래픽 도출 단계에서는 사용자 분류, 기본 어플리케이션 분류 및 어플리케이션별 유효 트래픽 추정의 과정을 거친다. 끝으로, 주파수 수요예측 단계에서 각 서비스군별로 서로 다른 주파수 수요예측 방법론을 제시한다.
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 프로그래머들이 다른 성능조율 대안들을 평가하는 것을 돕는 새로운 평가 방법론을 소개한다. 이 방법론은 조율 대안이 채택된 경우의 성능을 평가할 수 있게 한다. 구체적으로 말하자면, 성능 병목 지점의 확인을 위하여 프로그램 구성 요소들에서 소요되는 시간을 수량화하는 전통적인 성능 평가 방법론과는 대조적으로 분산 또는 병렬 프로그램이 처리하는 일의 이동 이후의 성능을 예측한다. 따라서, 이 방법론은 일의 처리 장소를 변경함으로써 성능을 향상시키는 것에 대한 가이드라인을 제공한다. 이 방법론을 사용하면 기반 네트워크 변경에 따른 성능에 대한 파급효과도 예측할 수 있다. 이 방법론은 조율할 프로그램이 실행되는 동안 점진적으로 그리고 온라인으로 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 이 방법론을 구현한 후 사용했을 때 여섯 프로그램들의 검사 집합에 대하여 다른 조율 대안들의 성능을 정확히 예측할 수 있다는 실험 검증 결과를 보인다.
본 연구는 제한된 수의 핵연료의 경험적 파손자료로부터 핵연료 파손 확률을 현실적으로 예측하기 위해 결정론적 모델로부터의 파손화률 예측치와 실제 경험적 자료로부터의 파손 확률 예측치를 접합하는 방법을 시도하였다. 이 접합 방법에 의한 파손 화률 예측치는 결정론적 모델 또는 경험적 파손 자료로부터의 독립적인 예측치보다 신뢰도가 높다. 본 연구에서는 핵연료 성능 예측코드인 SPEAR의 방법론을 응용한 핵연료 파손 패턴의 체계적 발견법 (hierarchical pattern discovery)이 접합 모델에서의 결정론적 모델로부터의 예측치에 대한 가중치와 패턴 경계를 체계적으로 찾기 위해 고안되었다. 이 연구에서 개발된 접합 방법을 PROFIT모델과 경험적 파손자료를 이용하여 CANDU형 핵연료 재장전중 출력 상승에 의해 수반되는 핵연료파손 예측에 적응시켜 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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