본 논문에서는 많은 사용자층을 가지고 있는 개인형 커뮤니티를 이용하여 양질의 정보를 중복 없이 집중적으로 관리하고 효과적인 검객 기능을 제공하는 교육용 커뮤니티 서비스 시스템을 제안한다. 이 시스템은 MetaData와 Category를 통해 검색과 관리의 효율성을 높인 것으로 개인형 커뮤니티의 장점은 살리고 단점을 개선한 자기 주도적인 교육용 커뮤니티 시스템이다. 이 시스템을 검증하는 도구로 블로그를 활용하여 자동으로 생성되는 교육용 블로그 체인 서비스인 EduLOG(Educational blog)를 구현하였다. 특별히 세계적인 MetaData의 기반인 더블린코어의 MetaData요소를 근거로 이 서비스에 맞는 MetaData를 추출하였고 교육용 커뮤니티 사이트와 공적인 교육관련 기관들이 제시한 교육 Category를 근거로 새로운 Category를 만들어 이 시스템에 적용하였다. 그리고 이 서비스가 원하는 성능을 제공하는지 웹사이트 평가인증표를 기준으로 설문지를 작성하고 전문가를 통해 평가하였다. 이 평가 결과에 의하면 검색의 정확성, 낮은 재현율, 정보 등록 및 접근의 용이성, Category별 정보의 집중관리 부분 등에서 평균 평점 3.5(/5.0) 이상의 좋은 점수를 얻어 그 효율성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 시스템은 향후 효율적인 정보저장소와 검색소의 역할을 담당할 것으로 확신한다.
상황인식컴퓨팅은 환경에 대한 시의적절한 반응을 위해 필요한 정보를 자동적이고 효율적으로 인식하기 위한 연구 분야로서 안전, 상거래, 의사결정지원시스템 등 다양한 영역에서 응용되고 있다. 이러한 응용분야 중 상당수는 개인 차원뿐 아니라 집단 수준의 상호작용도 지원해야 한다. 효과적인 집단 상호작용을 위해서는 집단 역학과 같은 특수 현상을 고려해야 하며 이를 위해서는 역할, 갈등, 권력, 규범 등과 같은 집단의 속성을 정확하게 파악해야 한다. 그러나 지금까지의 상황인식컴퓨팅은 개인 상황에 집중되어 있고, 집단만이 가지는 고유한 상황 정보에 대한 인식 연구는 그 필요성에도 불구하고 많이 않다. 따라서 본 연구의 목적은 집단 상황(group context)을 자동으로 인식하는 방법을 새롭게 제안하는 것이다. 특히 본 논문에서는 집단 응집성의 인식에 집중하고자 한다. 이를 위해 물리적 센서(physical sensors) 또는 논리적 센서(logical sensors) 로 측정 가능한 요소를 활용한 사례기반 추론 방법을 제안하였다. 본 논문의 방법론의 적용 가능성을 보이기 위해 실험을 실시하여 기존의 집단 응집성 측정 방법과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
항공기와 같은 복잡한 구조물의 유한요소해석을 위해 자동요소망을 생성하면 일반적으로 삼각형 요소가 많이 생성되게 된다. 하지만 삼각형 요소는 사각형 요소에 비해 정확도가 떨어지므로 신뢰성 있는 해를 도출하기 어렵다. 이와 같은 문제는 배경셀 적분을 이용한 무요소법(Meshfree Method)을 통해 개선할 수 있으나 이 또한 적분점의 과다사용, 적분영역의 비효율성 등의 문제가 발생하게 된다. 이를 개선하기 위해 절점 기준으로 적분영역을 설정하여 적분을 수행하는 방법이 제안되었지만 비압축성 문제의 경우 해의 진동현상이 일어나는 등 수치 정확도가 떨어지게 된다. 따라서 본 연구에서는 적분영역을 절점영역이 아닌 요소영역으로 설정하는 수정된 무요소법을 통해 요소의 형태에 따른 정확도 저하가 발생되지 않고 기존의 무요소법에서 발생되는 수치 불안정성 등을 개선하였다. 2차원 예제를 통해 수정된 무요소법의 효용성을 검증하였다.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.
본 연구는 토양호흡 측정방법을 소개하고 국내에서 관측된 토양호흡 자료를 고찰하고, 토양호흡 관측 자료 비교시 발생하는 문제점을 정리하였다. 토양호흡측정 방법은 측정원리에 따라 알칼리흡습법, 밀폐상법, 밀폐상역학법, 통기법으로 분류된다. 국내 토양호흡연구를 종합분석한 결과, 국내의 생태계에 적용 된 토양 호흡 측정 방법은 밀폐상역학법(62%), 알칼리흡습법(17%), 통기법(13%), 밀폐상법(8%)이 이용되었고 이러한 방법에 사용된 기기로는 LI-6400-09, EGM-3, EGM-4, 자동토양호흡측정기 등이 있다. 또한, 국내 토양호흡은 대부분 산림 생태계에 국한되어 관측이 이루어졌으며 관측된 평균 토양호흡은 130~900mg $CO_2\;m^{-2}h^{-1}$ 범위였다. 그러나 국내 토양호흡 관측이 산발적 불연속적으로 이루어져 축적된 자료가 매우 빈약한 실정이며, 토양호흡의 상호 비교 및 정량화를 위해 측정방법간의 비교 및 오차에 대한 검증된 연구가 없어 관측된 토양호흡값의 상호비교가 어려운 실정이다. 이로 인해 한반도 생태계의 탄소수지의 정확한 예측자료를 생산하기 위한 기초 자료로서의 가치를 저하시키고 있다. 한반도 탄소순환 메커니즘의 이해를 위해서는 보다 다양한 생태계의 토양호흡 관측이 시급히 이루어져야하며 토양호흡을 조절하는 환경요인과 상호작용에 관한 연구, 다양한 기상 조건을 포함하는 토양호흡 연구가 절실히 요구된다. 더불어 토양호흡의 발생원 별 구분에 대한 국내의 연구결과는 대단히 미약한 수준으로 토양호흡의 메카니즘이해와 정확한 탄소수지이해를 위해 발생원 별 토양호흡량 정량에 대한 연구가 이루어져야한다.
급경사지 붕괴 위험을 판단하기 위한 반감계수 기반의 한계선 설정은 재해이력 자료가 반드시 필요하다. 그러나 전국적으로 재해이력 자료는 절대적으로 부족하며, 지역별로 편중되어 있어 신뢰도 높은 한계선 설정은 어려운 문제이다. 본 연구에서는 재해이력 자료 없이 급경사지 붕괴 위험을 판단하기 위한 한계영역 설정 기법을 제안하였다. 반감계수가 적용된 과거 10년간의 강우자료를 도시한 후 가장 바깥에 위치한 점들을 연결하여 기준선을 설정한다. 실시간 작용강우가 기준선을 넘어가면 경보가 발령되는 시스템을 구축하였으며, AWS (자동기상관측) 지점별 기준선 설정을 통해 전국적 활용이 가능하다. 과거 시뮬레이션 방법을 통한 신뢰성 검증 결과, 12개 현장 중 10개 현장에서 실제 붕괴 발생 전 경보 발령이 가능했던 것으로 나타났다. 실제 붕괴 발생 30분 전에 경보 발령이 가능했던 현장은 총 8개소로 약 67%의 정확도를 보였다. 본 모델의 활용성을 높이기 위해서는 전국적인 강우 DB구축과 지역별 한계영역 보정에 대한 추가 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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