도시철도 승객의 수입금 정산 배분을 위하여 승객의 경로를 파악할 필요가 있다. 승객의 예상 이동경로를 파악을 위해 다양한 경로탐색기법들이 있지만, 링크기반 k-경로탐색기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 k-경로탐색기법은 통행 및 도보시간, 환승 패널티 등의 변수에 따라 다양한 최적경로가 존재하는 문제점이 있고 특히, 급행열차를 선호하는 승객의 특성, 열차의 특성 등을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기위하여 교통카드자료를 기반으로 실제로 이용한 하나의 경로를 탐색하는 방안을 제시하였다. 또한, 각 철도운영기관의 열차스케줄을 연계하여 최적경로를 탐색하는 방안도 제안하였다.
오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
정수장에서 소독 및 여과 처리가 완료된 깨끗한 물은 배급수시설로 전달되나, 실제로 관의 노후화, 갑작스러운 유향 변동, 특정 구역의 관 내 정체 시간에 따른 Water Age 상승 등 여러 요인으로 인해 실제 수용가에는 안전하지 않은 용수가 공급될 가능성이 있으며, 이에 따라 적절한 위치에서 지속적인 감시를 통한 조기 발견 및 조치가 필요하다. 상수도 시설기준(2010)에 배수시설의 주요 지점 혹은 관 말단 등 필요에 따라 적절한 위치에 수질 계측기를 설치할 수 있도록 제시되어 있으나, 계측기 설치 위치나 개수에 대한 기준이 모호한 실정이다. 모든 구역에 수질계측기를 설치하여 감시하는 것이 이상적이지만, 현실적으로는 지자체 환경 및 경제적인 한계가 있어 주요 위치에 설치하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 대표적인 수리해석 모형인 EPANET을 사용하여 대상 관망의 노후도, 유속, 유향변동 등의 영향인자를 바탕으로 수질사고가 발생할 확률이 높은 관을 위험관으로 선정하고, 선정된 위험관을 대상으로 최단 경로와 Cost를 산출할 수 있는 Floyd Warshall Algorithm을 이용하여 각 Node(수용가)간 물이 이동할 때의 최소 도달시간과 경로를 파악하였다. 또한, 시간 서비스 수준(Level of T hour Serivice)의 개념을 도입하여 위험관으로부터 특정시간 이내에 흐름이 도달하는 Node를 파악한 뒤, 그 중 가장 많은 피해를 발생시킬 수 있는 위험관을 수질계측위치 지점으로 선정하였다. 제시된 수질사고 발생위험이 높은 위험관을 대상으로 수질계측 위치를 선정하는 방법이 전체 관망 네트워크를 대상으로 수질계측 위치를 판단하는 방법보다 결과 신뢰도 측면에서 더욱 효과적이고 효율적인 방법으로 사료된다.
무선 센서 네트워크의 규모가 커짐에 따라 대규모의 센서 네트워크의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 기존 IEEE 802.15.4 를 이용한 네트워크의 규모에 따른 한계를 극복하기 위해 듀얼 라디오 센서 네트워크에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 듀얼 라디오 센서 네트워크는 단일 라디오를 내장한 전통적인 센서 노드(싱글 라디오 노드)에 듀얼 라디오 인터페이스(IEEE 802.11g, IEEE 802.15.4)를 내장한 센서(듀얼 라디오 노드)를 포함하여 클러스터를 구성한다. 본 논문에서는 이러한 듀얼 라디오 환경에서 효과적으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 제안한다. 듀얼 라디오 노드는 네트워크 상에서 클러스터 헤드 역할을 하고 상위 계층을 이루며, 일반 노드는 클러스터 멤버 역할을 하는 하위 계층을 이룬다. 본 논문에서는 각 계층의 네트워크가 나타내는 특징을 이동성이 적거나 높은 네트워크의 특징으로 대입하여, 상위 계층에는 Pro-Active 프로토콜, 하위 계층에는 Re-active 프로토콜이 효과적임을 설명한다. 이를 바탕으로 듀얼 라디오 센서 네트워크에 적합한 라우팅 프로토콜로써 Pro-Active 프로토콜을 대표하는 DSDV 와 Re-Active 프로토콜을 대표하는 AODV 를 조합한 하이브리드 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜의 성능을 확인하기 위해 센서네트워크 테스트베드를 구성하여 라우팅 복구 시간과 패킷 전송 안정성에 대한 성능을 입증한다.
최근 자율주행과 관련한 시장의 관심은 기존 자동차 자율주행에서 선박 자율운항으로 자연스럽게 이동하고 있다. 이에 인공지능 및 빅데이터 등과 같은 최근 기술을 선박 자율주행에 적용하는 자율운항선박(MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 레이더 및 카메라 등과 같은 센서 정보를 선박 자율운항에 적용하여 다양한 선박 운동 및 정보를 획득하는 연구 기술이 집중되고 있다. 이러한 경향에 따라 IMO(International Maritime Organization)과 같은 국제기구에서도 자율운항선박 표준화 본격 논의로 기술표준 선점 경쟁에 참여하고 있다. 이 중 연안 자율운항선박 개발은 IMO에서 주관하는 무인화 핵심기술로 여겨지고 있어, 기존 대양 항해 기술과 함께 연안 항해에 대한 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 특히 항만 인근 해역에서는 다수의 선박이 입출항함으로 인해 해상에서의 안전과 물류의 효율화가 요구되기 때문에 고도화된 자율운항 기술개발이 필요하다. 하지만 자율운항선박에서의 상황인식 기술은 탑재된 센서의 제한된 시야각 및 기상조건에 따른 인식률이 떨어지는 문제가 생긴다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 육상에 설치된 레이더를 활용하여 선박을 탐지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 육상 레이더를 기반하여 얻어진 레이더 화면상의 물표 정보를 이용해 인공지능 기법에 활용하기 위한 라벨링 자동 생성 방법에 대해 소개한다. 얻어진 물표 정보에 인공지능 기법을 적용하여 선박 길이 정보를 추정하는 기술에 대해 소개한다.
HPLC에 의한 토양내 화약물질의 분석 방법을 최적화하기 위해 현재 실사격 훈련이 진행 중인 군사격장 2곳에서 토양시료를 채취하여 분석 실험을 수행하였다. 토양과 오염물질의 불균일도를 감안하여 segregation constant 와 homogeneity constant를 기준으로 산정한 결과, 화약물질의 분석을 위한 토양시료채취 최소량은 125g 이었다. 그리고 시료 전처리 과정인 추출단계에서 필요한 적정시료량과 추출액의 비율을 CV값에 근거하여 산정한 결과 토양 10g/ACN 20 mL가 가장 효과적이었다. 미국 EPA에서 지정한 화약물질 14종을 모두 분리하기 위한 HPLC의 용리 조건은 RP C18캘럼을 이용하여 칼럼온더 30${\circ}C$일 때, 이동상 구성 및 유량은 isopropanol : acetonitrile : water의 비율 18 : 12 : 70, 유량 0.80mL/min인 경우가 최적이었다. 분석파장 결정을 위해 분석 파장 230nm와 254nm에서의 화약물질 14종에 대한 검출한계 (detection limit)값과 각 화약물질의 UV/VIS스펙트럼을 비교한 결과 254nm보다 230nm일때가 더 적절하였다. 하지만 NB, 2,4-DNT, 2NT, 4NT및 3NT는 분석파장이 UV254nm일때 더 적절하였다.
최근 국내외 택배업체들은 가격경쟁에 의한 수익성 악화로 서비스의 차별화를 통한 고객 및 수익성 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 따라서, 택배 서비스의 품질 개선을 통한 고객만족도를 높이는 노력이 어느 때 보다 중요한 실정이다. 하지만 기존의 택배서비스 품질 측정은 오프라인 설문조사로 이루어져 많은 시간과 비용을 들어간다는 한계를 지니고 있다. 이러한 한계는 온라인상의 소셜 빅데이터 분석을 활용한다면 보다 적은 비용과 노력으로 극복 가능할 것이며, 택배업체 경쟁력 강화에 크게 도움이 될 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 SNS상의 빅데이터를 활용하여 국내외 택배업체들에 대한 의견을 수집하고, R을 통해 각 택배업체들의 고객만족도를 분석하고 이를 미국고객만족도(ACSI), 한국국가고객만족도(NCSI)와 비교하여 검증을 실시하였다. 그 결과 SNS 분석 결과와 고객만족도가 뚜렷한 양적 선형관계를 형성하였다. 이는 향후 실시간 소셜 네트워크의 정보를 이용하여 간편하게 고객만족도 결과를 예측할 수 있다는 것을 의미한다.
도시 지역의 열 환경을 파악하기 위해 열 플럭스를 추정하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔다. 현재 다양한 방법을 통해 현열 플럭스가 추정되고 있으나 각 방법 간의 차이를 비교하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 대표적인 두 가지 현열 플럭스 추정 방법을 통해 동일한 대상지의 현열 플럭스를 추정하고 그 결과를 비교하여 방법 간의 의의와 한계를 확인하고자 하였다. 연구 결과 열수지 방정식 방법을 통해 현열 플럭스를 추정할 경우 해상도면에서 큰 장점을 가지나 도시 지역의 특징 중 하나인 인공열을 반영하지 못해 현열이 과소추정될 수 있음을 확인할 수 있었다. 물리식을 기반으로 추정할 경우 상대적으로 오차가 작고 인공열의 반영이 가능하나, 시간 및 공간 해상도에 있어 한계가 있음을 확인하였다. 두 방법은 인공열이 많이 발생하는 공업지역에서 가장 큰 차이를 나타냈으며 그 차이는 평균 약 135 W/m2, 최대 400 W/m2로 나타났다. 반면 녹지 및 수변공간은 약 20 W/m2로 두 방법 간의 차이가 매우 작은 것을 확인할 수 있었다. 두 방법 간의 결과가 도시 지역에서 유의미한 차이를 보이는 만큼 향후 연구 목적에 맞는 방법을 선택할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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