현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.
본 논문에서는 bispectra를 위한 고전적 주영역 (classical principal domain)이 2계 Volterra 모델의 출력을 결정짓는데 사용되면 그 출력은 완전하지 못하게 될 것임을 지적한다. 이러한 불완전함은 DFT의 주기적 특성과 관련이 있다. 이런 이유로, 본 논문의 목적은 비선형 시스템의 응답의 추정을 향상기키는 Volterra 커널을 위한 확장된 주영역 (extended principal domain)을 제안하는데 있다. 확장된 주영역을 정의 내리기 위하여, 2차원 DFT와 Volterra 모델의 2계 요소와 정사각형 필터와의 관계를 사용하여 이산 시간 영역 Volterra 모델에서 새로운 이산 주파수 영역의 Volterra 모델을 유도하였다. 확장된 영역이 모델의 출력에 미치는 영향을 DFT의 주기성 측면에서 해석을 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, Volterra 모델링에서 확장된 주영역의 영향을 살펴보았다. 모의 실험 결과에 의하면, Volterra 모델의 출력을 계산하는 과정과 Volterra 모델의 계수를 추정하는데 있어서 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
이산폰툰형 부유식교량의 시간영역 지진응답해석을 지진파의 공간분포를 고려하여 수행하였다. 지반운동의 공간변화는 파의 통과 영향, 엇결성 뎡향 및 국부지반 영향을 반영하는 결맞음 함수 모델로 고려하였다. 부유식 교량의 상부구조는 공간뼈대요소와 탄성현수케이블요소를 이용하여 모델링 하였고, FHWA 가이드라인의 스프링 모델을 사용하여 교대의 지반 구조물 상호작용에 대한 영향을 고려하엿으며, 경계요소법으로 산정한 폰툰 동수력계수의 주파수 의종성을 고려하기 위해서 시간지연함수를 사용하였다. 지반운동의 공간변화를 고려한 다중지점 지진입력을 교량의 양단에 도입하였고 응답의 시간이력을 동시 가진 시와 비교하였다. 장주기의 동적특성을 갖는 이산폰툰형 부유식 교량의 지진응답 해석에서 지반운동의 공간분포를 고려할 경우에 주몰할만한 응답의 증폭이 나타날 수 있음을 확인하였다.
이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.
이산시간 모델로부터 시간응답 설계 명세를 만족시키도록 직접 디지털 제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다 R-S-T형의 고정된 제어기 구조에서 폐루프 전달함수가 원하는 기준전달함수와 일치하도록 제어기 이득을 구한다. 시간 응답을 만족시키는 목표전달함수는 w-영역에서 CRA를 이용하여 선택되며 이 함수를 z-영역으로 변환시켜 얻는다. 예제를 통해 제시한 방법의 유용성을 보이고 극배치 방식과 비교한다.
현대 생활에서 대부분의 사람들은 90%이상을 실내(가정, 일반사무실, 실내작업장, 공공건물, 지하시설물, 상가, 음식점, 자동차, 지하철 등)에서 생활하기 때문에 실내공기질(indoor air quality)은 개인이 오염물질에 노출되는 주요한 요인이다. 이산화질소($NO_2$)는 고온의 연소과정에서 발생되는 부산물로써 차량, 발전소와 산업장 등에서 발생되고 있다. 실내에서 이산화질소의 농도는 가스레인지, 케로센(kerosene) 난방기, 흡연에 주로 영향을 받는다. $NO_2$는 호흡기 증상과 관련된 각종 질환을 유발시키는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 한국의 서울에서 직장인 95명의 시간활동도가 조사되었으며, 호주 브리스베인에서 직장인 57명의 시간활동도와 동시에 각 가정의 실내.외 및 직장의 $NO_2$ 농도를 측정하였다. 또한 개인 $NO_2$ 노출을 예상하여 각 도시의 빈도분포를 예상하였다. 본 연구의 결과를 보면 다음과 같다. 1. 서울의 95명의 직장인들은 실내에서 약 83.8%의 시간을 보냈으며, 브리스베인의 57명의 직장인들은 실내에서 약 88.3%의 시간을 보냈다. 2. 브리스베인에서 측정된 실내의 NO2 평균농도는 10.5ppb(${\pm}5.6$), 실외의 NO2 평균농도는 14.5ppb(${\pm}5.8$), 직장에서의 $NO_2$ 평균농도는 18.2ppb(${\pm}5.0$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 평균 15.0ppb(${\pm}5.2$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 실외의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 NO2 농도(r=0.49)에 상관성이 더 높았다. 3. 시간 가중치 모델을 이용한 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 개인 NO2 노출과 통계학적으로 상관성을 가지고 있었다(r=0.58). 예측된 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 $NO_2$ 노출보다 낮게 나타났으며, 이것은 출퇴근 등에 의한 교통의 이동에 따른 노출 때문인 것으로 생각되었다. 4. $NO_2$ 농도 분포를 log-normal 분포, 시간활동도를 Normal 분포로 가정하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 했을 때 서울의 직장인의 개인 노출은 평균 36.7ppb(${\pm}10.9$)였으며, 브리스베인의 직장인의 개인 노출은 평균 13.7ppb(${\pm}4.1$)였다.
DEVS(Discrete Event system Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형식으로 시스템을 설계함으로써 신뢰성 있는 모델링이 가능하도록 이론적으로 잘 정립된 시뮬레이션 방법론이다. 시뮬레이션의 진행과정 및 결과를 표현하기 위한 애니메이션 개발 환경에 있어서도 DEVS 모델의 구조를 반영하여 계층적 애니메이션 환경을 구현 할 수 있다. 계층적 애니메이션은 시뮬레이션 관찰자가 시스템의 특정 레벨에 맞추어 애니메이션 진행 상황을 볼 수 있도록 한다. 이는 일반적으로 시뮬레이션 애니메이션이 갖는 장점인 시스템 이해 및 모델의 신뢰성 검증의 향상 뿐 아니라, 다양한 관점에서 시스템의 변화를 확인 할 수 있다는데 그 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 계층적인 애니메이션과 그래픽 표현이 가능하도록 하기위해 DEVS 모델의 구조를 반영한 계층성을 갖는 애니메이터(시뮬레이션과 애니메이션의 연결 프로세서)를 설계하였다. 이러한 애니메이터는 모델과 같은 구조로 각 모델에 필요한 애니메이션 객체들을 유지·관리함으로써 계층적 애니메이션을 가능하게 하며, 시뮬레이션의 이산적인 시각 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과 사이에 동기화를 용이하게 한다.
사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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