물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
지문영상의 품질 향상과 특징점 정합은 자동 지문인식 시스템의 중요한 두 단계이다. 본 논문에서는 특징점의 연결정보를 사용한 지문인식 기법을 제안한다. 인식 과정은 전처리와 특징점 추출, 그리고 특징점 pairing을 기반으로 한 정합의 세 단계로 이루어져 있다. 정확성을 위해 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출한 후에, 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 낮은 비용으로 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 정합 알고리즘은 반도체 칩방식 지문 입력장치로부터 획득한 500개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험 결과는 기존 방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.
기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.
연구의 목적은 동북아 철도물류시스템에 한국형 궤간가변대차가 상용화되는 것을 가정하고, 향후 궤간 가변대차의 도입 및 운영에 필요한 경제성 분석을 목적으로 하였다. 이를 위해 향후 컨테이너 수송에서 예상되는 화물 연계 서비스 중 환적방식과 궤간가변방식의 서비스 유형에 대하여 경로별 그리고 수송량 별로 수송시스템의 획득, 운영 및 유지보수, 폐기의 전 과정 속에서 발생되는 총 수명주기비용을 예측하고 이를 기반으로 각 대안을 비교 분석하였다. 또한, 각 대안별 경제성을 추정하기 위하여 객관적 비용으로 나타나는 LCC 비용뿐만 아니라 서비스 유형의 차이로 발생하는 궤간변경 지점에서의 통행시간 절감부분과 부가적인 서비스 등 서비스 이용자의 직접적인 편익을 고려한 비용-편익 비를 분석하여 경제성을 추정하였다. LCC 분석 및 B/C 분석결과, 경제성 측면에서 환적방식에 비하여 궤간가변방식이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 한국형 스마트 앱 저작도구로 미국, 일본, 한국에서 세계특허를 획득한 원더풀소프트의 M-Bizmaker를 이용하여 식품영양학과와 비서행정과 등 비전공자 회사원과 학생이 협력하는 관계에서도 중급수준의 비즈니스 앱 개발이 단기간에 가능하며 최고의 효율성을 검증할 수 있음을 확인하였다. 즉 저작도구인 M-Bizmaker를 이용하면 초중고, 대학, 일반인까지 모든 계층에서 초단기 1일 교육을 통하여 개인의 아이디어와 개성을 살린 앱을 제작할 수 있다는 결론을 도출하였다. 비전공자들이 제작한 스마트 앱의 수준은 본문에서 설명한 것 같이 단체의 일반홍보, 식단관리, 그래프를 이용한 취업현황, 구글맵 연계 주소 관리, 자동전화걸기, 사진 등의 이미지 관리, 친구 찾기와 같이 구성원을 등록하여 용이하게 관리할 수 있고, 설문조사도 쉽게 할 수 있다. 현재 세계 모바일 시장은 애플, 구글 등 미국시장이 세계시장을 선도하고 있는 상황으로 구글의 앱인벤터, 애플의 앱쿠커 등의 저작도구가 베타버젼으로 존재하지만 세계특허 수준의 한국형 저작도구인 비즈니스용 전문개발인 M-Bizmaker와는 기술수준에서 많은 격차가 존재하므로 국가적 차원에서 앱 저작도구 기술개발 인력 양성에 투자한다면 다가오는 미래에는 우리나라가 세계시장을 선도할 수 있을 것이라 사려 된다.
스마트밴드가 삶을 보다 편리하게 만들고 긍정적인 생활 습관을 들일 수 있도록 도와주게 되면서 많은 사람들이 현재 스마트밴드를 사용하고 있다. 또한, 스마트밴드는 사용자의 개인 정보를 다루기 때문에 스마트밴드 시스템에 대한 안전한 보안 설계 및 구현이 필요하게 되었다. 신뢰할 수 있는 스마트밴드를 만들기 위해서는 먼저 시스템의 보안 요구사항을 도출한 다음 이를 충족하도록 시스템을 설계해야 한다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree와 같은 위협 모델링 기술을 스마트밴드 시스템에 적용하여 위협을 식별하고 이에 따라 보안 요구사항을 도출하였다. 위협 모델링을 통해 식별한 위협을 이용하여 실제로 스마트폰을 스마트밴드에 연결하는 과정에서의 취약점을 발견하였고 이를 통해 스마트밴드의 제어 권한을 획득하는 공격을 수행할 수 있었다. 발견된 취약점과 위협에 대응하기 위해 보안 대책을 제안하였으며 보안 프로토콜 자동 검증 도구인 Scyther를 사용하여 제안한 보안 대책에 대한 안전성을 검증한다.
공장 사업장 등에서 발생되는 매연은 대기오염의 원인이 될 뿐만 아니라 인체에도 나쁜 영향을 미친다. 굴뚝에서 발생되는 굴뚝연기의 혼탁도를 측정하는 가장 일반적인 방법은 자동시정측정기를 굴뚝 안에 장착하여 관찰하는 방법이나 미국환경보호청에서 제정한 고정오염원으로부터 방출되는 혼탁한 굴뚝연기의 시각적 결정 방법인 Method 9이 있다. 그러나 이러한 방법은 구축과 유지에 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 광학센싱을 이용한 굴뚝연기 혼탁도 측정 모듈 프로그램을 구축한다. 디지털 카메라를 이용하여 굴뚝연기의 사진을 획득하고 DOM(Digital Optical Method)을 사용하여 굴뚝연기의 혼탁도를 측정하는 모듈을 설계하고 구현한다. 또한 구현된 모듈을 다른 방법과 비교 분석하여 우수성을 입증한다.
식물 표현체(plant phenomics) 연구는 우수한 형질의 식물 품종과 유전적 특성을 선별하기 위해 여러 식물체의 형태적 특징을 관측하고, 획득한 영상 빅데이터를 분석하는 기술이다. 기존의 방법은 검출 대상에 따라 직접 색상 임계값을 변경해야 하기 때문에 빅데이터를 다루는 정밀검정시스템에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 정밀검정시스템을 위한 식물체와 배경의 자동 분할이 가능한 합성곱 신경망(Convolution neural network: CNN) 구조를 제안한다. LeafNet은 9개의 컨벌루션 계층과 식물의 유무를 판단하기 위한 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로 구성된다. LeafNet을 이용한 학습 결과, 식물 모종 영상에 대하여 정밀도 98.0%, 재현율 90.3%의 결과가 도출되어 정밀검정시스템의 적용 가능성을 확인하였다.
본 논문은 무인잠수정을 도킹스테이션에 성공적으로 안전하게 도킹시키기 위해 확률 기반 평가지표를 설계하여 수중 도킹 과정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무인잠수정 상태와 수중 도킹을 위한 상태 기준의 일치 정도에 따른 도킹 성공 가능성을 확률로써 평가하는 방법이다. 평가는 무인잠수정의 기구학적 구속조건과 도킹 계획을 고려해 정의된 영역 내부에서 수행한다. 평가 과정은 확률밀도함수의 정의, 위치와 방향각 기준과의 차이에 따른 도킹스테이션 도달확률 계산, 확률지표의 산출 순서이며, 이를 통해 실시간으로 수중 도킹 과정을 평가한다. 수조실험을 통해 획득한 무인잠수정 데이터를 분석하여 제안하는 평가지표의 유효성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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