본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의
본 연구는 식생기반 LID 시스템 모델을 기반으로 생태적 구성요소의 성능 분석 방향을 제시하기 위해, SWMM 전산모의와 강우·유출 모의장치를 이용하여 모니터링 결과 간의 통계적 유의성을 분석하고, 시스템 사전설계에 요구되는 기초자료를 제공하고자 한다. 또한, 선행연구에서 상대적으로 논의가 부족했던 식생기반 LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석 방안을 종합하고, 장치형 LID 시스템을 대체할 수 있는 성능 정량화 방향을 제시하려 한다. 인공강우재현 모니터링 40분 경과 후 실험구와 대조구 모두 최대강우강도인 142.91mm/hr(n=3, sd=0.34), 142.24mm/hr(n=3, sd=0.90)로 집계되었다. 우량주상도 대비 10분, 50분 구간은 낮은 강우강도가 재현되었으며, 20분, 30분, 40분 구간은 높은 강우강도가 확인되었다. 우수유출 지연효과의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.46mm/min을 기록하여, 79.8% 저감된 것으로 분석되었다. 전산모의의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.05mm/min을 기록하여, 99.1% 저감된 것으로 모의되었다. 최대 강우유출강도의 경우, 실험구(Dv=30.35, NSE=0.36)는 인공강우 모니터링과 SWMM 전산모의가 동일하게 70분에 각각 0.77mm/min, 1.06mm/min을 기록하였다. 대조구(Dv=17.27, NSE=0.78)도 동일하게 50분에 각각 2.26mm/min, 2.38mm/min으로 집계되었다. 상기 연구결과를 통해 강우·유출 모의장치와 SWMM 전산모의 간의 통계적 유의성을 통해 단일 식생이 적용된 LID 시스템의 우수유출저감 성능의 사전설계 방향을 제시할 수 있었다. 또한, LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석방법을 종합하여, 사전설계와 연계 가능한 식생 및 토양 부문의 매개변수 정량화 방안이 정리되었다. 다만, 단일 식생기반 LID 시스템으로 유형과 물리적 변수가 제한되었고, 모니터링, 전산모의 결과 간의 통계적 유의성 보정에 요구되는 알고리즘 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다.
원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.
전력 시스템은 사회와 산업이 발전함에 따라서 거대화되고 복잡해지고 있으며, 따라서 전력시스템을 안정적으로 운용하기 위하여 다양한 첨단기능들이 개발되고 있다. 본 논문에서 제안한 765kV 변전소의 지능형 경보처리 시스템은 중앙감시제어 시스템으로부터 입력되는 방대한 경보들로부터 고장진단에 필요한 보호계전기 및 스위치 동작 정보를 필터링하는 기능을 수행하도록 개발되었다. 시스템으로 부터 필터링된 경보들은 고장진단 시스템을 통하여 사고 발생 시 운영자의 사고 처리 시 신뢰도 증진시키고 수행시간을 단축시킨다. 경보처리 시스템은 실계통에서 운용되고 있는 이중 모선 1.5CB 방식의 765kV급 변전소를 대상으로 하며 인공지능 언어인 PROLOG 언어를 기반으로 개발되었다.
본 논문에서는 식물재배기에 유입되는 조도 정보를 자동 센싱하여 대상 식물의 생육에 적합한 목표조도와 비교과정을 거쳐 LED의 밝기를 지능적으로 제어하기 위한 상황인식기반의 식물재배용 LED 제어 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 식물 생육 환경 모니터링을 위해 조도, 온도, 습도, CO2 등의 이기종 센서들을 ZigBee 기반의 통합센서 형태로 설계 및 제작하고, GUI기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실시간으로 식물 생육 환경 정보를 수집한다. 데이터베이스에 저장되어 있는 재배대상식물의 표본데이터 중 광보상과 광포화 정보를 기준으로 상황에 따라 변화하는 외부 조도정보와 비교하여 LED 인공광의 밝기를 시스템에 의한 자율 처리에 의해 지능적으로 제어함으로써 불필요한 조명 에너지 소비를 절감하고자 한다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
As laser cutting process is widely used in industry, an automated on-line process control system has become very important. In this paper, development of a laser cutting monitoring system, which is regarded as the fundamental step toward automation of the process, is presented. Acoustic emission and an artificial neural network were used for the monitoring system. With given process Parameters including laser power and scanning speed the system can predict the suitability of laser beam for the cutting or a stainless steel (STS304) plate.
에어로졸의 장거리 이동에 대한 연구는 황사의 수송과 기상특성, 황사의 연직 구조 분석, 황사의 성분 및 변질 등 황사 에어로졸의 화학적ㆍ물리적ㆍ기상학적 분석을 통하여 시행되어 왔다. 최근에 들어 인공위성을 이용한 대기의 광학적 두께(aerosol optical depth) 및 황사 에어로졸의 장거리 이동에 대한 위성관측은 황사현상에 대한 발현 예보를 가능하게 하였다. 광주과학기술원 환경모니터링 신기술연구센터는 기상청의 예보를 토대로 비정규적 황사 현상에 대한 에어로졸의 광ㆍ화학적 장거리 이동특성을 조사하기 위하여 예상 황사기간에 시정집중모니터링을 실시하였다. (중략)
무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.
북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60 이상에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)자료(기폰 수동마이크로파 센서보다 2배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 자료에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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