전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.
모바일/무선 환경하에서 이음새없는(seamless) 이동성 관리 문제는 많은 연구의 대상이 되고 있다. 그러나 핸드오프 이후에 등록을 함으로써 사용중 끊김이 발생하거나, MN가 인접한 셀로 이동할 확률이 같다는 Random Work 모델을 사용함으로써 불필요한 네트워크 트래픽을 발생시키는 문제들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 이음새없는 이동성을 제공하는 방향성 사전등록 영역(DSRR) 구성 기법과 알고리즘을 제안한다. DSRR의 핵심은 핸드오프할 확률이 높은 인접 셀(AAAF)을 최소한으로 구성하여 사전 등록을 수행함으로써 끊김과 불필요 트래픽 발생을 방지하는 것이다. 이를 위해 셀 분할 스킴을 도입하였다. 셀을 영역적으로 분할(Regional Cell Division)하여 핸드오프 시기를 감지하였으며, 셀의 방향성 분할(Directional Cell Sectoring)로 계산된 방향벡터(DV: Direction Vector)를 적용하여 MN의 이동방향을 반영하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 DSRR은 노드간 메시지 교환이 인트라도메인 내에서 처리되므로 끊김은 인터도메인 환경에서 처리되는 기존 연구들에 비해 현저히 줄었으며, 또한 핸드오프마다 발생하는 트래픽은 인접한 셀의 개수(n)만큼 발생하던 기존 연구에 비해 DSRR에서는 2번으로 감소하였다.
건설사업의 생애주기 단계별로 BIM의 활용도가 다양해지면서 이를 위한 전문화된 소프트웨어가 증가하고 있다. 이들 소프트웨어 간 BIM 정보 교환 시 상호호환성이 중요하며, 이때 국제표준 포맷인 IFC 데이터 모델을 채택하고 있다. 그러나 BIM 데이터를 IFC로 변환하기 위해서는 개별 객체에 IFC 클래스를 매핑해야 하는데, 현재까지 본 작업은 수동 작업으로 이뤄지고 있어, 매핑 상의 오류나 누락이 발생하게 된다. 본 연구에서는 BIM 객체 및 IFC 클래스 간 매핑의 무결성 검증을 위해 이상탐지분석 기법 중 하나인 Novelty detection을 적용하였다. 동일한 IFC 클래스의 객체들은 기하형상이 유사하다는 전제하에. 매핑이 잘못된 객체를 이상치로 판별하고자 하는 것이다. 3개의 BIM모델로부터 IFC 클래스별로 객체를 분류한 후 이 중 2개의 IFC 클래스(벽체 및 문)에 대해 one-class SVM을 학습시키고 검증하였다. 분석한 결과 총 160개의 이상치 중 141개를 정확하게 분류하여 이상치 판별능력이 높게 나왔다. Novelty detection 기법은 다중 경계면을 형성하고 사전적 학습이 가능하다는 점에서 높은 예측력을 발휘하여, 기존 방식이나 타 알고리즘보다 매핑 오류를 검증하는데 더 적합한 방법인 것으로 확인되었다.
환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 하부구조적 결함을 갖는 전력계통의 정태 안전성 평가를 고려한 무효전력 제어 문제를 해결하기 위하여 A-team(Asynchronous team) 이론을 이용한 접근법을 제시한다. QVC는 무효전력 발전량, 전압치, 선로조류 및 다른 무효전력장치에 대한 제약조건하에서 최적의 전압을 유지하는 문제로써, 해의 정확도를 크게 해치지 않는 범위내에서 혼합정수계획법(MILP) 문제로 수식화 하였다. 안전성 평가는 계통의 모니터링을 통하여 얻어진 현재의 자료를 평가하여 상대적 강인성을 추정하는 것으로 교류 전력조류법에 기반을 둔 결정론적인 방법에 의해 계통안전성, 특히 전압안전성을 평가하였으며, 이진치 대신에 다수의 이산치를 제공하는 안전성 계량을 사용하였다. 계통의 효율적 운전을 목적으로 위의 두 문제를 통합하여 풀 수 있도록 A-team으로 명명된 새로운 조직기법을 도입하였다. A-team은 자치적(autonomous)이고, 병렬적으로(in parallel) 동작하고, 비동기적으로(asynchronously) 정보교환을 하는 agent들을 위 한 일종의 조직법으로 다수의 프로그램 (computer-based multi agent)을 이 용한 운용시스템의 구성에 적합한 방법으로 알려져 있다. 이 A-team을 이용한 방법은 실계통에 적용하기 위한 초기단계에 머무르고 있으나 대형계통의 여러 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 갖고 있다.
P2P(Peer to Peer)기술은 저비용과 편리성 등의 이유로 파일교환과 공유에 널리 활용되고 있다. 주로 검색 키워드와 파일의 이름을 매칭하여 P2P 네트워크에서 원하는 파일을 찾아주는 형태로 이용된다. P2P 환경의 가장 큰 특징은 네트워크 자체가 매우 동적으로 진화한다는 점이다. 즉, 노드의 추가와 삭제, 각 노드가 갖고 있는 파일의 변화, 네트워크의 변화에 따라서 키워드 검색 범위 등이 동적으로 변화한다. 본 연구는 P2P 환경에서 지식관리시스템(KMS : Knowledge Management System)의 구축을 제안한다. 제안하는 시스템은 지식이 네트워크의 여러 사람에게 광범위하게 흩어져 있고 각자가 보유한 지식도 변화하는 동적인 환경에서의 지식관리가 가능하며 P2P의 저비용과 편리성을 제공할 수 있다. 또한 기존의 P2P 기반 시스템은 단순 키워드 매칭만으로 검색하여 검색의 질이 낮았는데, 본 시스템에서는 사회적 연결망(Social Network) 기법을 활용하여 보유한 지식(관심도)이 가장 유사한 노드들을 논리적인 네트워크로 구성, 유지하여 지식의 검색과 관리의 효율을 높인다. 네트워크의 동적인 진화는 새로운 노드가 추가되거나 삭제될 때, 그리고 네트워크를 구성하는 각 노드가 새로운 지식(문서)을 추가한 경우(검색의 결과 새로운 문서를 다운로드한 경우 등) 논리적 네트워크의 변화로 진화하게 된다. 최근 인터넷에서는 수많은 사이트(예: 블로그)에 지식이 흩어져 있고, 동적으로 변화하고 있다. 이러한 흩어진 지식을 어떻게 구조화하여 활용할 것인가가 중요한 이슈가 되고 있다. 기업 내부의 지식관리에 있어서도 여러 지역의 다양한 사람이 보유하고 있는 지식을 기업 지식포털로 통합하는 것이 큰 어려움이 중의 하나이다. 따라서 제안하는 지식관리시스템이 이러한 문제의 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.
본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 수리지화학적 특성을 분석하고, 주성분 분석을 통해 얻어진 변수를 설명하는 수리지화학적 과정에 대한 해석, 그리고 각 성분과 주성분을 이용한 공간정보에 대하여 지구통계기법을 적용하여 연구지역 지하수의 유동 및 순환 과정을 해석하고자 하였다. 제주도 지하수의 수질에 가장 많이 영향을 미치는 성분은 Cl과 $NO_3$이었으며, 특히 농업활동에 의해 증가되는 $NO_3$는 지하수 성분 중 가장 큰 변동을 보여주었다. 다변량 통계분석법인 주성분 분석(PCA)에 의한 수리지화학적 특성 분석 결과, 초기 3개의 주성분은 전체 분산의 $73.9\%$를 설명하였다. 주성분 1은 용존 이온의 증가를 나타내며, 주성분 2는 탄산염 광물의 용해와 질산염 오염의 영향, 주성분 3은 양이온 교환반응과 규산염광물의 용해과정을 지시한다. 실험적 반베리오그램 유형 분석 견과 지하수 성분은 크게 두 그룹으로 분류되며 각각의 그룹에는 EC, Cl, Na, $NO_3$와 $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, Sr이 속한다 지하수 성분의 공간분포 특징을 조사한 결과, 전기전도도(EC), Cl, Na는 해수의 영향을 받는 해안가로 갈수록 증가하는 경향을 보여주며, $NO_3$는 농경지의 분포와 밀접한 상관관계를 가진다. 이들 성분은 또한 지형과도 상관성을 가지며 이는 지하수 함양과의 관련성을 나타낸다. 요인 크리깅 수행 결과 PCI은 Cl, Na, EC의 공간분포와는 다른 양상을 보여주는데 이는 pH, Ca, Sr, $HCO_3$가 PCI에 미치는 영향 때문인 것으로 분석되었다 서부지역에서는 PC2의 이상대가 길게 나타나며 이는 탄산염 광물의 용해와 관련이 있는 것으로 사료된다. 이상의 결과로부터 연구지역 지하수에 대한 다변량 통계분석 및 지구통계 분석 기법의 적용은 수질에 대한 복합적 정보의 정량화와 공간 특성을 해석하는데 사용될 수 있다.
항공안전관리는 항공운용 등에 있어서 승무원, 항공기 및 기타 자원의 안전을 확보하기 위한 항공산업 전반에 대한 관리이다. 국제민간항공기구는 안전한 항공기술의 발전을 위하여 국제 기술표준의 중요성을 인식하고 국제민간항공협약에서 19개 부속서(Annex 19)를 제정하였다. 이에 따라 각 회원국도 국제민간항공기구의 정책에 맞춰 항공법령에 국제표준 및 권고사항을 수용하게 되었으며 2013년 11월 14일부터 적용되는 부속서 19에서는 그간 항공안전에 관한 각국의 의견을 반영하여 항공안전관리체계가 제시되었다. 이 같은 국제적 흐름에 따라 국토교통부는 2012년 1차 항공정책 기본계획으로 사전예방적 안전관리 전략을 추진할 것이라고 공표하였으며 부속서 19의 안전관리에 대한 핵심인 항공안전프로그램(SSP) 및 안전관리시스템(SMS) 등을 통합하여 기술 인적자원 정보공유와 투자우선순위 결정, 항공안전관련 주체들의 협력강화를 하기 위한 정책을 시행 중이다. 부속서 19는 국가항공안전프로그램(SSP), 항공안전관리시스템(SMS), 항공안전감독시스템, 안전정보수집, 공유 및 보호정책에 대한 내용을 포함하며 예방적인 안전관리의 체제로 전환을 유도하고 있다. 항공안전프로그램은 안전 증진을 목표로 정부의 규정과 활동을 통합적으로 관리하는 일련의 활동체계를 의미한다. 본 프로그램의 목적은 항공운송사업자, 항행서비스 공급자, 공항운영자, 훈련 및 정비 기관에서 제공하는 항공 서비스의 허용 가능한 안전 수준을 설정하고 관리하는 것이다. 항공안전관리시스템은 위험정보 통계에 근거하여 예측적인 위험관리가 핵심인바 항공안전관리시스템의 성공적인 운영을 위해서는 풍부한 위험정보의 수집이 필수적이다. 수집되는 정보 중 대형사고는 의무보고제도에 의해 보고를 받게 되지만("항공법" 제49조의 3), 소규모 사고는 자체보고하지 않는다면 진지한 조사가 행해지지 않고서는 알 수 없기 때문에 이에 대한 위험사고 수집이 중요하다고 할 수 있다. 국내 항공교통의 안전확보는 정부의 주요 임무이다. 정부는 국제민간항공기구의 기준과 국내항공법규 요건을 준수하고 안전한 정도를 유지하기 위하여 필요한 전략과 프로세스를 수립 시행하며 이를 지속적으로 개선하여야 한다. 민간항공사는 안전관리의 향상과 안전문화 조성을 위하여 전자적인 안전관리기법을 적용하여 안전제반기능이 구현되도록 노력해야 한다. 항공안전은 항공실무를 토대로 규칙을 제정하여야 하는바 항공안전 규제 사항에 대하여 항공산업계의 의견을 적극 수렴해야 한다. 또한 항공안전 보고제도와 자유로운 정보교환 여건을 조성하여 효율적인 안전관리 실현을 지원해야 하며, 안전과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 민간항공사와 공조해야 한다. 항공안전 활동을 위하여 적절한 자원을 배정하고 직원의 교육 훈련을 통해 안전관리에 관한 기량을 유지시켜야 하며, 안전목표의 달성도 평가 및 위험도 평가와 같은 성과기반의 점검과 안전기준 절차이행점검 방식을 병행해야 할 것이다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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