나노 크기의 허니콤 구조물은 거시적 크기의 허니콤 구조물에 비해 보다 높은 부피 대비 표면적 비율을 구현하여 전기적, 화학적인 촉매로써 기능성을 극대화할 수 있다. 나노 크기의 구조물은 거시적 크기의 구조물과 다른 기계적 거동양상을 보이며 이는 표면효과에 기인한다. 이러한 표면효과는 원자 수준 전산모사(atomistic simulation)를 통해 규명할 수 있으나 나노 허니콤 구조물의 거동을 예측하는 것은 현실적으로 과도한 전산자원 및 계산시간으로 인해 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 표면응력 탄성모델을 적용한 브리징방법을 균질화기법과 연계하여 나노 크기의 허니콤 구조물의 기계적 거동을 효율적으로 예측하였다.
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
최근 뉴스페이스 시대라고 불릴 만큼 우주 산업 분야는 점점 커져가고 있으며, 초소형 위성의 중요성도 또한 커지는 추세이다. 초소형 위성은 주로 COTS 부품을 사용하며 우주급 부품에 비해 낮은 신뢰도를 가지고 있지만 개발 기간, 비용, 성능 측면에서 장점을 가지고 있어 사용성이 확대되고 있다. COTS(Commercial Off-The-Shelf)는 상용으로 판매되는 제품을 가리키며, 이는 특정 조직이나 프로젝트에서 직접 제작하는 대신 시장에서 구입하여 사용되는 것을 의미한다. 위성은 발사되는 순간부터 수리가 불가능 하기 때문에 신뢰도 예측의 중요성은 크게 작용한다. 근래에는 신뢰도 예측 시 부품에 대한 인자 뿐만 아니라 시스템 level에서의 신뢰도를 예측하는 것이 더 중요하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰도 예측 규격인 MIL-HDBK-217F와 업데이트된 RiAC-HDBK-217Plus와 FIDES를 비교해 본다. 그리고 FIDES 예측 기준에서 다양한 산업 분야에 적용될 수 있도록 구성한 제조업체의 품질 보증 요소를 세분화하여 우주 산업에 적합한 점수가 반영될 수 있도록 하였다.
일반적으로 고체 추진기관은 안전성, 설계/제작의 용이성 그리고 구조가 간단하다는 장점이 있으나 추진제의 그레인 형상과 노즐목 크기가 결정되면 추력 크기를 임의로 조절하는 것이 불가능하기 때문에 최근 들어 고체 추진기관의 추력을 조절할 수 있는 방법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 연소관 압력과 노즐목 크기 변화에 따른 고체 추진기관의 추력 및 주요 내탄도 성능 변화를 선형 근사화로 예측하였으며 내탄도 분석 전용 프로그램(SPP)의 분석 결과와 상호 잘 일치함을 확인하였다.
추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.
자동차 외장 디자인은 차량의 첫인상을 만들지만, 엔지니어링 입장에서는 공력 및 바람소리 성능에 중요한 요소이다. 외장 디자인은 차량의 프로토 타입 시점에 변경하기는 불가능하기 때문에 차량 초기 디자인 단계에서 외장 디자인을 점검하고, 바람소리 수준을 예측하는 것이 중요하게 된다. 외장 디자인 요소 중 차량 바람소리에 중요한 A필라와 와이퍼에 대한 바람소리 해석 기법은 개발되어 적용되고 있으나, 해석 및 모델링 과정이 복잡하고 시간이 많이 소모되기 때문에 엔지니어입장에서 디자이너 및 설계자와 함께 A필라 및 와이퍼 형상별 기여도를 검토하기엔 시간적인 여유가 부족하게 된다. 본 논문에서는 최적화를 위하여 A필라 형상 및 와이퍼 형상에 따라 바람소리 해석 S/W인 PowerFLOW(PowerClay 모델링 S/W, SEA-Baced(Statistical Energy Analysis-Based) 실내소음 해석툴, Turbulent Acoustic Power 해석툴)를 이용하여 실내소음을 해석적으로 예측하고, 예측한 결과를 이용하여 반응 표면법을 이용하는 최적화 S/W인 modeFRONTIER를 이용하여 디자인 요소에 대한 반응면을 구축하여, 디자인 요소와 실내 소음간의 상관성을 구성하여, 디자인 단계에서 A필라와 와이퍼에 의한 바람소리 수준을 예측하였다. 최적화 결과 및 반응면 구축 예측 결과에 대하여 실제 시험을 통하여 예측 경향성을 판단하고, 해석 및 예측에 대한 신뢰성을 확인하였다. 최종적으로 해석 및 반응면 구축 과정을 통하여 A필라 및 와이퍼에 대한 차종별 CAT(Computer Aided Test) 분석툴을 개발하고, 실제 차량 개발 과정에 적용하여 효용성을 확인하였다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
곳곳에 산재한 컴퓨터를 시간과 장소에 상관없이 자유롭게 이용함으로써, 편리하고 쾌적한 정보이용환경을 구현하게 해주는 유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)는 동시에 예측 불가능한 위험이 곳곳에 산재한 '고도화된 정보위험사회'로의 진입을 의미한다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 날로 지능화 고도화되는 사이버 위협으로부터 정보자산에 대한 안정성 강화와 분산 운영되는 보안관리 시스템(ESM)을 통합 모니터링하여 사이버위협상황에 대한 실시간 감시 대응을 체계적이고 효율적으로 수행하기 위한 K-water 사이보안센터(Cyber Security Center, CSC)를 구축하였으며 이를 통한 신뢰성 잇는 사이버보안체계를 제시하고자 한다.
현대 인터넷의 근간을 이루고 있는 IPv4의 주소공간(약 43억 개)이 고갈됨에 따라 128비트 주소길이를 제공하는 IPv6에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있다. IPv6는 IPv4에서는 고려하지 않은 인증 및 보안가능을 새롭게 추가하였으며, 그 외에도 호스트주소 자동설정, 점보그램을 이용한 패킷크기 확장, 효율적인 라우팅, 플로 레이블링, 이동성, QoS 등의 다양한 새로운 기능을 제공한다. 하지만, IPv6는 IPv4와는 다른 방식으로 동작하는 "새로운" 프로토콜이기 때문에, 예측 가능 또는 불가능한 다양한 보안상 위험요소가 존재한다고 할 수 있다. 따라서, IPv6를 실제 네트워크에 도입 구축하고 안전하게 운영하기 위해서는 보안상 해결 해야할 많은 문제점들이 존재하며, 이를 위해 현재 IETF 및 NIST, ITU-T를 중심으로 IPv6 보안기술에 관한 국제표준을 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 각 표준화기관에서 진행하고 있는 IPv6 보안기술의 국제표준화에 관한 개요 및 특정에 대해서 살펴보고, IPv6 도입을 검토하고 있는 각급기관 및 네트워크 관리자들에게 IPv6 보안기술에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
기존 RADAR 기반의 VTS에 AIS를 연계 집약하면서 예측 불가능한 데이터 전송률에도 동일선박으로부터의 AIS 및 RADAR 데이터는 상관관계를 유지하면서 물표에 대한 Tracking이 지속적으로 이루어져야 하지만 AIS 신호 Lost시 RADAR Tracking 자동 전환이 안 되는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 3개의 VTS 모니터 화면에 각각 다른 Scale과 다른 관제구역이 디스플레이 됨으로써 특히 모니터 가장자리 부근의 관제구역은 사각지대로 관제사의 집중도가 떨어질 수밖에 없다. 이러한 문제점들은 관제사의 Traffic Image구성 및 Situational Awareness를 방해하는 요소로 작용하며 사고의 개연성을 높이고 있다. 본 연구에서는 VTS 모니터상의 화면 재구성 방법을 통해서 관제사의 SA를 돕고, AIS-RADAR Tracking 알고리즘 보완을 통한 Target Tracking의 안정성을 확보하고, 교육 훈련을 통해서 AIS특성과 Error현상에 대한 관제사들이 충분히 이해하도록 하여 관제업무의 향상을 기하는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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