화재발생시 기존의 비상경보설비는 화재경보라는 단순한 정보만을 제공함으로서 대피자의 입장에서는 건축물의 안전상황 및 피난상황을 식별할 수 없다. 따라서 화재발생시 대피자들이 밀집되는 병목현상이나 화재 영향에 노출되어 있는 피난경로로의 대피 등은 화재 피해를 가중시키고 있다. 본 연구의 목적은 현재 응용 가능한 대표적인 Ubiquitous 기술 중 개인의 위치를 식별하여 이용하는 위치인식기술 RSSI(Received Signal Strength Indication)을 활용한다. RSSI를 기반으로 한 LQI(Link Quality Indication)는 무선통신기간의 거리인식을 통해 대피자 정보 시스템 정보를 획득한다. 이러한 위치정보시스템을 응용하여 개발한 화재 안전 시스템은 화재 위치를 식별하고 화재위험 지역의 상황변화를 예측하여 피난경로 선정을 위한 안전정보를 제공하여 준다.
위치기반서비스(LBS: Location Based Serviced)는 이동통신기술, 인터넷기술, 휴대 단말 기술, 공간정보기술 및 다양한 컨텐츠 기술과의 통합 기술로 향후 폭발적인 수요가 예상되는 무선인터넷상의 핵심 서비스이다. LBS표준화는 위치서비스 활성화를 높여 시장성을 갖게 하는 중요한 요소이다. 정확한 기술 분석 및 예측을 통해 표준화를 수행하여, 산업체의 동종 기술 중복 투자를 배제하고 산업계에 유망 기술개발을 유도하여 집중함으로써 국가기술경쟁력, 산업경쟁력, 세계 시장경쟁력을 향상시킬 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내외적으로 활발히 진행 중인 LBS 표준화 동향을 살펴보고, 현재의 LBS 기술 현황 및 차후 진행될 위치기반 서비스 표준화의 방향과 앞으로의 기술개발 추진 사항에 대해서 논의 하고자 한다.
본 논문에서는 RFID 위치추적엔진과 지능형 에이전트를 이용한 선호상품 추천 기법을 이용하여 RFID기반 위치추적을 이용한 실시간 선호 상품 추천 시스템을 제안한다. 매장안에서 RFID 태그가 부착된 스마트 카트를 이용하여 고객의 위치를 실시간으로 파악하여 각 구역별 쇼핑시간과 개별 고객의 구매 히스토리 분석 및 이동 구역 예측을 통해 실시간으로 쇼핑 매장에서 각 고객의 선호상품을 추천한다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 애플리케이션을 이용하기 위해서는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야 하는 상황이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 보호영역(cloaking;클로킹)을 생성하거나 자신의 주변에 가상의 사용자(dummy;더미)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 기존 연구들은 사용자의 현재 위치를 보호하는 장점은 있지만 연속적인 질의를 요청할 경우 서버에게 사용자의 이동 경로가 예측될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로를 보호할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.
Newton-Raphson 기법은 구조물의 비선형 해석에 널리 쓰이는 반복계산기법이다. 비선형 해석을 위한 반복계산기법은 컴퓨터의 발달을 감안해도 상당한 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경회로망 예측을 사용한 Predicted Newton-Raphson 반복계산기법을 제안하였다. 통상적인 Newton-Raphson 기법은 이전스텝에서 수렴된 점으로부터 현재 스텝의 반복계산을 시작하는 반면 제시된 방법은 현재 스텝 수렴해에 대한 예측점에서 반복계산을 시작한다. 수렴해에 대한 예측은 신경회로망을 사용하여 이전 스텝 수렴해의 과거경향을 파악한 후 구한다. 반복계산 시작점이 수렴점에 보다 근접하여 위치하므로 수렴속도가 빨라지게 되고 허용되는 하중스텝의 크기가 커지게 된다. 또한 반복계산의 시작점으로부터 이루어지는 계산과정은 통상적인 Newton-Raphson 기법과 동일하므로 기존의 Newton-Raphson 기법과 정확히 일치하는 수렴해를 구할 수 있다. 구조물의 정적 비선형 거동에 대한 수치해석을 통하여 modified Newton-Raphson 기법과 제시된 Predicted Newton=Raphson 기법의 정확성과 효율성을 비교하였다. 제시된 Predicted Newton-Raphson 기법은 modified Newton-Raphson 기법과 동일한 해를 산출하면서도 계산상의 효율성이 매우 큼을 확인할 수 있었다.
5대 주요 수계의 소수력자원에 대하여 연구를 수행하였고, 하천의 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었으며, 이를 이용하면 강우사상으로 야기되는 유입량의 변화에 대한 분석이 가능하다. 또한 소수력발전소의 성능을 예측할 수 있는 모델도 개발되었다. 안동댐에서 측정된 월유입량 자료를 분석하였으며,. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 예측한 결과는 안동댐에서 오랜기간 동안 측정된 결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 이는 개발된 모델들이 소수력발전입지의 이용가능한 잠재량과 기술적 잠재량을 예측하는데 효과적인 것으로 밝혀졌다. 본 모델들을 이용하여 수계별로 소수력발전입지에 대한 수문학적 성능을 분석하였다. 분석결과 소수력발전 입지의 수문학적 성능특성은 수계별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 북한강과 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지의 비설계유량과 비출력량은 다른 수계들 보다 차이가 큰 것으로 나타났다. 그림 1은 수계별 비설계유량에 따른 비출력량의 변화를 나타낸다.
본 논문에서는 원격제어 시스템의 시간지연 문제를 분석하고 그 문제를 신경망으로 보상한다. 스미스 예측기는 시간지연 시스템에서 정확한 모델을 필요로 한다. 스미스 예측기의 모델링 오차를 보상하기 위해 신경회로망을 사용한다. 스미스 예측기를 구성하기 위해 Radial Basis Function(RBF) 신경회로망이 사용된다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 방법의 동작을 검증한다.
하천의 수질은 시${\cdot}$공간적으로 지속적인 변화를 보이기 때문에 효과적인 수질관리를 위해서는 연속적인 하천수질 측정과 분석이 요구된다. 또한 유량과 수질측정이 동일시각에 이루어져야 하려 수질측정 지점에서의 보다 정확한 유량산정이 요구된다. 그러나 T/M 수위관측소와 수질자동측정망 지점이 원거리에 위치하여 수질자동측정망 지점에서 정확한 실시간 유량자료를 획득하기에 어려운 지점이 많다. 따라서 연구에서는 신경망 모형을 적용하여 미계측 지점에서의 유출량을 예측하고 강우-유출 모형인 WMS 모형에 의한 계산값과 비교하였으며 미계측 지점에서의 유출예측 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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