서비스를 요구하는 다수의 사용자를 수용하려면 마이크로-와 피코-셀과 같은 작은 셀로 크기를 더욱 줄이는 것이 일반적으로 수용되고 있다. 이런 환경에서는 빈번한 핸드오버가 발생하게 되고 이로 인해 허용 가능한 핸드오버 처리 지연 시간을 감소시켜 결국 패킷 손실과 핸드오버 실패를 초래하게 된다는 것이다. 또한 패킷 손실을 보상하기 위한 재전송이 필요하게 되어 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 차세대이동통신시스템을 위한 새로운 핸드오버 기법을 제시한다. 이동 단말기의 현재 위치와 이동 방향을 기반으로 핸드오버 셀을 예측함으로서, 핸드오버 설정 절차가 핸드오버 요청 전에 선행된다. 시뮬레이션은 핸드오버 실패율과 패킷 손실율에 초점을 두었다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제시된 방안이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 입증한다.
NATM 공법을 이용한 터널굴착 시 발파공 천공 및 장약 작업은 전체 터널 굴착 시간의 30% 이상을 차지하는 중요한 과정이다. 최근에는 이 공정을 활용하여 천공작업 도중 얻어지는 타격압, 천공속도 등을 바탕으로 터널 굴착면 전방의 지반상태, RMR 등을 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 선행 연구들은 대부분 화강암으로 대표되는 화성암질 지반에 대해서만 수행되어 왔다. 본 연구에서는 유사한 RMR의 범위를 가지는 화성암의 천공속도를 퇴적암(특히, 역암, 사암 및 셰일)의 천공속도와 비교/분석하였으며, 유사한 RMR 값을 가지는 암이라 하더라도 암질 종류에 따라서 천공속도가 크게 달라질 수 있음을 확인하였다. 퇴적암에서의 천공속도가 화성암에서의 속도보다 더 빨랐으며, 또한 화성암의 경우 천공속도와 RMR등급에 따른 천공속도의 차이는 거의 없는 것에 반하여, 퇴적암의 경우는 RMR등급이 낮아질수록 천공속도는 증가함을 알 수 있었다.
벤트홀로 연결된 두 개의 가변 체적 챔버를 가지고 있는 파이로테크닉 분리 너트는 복잡한 과정을 통해 분리를 수행하므로 많은 설계 인자를 가지고 있다. 접촉부의 각도, 구성품의 질량, 누름봉 돌출부 안쪽 지름, 환형 챔버의 초기 부피, 확장 챔버의 초기 부피, 화약질량, 벤트홀 지름과 같은 설계 인자들의 변화에 따라 분리 너트의 성능이 어떻게 달라지는지를 파악하면 설계 개선 방향을 결정하는데 도움이 될 수 있다. 이에, 선행 연구를 통해 개발한 파이로테크닉 분리 너트 거동 예측 모델을 이용하여 매개변수 연구를 수행하였다. 다른 설계 인자의 값은 고정한 상태에서 한 설계인자의 값을 독립적으로 변화시키며 분리 시간이 어떻게 달라지는지, 변화의 원인이 무엇인지를 분석하였다.
본 논문은 최근 각광받고 있는 전기차위주의 많은 실증 사업 중 충전 인프라와 연계된 충전운영시스템 및 전기요금간의 관계를 데이터 연계 분석하였다. 현 시점에서 앞으로 일어날 전기차 충전 인프라에 대한 급속한 수요의 증가로 말미암아 수요치를 예측한다는 의미에서 다가오는 시대를 미리 준비 할 수 있다. 동시에 시스템 모델링을 사이트를 중심으로 실증하고 도식화하는 일이 선행되어야 할 요소이다. 기존의 소규모 시뮬레이션에 의한 모델링과 운영시스템의 설계는 데이터 연계분석을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 최종적으로 새로운 시스템 모델링을 구현하여 실제 차량과 이용자를 대상으로 각 지점과 노드별로 시간에 따른 시분할 데이터로 분석하고자 표준 형식으로 도입하였다. 실제 구현된 전기차 충전 인프라와 운영시스템을 대상으로 데이터 연계분석 중심의 효율성을 증명하고자 하였다.
전 세계적으로 중요한 담수 자원인 지하수의 미세플라스틱 오염에 대한 우려가 커지고 있다. 지하수 환경에서 미세플라스틱의 오염을 예측하고 평가하기 위해 대수층 내 현장 실태조사가 수행 중에 있으며, 실험실 규모의 컬럼 실험을 통해 지하수에서 미세플라스틱 이동 메커니즘을 조사하는 연구들이 수행되고 있다. 이러한 연구들은 많은 개수의 분석 시료를 동반하며, 환경 중 미세플라스틱 정량분석을 위해서 고가의 분석기기(라만분광기, 푸리에 변환 적외선(FTIR) 분광기, 열분해 가스크로마토그래피 질량분석기)를 사용하여 플라스틱의 종류를 판별하고 개수를 측정하고 있다. 또한, 컬럼 실험을 수행한 대부분의 선행 연구에서는 미세플라스틱 정량분석을 위해 탁도 분석, 분광광도계를 이용한 흡광도 분석, 현미경을 이용한 계수 방법 등을 이용하여 고가의 분석기기를 사용하지 않고 연구를 수행하였다. 하지만, 이러한 방법들은 유체 속 다른 물질이 포함되어있을 경우에 민감하고 농도를 비율 혹은 개수로 표현하기 때문에 질량 측면에서 미세플라스틱의 농도를 과소·과대 평가할 수 있다. 특히, 현미경을 이용한 계수 방법의 경우에는 분석에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 위에 언급한 다양한 분석법들의 단점들을 보완하기 위하여, 본 연구에서는 대수층 내 미세플라스틱 이동 특성을 규명하기 위한 실내 실험에 사용될 수 있는 형광이미지 기반의 미세플라스틱 정량분석법을 개발하였다. Nile Red 형광염료를 이용하여 미세플라스틱을 염색하고 사진을 촬영하여 미세플라스틱 시료의 질량과 미세플라스틱 형광이미지의 형광강도 간 상관관계를 분석하였다. 또한, Nile Red로 염색된 미세플라스틱 입자의 수중 노출 테스트를 진행하여, 실내 대수층 모의실험 시 미세플라스틱 질량을 정량화할 수 있는 적용 가능성을 평가하였다. 상관 분석 결과, 미세플라스틱 질량과 이미지의 형광강도는 높은 상관관계를 보였으며, 수중 노출 실험 전과 후의 미세플라스틱 입자의 형광강도 차이는 미미한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 본 연구에서 개발된 미세플라스틱 정량분석 방법이 포화 다공성 매체로 구성된 컬럼실험 시 유출수의 미세플라스틱 질량 추정에 유용하게 사용될 것으로 생각되며, 대수층 내 미세플라스틱의 이동 특성 규명 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
우리 나라는 산지가 국토 면적의 약 70%를 차지하고 있기 때문에 장마나 태풍 시 집중 강우에 의하여 다수의 사면 붕괴가 발생하고 있으며, 이러한 사면 붕괴로 인해 많은 인명과 재산피해가 발생되고 있다. 이러한 상황하에서 사면 붕괴로 인한 피해를 경감시키기 위해서는 광범위한 지역에 걸쳐 분포되어 있는 사면을 대상으로 붕괴가 예상되는 위험한 사면부를 추출하여 방재 대책을 강구할 필요성이 있으며, 이를 위해서는 사면의 안정성 또는 위험도의 정량적 평가가 선행되어야 한다. 그러나 국내에는 아직까지 광역의 수많은 사면을 대상으로 강우와 지형적 요인 및 토질공학적 요인을 고려한 위험도 예측모델이 구축되어 있지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 유역 내 지하수위의 시간 변화를 구하는 집수모델과 무한사면의 안정해석모델을 조합한 해석기법을 제안하고, 이를 이용한 해석 사례를 소개하고자 한다.
자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.
지구과학은 지구와 지구시스템을 기술(description)하던 기존의 역할에서 벗어나, 진화하는 지구 시스템 안에서 일어나는 프로세스의 모델링(process modeling), 시뮬레이션(simulation) 그리고 이러한 현상들을 구상화(visualization)하는 방향으로 그 접근 방법이 서서히 그러나 매우 역동적으로 변화하고 있다. 하지만 이러한 모델링 및 시뮬레이션은 현대의 컴퓨터 기술의 발달에도 불구하고 그 수행이 쉽지는 않다. 그 이유로는 지구의 현상들은 그 현상의 기초원인이 되는 물리적 화학적 프로세스들이 비선형적이며, 서로 다른 프로세스들이 상호 연동되어 발생하고, 시간에 따라 변화를 보이기 때문이다. 더구나 이러한 복잡한 프로세스들이 암석의 공극구조라는 매우 복잡한 구조 안에 일어날 때, 그 현상의 모델링 및 시뮬레이션은 그 어려움이 더욱 커지게 된다.따라서 이러한 지구시스템의 여러 가지 프로세스들에 대한 효과적인 모델링 및 시뮬레이션을 위해선 지구의 기본 구성단위인 암석의 구조, 즉 복잡한 공극구조의 이해 및 그 형태를 효과적으로 컴퓨터상에서 수치적으로 기술하는 방법의 개발이 선행되어야 한다. 본 발표에서는 이러한 공극스케일의 모델링을 위한 격자볼츠만 방법, 유한요소법을 이용한 수치방법과 그 결과와, 지구의 여러가지 비선형적이고 시간종속적인 프로세서의 모델링에의 응용가능성에 대한 내용을 제시한다.
작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.
우리나라의 토석류에 관한 연구들을 살펴보면 강우강도 및 강우지속시간, 선행강우 등의 토석류를 유발하는 강우의 특성과 토석류 발생 등에 대한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 현재 산사태 및 토석류 예보는 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준(Korea forest service, 2012)을 사용하고 있다. 그러나 산림청의 예보기준만으로 볼 때, 대부분의 피해는 주의보 기준 이상의 강우에서 발생한 것으로 나타났고, 또한 최대시강우량의 경우 주의보 이하의 강우에서도 많은 피해가 발생하였다(Hwang et al., 2013). 따라서 본 연구에서는 산림청에서 제시한 산사태 경보기준 보다 더욱 세밀한 예 경보 기준을 산정하기 위해 토석류 발생원인 인자인 강우량, 강우강도 및 누적강우량을 이용하여 강우경보지수(rainfall triggering index, 이하 RTI)를 산정하였으며, 이를 등급화 하여 관심, 주의, 경계, 대피로 구분하여 토석류 피해가 발생했던 서울시 우면산, 청주시, 인제군 피해사례를 적용하여 평가하였다. 또한 기존에 산림청에서 제시한 산사태 경보 및 주의보 기준과 비교하여 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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