1960년대 이후 경제규명의 괄목할 만한 성장과 생산규모가 확대되어 비용 최소화를 통한 물류분 야의 근대화가 핵심적인 문제로 대두됨에도 불구하고 체계적이며 효율적인 물류체계의 부재로 인한 물 류비의 상승은 산업경쟁력을 약화시켜 물가상승등의 경제불안을 초래하고 있다. 또 가중되는 도시내 교 통혼잡과 최근들어 시행되고 잇는 도시내 화물차량에 대한 각종 규제로 물류비중 수송비의 비증은 지속 적으로 증가되고 있는 실정이다. 이에 따라 사회적으로 물류비를 절감시킬수 있는 물류시설에 관한 관 심이 고조되고 있으며 국가나 지방자치 단체 차원에서도 지역간의 물류거점으로서의 유통단지나 복합화 물터미널 등에 대한 필요성이 강조되고 있는 실정이다. 그러나 이러한 지역간 물류거점으로서 체계뿐만 아니라 도시내에서의 물류활동 즉 도시내에 위치한 최종소비자를 대상으로한 수·배송은 도시교통문제 와 물류서비스를 최종적으로 실행과 직결되어 있다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖는다. 따라서 본연 구에서는 도시내 물류거점 시설인 배송센타를 대상으로 배송센타 1일 가동시 총물류비용 모형을 도출하 여 1일 총물류비용을 최소화 할 수 있는 배송센터 최적수 결정 모의 실험 모형을 구성하였다. 이와 병 행하여 최근 들어 대형화물차량에 대한 도심진입규제 통행제한 등 각종 화물차량 규제로 인하여 배송행 태 변화에 따른 사례를 상정하여 민간 차원에서 규제후 변화된 물류비의 변화정도와 그비용을 감소시킬 수 있는 방안의 검토를 시행하였다.
컴퓨터 그래픽스에서 많은 광원들을 포함하는 장면을 사실적으로 렌더링하기 위해서는, 많은 양의 조명 계산을 수행해야 한다. 다수의 광원들로부터 빠르게 조명 계산을 하기 위해 많이 사용되는 기법 중에 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법이 있다. 본 논문은 이러한 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 기반으로, 다수의 광원들을 효과적으로 샘플링 할 수 있는 새로운 중요도 샘플링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 두 가지 핵심 아이디어는 첫째, 장면 내에 다수의 광원이 존재하여도 어떤 특정 지역에 많은 영향을 주는 광원은 일부인 경우가 많다는 점이고 두 번째는 공간 일관성(spatial coherence)이 낮거나 그림자 경계 지역에 위치한 픽셀들은 영향을 받는 주요 광원이 서로 다르다는 점이다. 제안된 기법은 이러한 관찰에 착안하여 특정 지역에 광원이 기여하는 정도를 평가하고 이에 비례하게 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)를 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 이미지 공간상에서 픽셀들을 클러스터링(clustering)하고 클러스터 구조를 기반으로 대표 샘플을 선정한다. 선정된 대표 샘플들로부터 광원들의 기여도를 평가하고 이를 바탕으로 클러스터 단위의 확률 밀도 함수를 결정하여 최종 렌더링을 수행한다. 본 논문이 제안하는 샘플링 기법을 적용했을 때 전통적인 샘플링 방식과 비교하여 같은 샘플링 개수에서 노이즈(noise)가 적게 발생하는 좋은 화질을 얻을 수 있었다. 제안된 기법은 다수의 조명과 다양한 재질, 복잡한 가려짐이 존재하는 장면을 효과적으로 표현할 수 있다.
터널화재의 위험요소에 대한 해석을 위해서는 실제 상황을 재현한 실대형 실험이 가장 유용하겠지만 현실적으로 시간적, 공간적, 경제적인 제약이 따르기 때문에 CFD Modeling 기술의 이용 및 검증이 필요하고, 실제 상황에 가까운 현상의 재현을 위해서는 시뮬레이션의 정확도에 대한 향상이 필수적이다. 또한, CFD Modeling을 터널화재에 적용할 때 시뮬레이션의 질에 영향을 미칠 수 있는 요소들에 대한 결정이 선행되어야 한다. 우선, 터널의 기하학적 구조와 경계조건의 확립이 필요한데 필요한 정보를 얻기 위해서 어느정도 길이의 터널이 적절한지에 대해 생각할 필요가 있으며, 단면변화에 대한 결정을 통해 모델링을 수행하여야 한다. 모델링 작업이 선행된 후에 화재의 위치, 성장률, 최대 크기, 환기시스템 사항 등의 고려가 필요한데 이러한 조건들은 CFD Modeling의 결과에 직접적인 영향을 주기 때문에 충분한 사전조사가 이루어져야 하고, 각 사항들의 변수를 고려하여 다양한 화재시나리오의 도출이 가능할 수 있다. 마지막으로, 화재에서 발생된 열중 약 30%가 복사에 의해 주위 벽으로 전달될 수 있고 열은 연기가 가득찬 영역내에서 재분배될 수 있는데, 열전달 및 연기의 유동 등에 관한 자료를 기초로 화재현상에 대한 분석이 가능하다. 이러한 과정들을 통해 실제 상황에 가까운 설계화재 시나리오를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 최장대터널인 죽령터널에 대해 합리적인 가정을 통한 설계화재 시나리오를 기초로 화재시뮬레이션은 FDS(Fire Dynamics Simulator) 프로그램을 사용하여 화재 및 연기의 이동 양상을 분석하고, 피난시뮬레이션은 SIMULEX 프로그램을 사용하여 피난시간을 예측 함으로써 터널화재의 CFD Modeling에 의한 피난안전성을 검토하고자 한다.
전통적인 셀룰러 시스템에서의 주파수 재사용 방법은 주파수를 분할하고 특정 셀에 위치한 단말들을 특정 주파수 영역에 할당시키는 반면, OFDMA 시스템에서의 주파수 재사용은 스케줄링에 의해서 결정되는 부반송파 할당 문제로 볼 수 있다. 이 논문에서는 주파수 설계에 의해서 인접한 셀들이 배타적인 주파수를 사용하도록 하는 대신, 각 셀이 셀 번호에 따라서 정적으로 결정되는 불규칙적인 패턴을 가지는 주파수 영역을 사용하는 방법을 제안한다. 이 논문에서는 불규칙적인 주파수 할당 패턴을 사용하는 것이 계획적인 주파수 할당을 하는 것에 견줄 정도의 효과적인 간섭 회피와 높은 데이터 전송률을 얻는 것이 가능함을 보인다.
본 연구는 조합망 조정에 있어서 승여관측수가 정도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 승여관측수를 변화시켜서 망을 조정한 것이다. 또한 수평위치 결정에 있어서 어떤 방법이 가장 효용성이 있는지를 제시하기 위하여 승여관측수에 따른 정밀도를 분석하였다. 본 연구에서 실시한 조합망의 조정에 있어서 평균제곱근 오차는 삼변측량에 비하여 장축에서 약 78∼82%, 단축에서 약 48∼60%, 삼각측량에 비하여 장축에서 약 84∼87%, 단축에서 약 29∼45% 감소되었고, 승여관측수와 정밀도와의 사이에는 Y=464.71429X+13517.57143의 함수관계가 성립한다. 그러나 승여관측수의 증가가 정밀도를 향상시키므로 최적의 승여관측수의 결정은 경제적인 측면에서 매우 중요한 과제이므로 앞으로의 연구과제라 생각된다.
남극에 상주하는 여러 과학기지 근처 해역에서 5 mm 이하의 크기를 가지는 미세플라스틱이 다량 발견되고 있으며, 그에 따라 과학기지에서 방출하는 방류수가 미세플라스틱의 지역 소스로 여겨지고 있다. 현재는 미세플라스틱의 오염 수준을 이해하는 정도에서 그쳤으며, 미세플라스틱의 물리적인 운송 메커니즘을 이해하고자 하는 시도는 상대적으로 부족한 실정이다. 남극 세종과학기지 근처에서도 미세플라스틱이 발견됨에 따라 본 연구에서는 과학기지 인근인 마리안 소만(Marian Cove)에서의 미세플라스틱 운송 메커니즘을 확인하고자 한다. 연구 대상 지역에서 미세플라스틱의 체류 시간은 짧기 때문에, 미세플라스틱에 생물오손 또는 풍화작용이 일어나기에는 충분하지 않은 시간이다. 따라서, 마리안 소만에서 발견된 미세플라스틱에 대해 연직 속도에 따라 확실히 가라앉는 그룹과 확실히 떠오르는 그룹으로 나누어 입자의 이송 메커니즘을 파악하였다. 해수 유동 모델과 파랑 모델을 결합하여 마리안 소만의 해수 흐름을 재현하였으며, 과학기지 방류 구 위치에서 방출된 미세플라스틱의 이송 경로는 라그랑지안 입자 추적(Lagrangian Particle Tracking) 방법을 이용하였다. 본 연구에서는 미세플라스틱의 궤적을 설명하기 위해 입자의 이송에 영향을 주는 힘을 결정할 수 있는 무차원 수 HK angle을 제안하였으며, 이를 이용하여 마리안 소만에서의 미세플라스틱 이송을 설명하였다. 대상 해역 내에서 확실히 떠오르는 그룹은 표층 흐름을 따라 해안선에 도달하였으며, 확실히 가라앉는 그룹은 방출 직후 빠르게 가라 앉으며 방출 위치 근처인 해저에 집적되었다. HK angle에 따르면, 마리안 소만의 연직 흐름이 강할 경우에는 미세플라스틱의 특성에 관계없이 해수 흐름을 따라 이송됨을 확인하였다. 더 나아가, 조석에 따라 미세플라스틱의 방출 시간을 달리하고, 방출 위치를 달리하여 모의함으로써 마리안 소만과 같이 작은 만에서 미세플라스틱 오염도를 줄이기 위한 적절한 방류수 방출 시간 및 위치를 제안하였다.
1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.
본(本) 논문(論文)은 경사사진(傾斜寫眞)의 해석적(解析的) 위치결정(位置決定)에 있어서 경중율(輕重率) 적용에 관한 연구(硏究)로서 경사사진(傾斜寫眞)의 정도(精度)를 향상시키고 그 효용성(効用性)을 높이는 데 그 목적(目的)이 있다. 경사사진(傾斜寫眞)은 수직사진(垂直寫眞)에 비(比)하여 피복면적이 넓어 경제적이며 접근하기 어려운 대상물의 좌표해석과 정보(情報)획득에 용이하므로 많은 분야에서 그의 이용을 시도하고 있으나 수직사진에 비하여 해석방법이 복잡하다. 이에 본 연구에서는 경사사진을 수직화(垂直化)하는 데 있어서 해석적(解析的) 편위수정(偏位修正) 이론을 도입하여 고찰하였다. 관측값 해석단계에서는 $30^{\circ}$ 경사사진의 수직화 과정에 본 연구에서 유도한 등각점(等角點)으로부터 상점까지의 y축방향의 거리 ${\gamma}_y=f{\cdot}tan{\frac{\theta}{2}}+y_a$의 역수로 경중율(輕重率)을 적용한 결과 경중율을 고려하지 않은 경사사진에 비하여 53.2%까지 수직사진에 접근시킬 수 있었다.
움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
분리벽형 증류탑의 구조 설계를 위한 shortcut 방법으로서 기존의 Fenske-Underwood 식을 3기 일반 증류탑 배열에 확장 적용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 초기 설계 단계에서 분리벽형 증류탑의 공급단 위치, 분리벽 구간, 중간 제품 생산단의 위치를 간편하면서도 효과적으로 결정할 수 있는 것을 확인하였다. 제안된 방법에 의하여 구조 설계가 이루어진 분리벽형 증류탑과 기존의 연속 2기 증류공정 간의 분리 효율을 비교하기 위해 HYSYS를 사용하여 다양한 원료 조건에 대하여 전산모사 실험을 수행하였다. 그 결과 제안된 분리벽형 증류탑이 기존 연속 2기 증류공정 대비 16%에서 65%까지 에너지를 절약할 수 있음을 확인하였다. 또한 분리벽형 증류탑에 의한 분리 성능 향상 정도는 중간 비점 물질의 조성에 크게 의존하며 중간비점 조성이 우세할수록 유리함을 확인하였고, 최적 에너지 분포 영역 경향은 원료 혼합물의 ESI 값에 의하여 결정됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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