공간정보의 구축이 활발해지면서 정보유통에 관심이 높아지고 있다. 정보유통은 각 시스템 마다 개별적 체계를 갖을 수 있으며 GIS의 경우도 마찬가지이다. 본 논문에서는 GIS의 공간정보 유통체계를 설정하고, 그 체계에 대한 정보망 성능평가 방식을 연구하기로 한다. 이를 위하여 인터넷 전산망의 유형별로 지리공간정보의 보관 내용 및 규모, 유통되는 정보의 량 등을 가정하고 현재의 인터넷 망을 기준으로 한 분석을 수행한다. 유통망의 성능 측정을 위한 도구로는 대기행렬모형을 적응하도록 하고, 다양한 형태의 유통서버가 운영될 경우 이들의 성능을 측정할 수 있는 방안을 제시한다. 이와같은 방법은 향후 GIS의 정보량과 정보 유통량이 예측되었을 경우 유통망의 구성 형태에 따른 다방면의 성능측정을 가능하게 하여 보다 우수한 성능의 유통체계의 수립을 도울 수 있다.
본 논문에서는 기존의 브로드캐스트 암호화 방식에 대한 고찰과 현재까지의 기술들의 단점을 보완할 수 있는 새로운 브로드캐스트 채널 상에서 특정 사용자만이 정보를 사용할 수 있도록 하기 위한 프로토콜이다. 이러한 시스템을 평가하는 중요한 비교 변수로는 전송량과 사용자가 보관하고 있어야 하는 해독키의 크기이다. 본 논문에서는 사용자를 일정 그룹으로 나누어서 암호키를 할당함으로써 사용자 개개인에게 암호키를 할당하는 경우 보다 전송량을 줄일 수 있었고, 메시지는 하나의 세션키로 암화화하고 이 세션키를 다시 암호화하여 메시지의 헤더에 첨가하여 전달함으로써 전송량을 확실히 줄일 수 있었다. 사용자를 임의의 그룹으로 구성하여 하나의 그룹에 일정수 이상이 정보를 전달받을 자격이 있다면 그 그룹의 암호키를 선택하여 세션키를 암호화하였다. 이 때 그룹에 있는 권한이 없는 사용자들이 정보를 전달받을 수 있으나, 이들의 크기는 실험 결과 그다지 문제가 되지 않을 정도로 작은 수임을 알 수 있었다.
입시위주의 암기식 교육풍토 개선을 위한 하나의 방편으로 1999년부터 전국 초 중등학교에서 수행평가가 실시되고 있다. 수행평가는 학생에게 학습과제를 제시하여 수행과정과 결과를 관찰하고 판단하는 평가 방식으로, 단편적인 영역에 대해 일회적으로 평가하지 않고 학생 개개인의 변화 발달과정을 전체적으로 파악하기 위해 종합적이면서도 지속적으로 평가하여야 한다. 그러나 현 교육여건 하에서 과도한 수의 학생을 관찰하여 결과를 처리해야하는 교사와 체계적이지 않은 수행평가 운영방식으로 수시로 평가를 받아야 하는 학생에게 수행평가는 본연의 기능과 의미를 상실해가고 있다. 이에 교사의 수행평가 업무를 관리하여 업무량을 경감시키고, 학생의 수행평가 일정과 성적을 관리하여 성장과 발달에 도움을 줄 수 있는 수행평가 관리 시스템을 구현하였다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
하이퍼스펙트럴 영상자료는 객체에 대한 많은 정보를 함유하고 있어 객체의 보다 정확한 분류가 가능하다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 영상분류를 위하여 SMI(Spectral Mutual Information)이라는 새로운 스펙트럼 유사도 측정기법을 제안하였다. 본 방법은 정보이론 분야에서 대두된 상호정보량의 개념을 차용하여 고안되었으며 스펙트럼간의 통계적 의존성을 측정할 수 있다. SMI는 영상의 각 화소스펙트럼을 확률변수로 간주하고 두 스펙트럼간의 유사 상호정보량을 통하여 유사도를 측정함으로써 영상을 분류한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 개발된 SAM, SSV 분류기법을 이용하여 동일지역에 대해 분류를 수행하고 분류 정확도를 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 SMI 기법은 하이퍼스펙트럴 영상분류에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
신용평가 연구에서 부도와 정상의 분포함수들의 동일성을 검정하는 비모수적 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정법 이외에 Clamor-Yon Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법을 소개한다. 부도와 정상의 분포함수들의 선형결합된 부도율의 분포함수에 관한 전체적인 정보는 파악되어 잘 알고 있다. 모집단의 분포함수를 알고 있다는 가정 하에 Clamor-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정통계량의 수정통계량을 제안한다. 신용평가자료와 유사한 성격을 갖는 다양한 부도율의 확률분포로부터 스코어를 생성하여 본 연구에서 제안한 수정통계량을 비교 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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