최근, 각종 자연재해와 산업재해로 인한 피해규모의 증가와 이에 따른 대책 수립의 필요성이 증가하고 있으며 재난 규모 역시 대형화, 거대화됨에 따라 피해규모는 점점 더 심각해지고 있다. 이러한 각종 재난 시 재난대피계획의 핵심은 재난대피에 소요되는 시간추정, 병목지점 파악 등을 포함하며 이러한 재난대피계획의 수립과 평가를 위해서는 적절한 재난대피모델이 필요하다. 또한, 기존 연구가 주로 건축물 실내를 대상으로 재난 시 대피경로분석이 주를 이루기 때문에, 자연재해 시 지역을 대상으로 하는 재난대피모델에 관한 연구가 미진하여 도시 내의 재해영향권에 대한 재난대피모델 구축 사례가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Cube Avenue를 이용하여 거시통행 수요모형을 설계하고 미국 노스 다코다(North Dakota)주의 파고(Fargo)시의 도로 네트워크를 대상으로 재난 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 중규모 재난대피모델은 기존 통행수요모형의 네트워크와 입력 변수들을 이용하여서 동적 분석을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있는 재난대피 시뮬레이션 분석에 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후, 국내 대도시권에 적용이 가능하며 시나리오를 기반으로 한 다양한 재난모의 실험 및 평가가 가능한 모델 개발에 활용 가능할 것이다.
본 논문은 한국 바이오에너지기업을 대상으로 연구개발 효율성을 평가하는 지표 중 하나로서 기술수준을 세계최고수준과 대비하고, 이에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 분석 방법론으로 기술수준에 영향을 미치는 영향변수(규모의 경제, 연구개발투자 및 인력 비중, 기업의 매출액, 국내시장의 경쟁정도)를 포함하는 분석모형을 설정하고, 한국 바이오에너지기업을 대상으로 설문조사를 실시한 후 다항회귀분석을 사용하였다. 분석결과, 한국 바이오에너지기업의 R&D 투자의 비중과 R&D 인력의 비중이 높을수록 그리고 기업의 규모가 클수록 기술수준에 긍정적인 영향을 미쳤다. 반면, 규모의 경제를 달성하거나 국내시장의 경쟁정도가 높을수록 기술수준에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 정책적 시사점은 한국 바이오에너지기업의 기술수준 제고를 위해 규모의 경제효과를 달성하고, 대 중 소기업 간 상생할 수 있도록 하는 정책을 추진할 필요가 있다.
본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에
S-System 모델은 동적 시스템을 기술하기 위한 여러 모델 중의 하나로서, 높은 표현력으로 인해 다양한 분야에서 사용되어져 오고 있다. 하지만 S-System 모델이 갖고 있는 많은 매개변수는 목표 시스템을 모델링하는 데에 있어 고려해야 할 탐색 공간의 넓이를 크게 증가시키는 단점을 갖고 있으며 그로 인해 고려될 수 있는 변수의 수는 극히 적은 수로 제한되어져 왔다. 일반적인 S-System 모델의 경우, ${_n}$개의 변수로 이루어진 시스템을 모델링하는 데 결정되어져야 할 매개변수의 수는 $O(n^2)$이다. 본 논문에서는 시스템 내의 변수들을 서로간의 연관 정도에 따라 클러스터링하고. 클러스터 사이의 동적 모델링을 통해 고려하는 매개변수의 수를 O(kn) $(k{\leq}n)$으로 줄이는 방법을 제안한다. 매개변수 값의 탐색을 위해 유전자 알고리즘을 사용하며, 제안된 방법이 기존의 방법으로는 학습할 수 없었던 규모의 S-System 모델을 학습할 수 있는 가능성을 지님을 보인다.
반려인 1,000만명 시대로 우리나라 전체 가구의 26.4%가 반려동물 양육가구이고 매년 증가하고 있다. 반려동물 산업규모는 매년 성장하고 있으며, 2027년에는 6조억원을 넘어설 것으로 전망하고 있고, 그 중 반려동물병원이 제공하는 의료서비스 산업의 규모는 41.8%로 추정된다. 반려동물 산업의 성장으로 반려동물병원도 증가하고 있다. 반려동물병원은 점점 다양화, 전문화, 대형화되어 가고 있으며, 병원간 경쟁이 심화되고 있다. 뿐만 아니라 고객의 요구는 점점 다양화, 세분화, 고도화되고 있다. 따라서 이제 반려동물병원들은 고객만족 중심의 서비스와 경영 환경 개선에 관심을 갖고, 고객의 충성도를 확보하기 위한 노력이 필요하다. 이렇듯 급변하고 경쟁적인 환경에 대응하기 위해 고객의 요구를 정확하게 파악해야 하지만, 관련 연구는 아직 활발하지 않다. 본 연구에서는 반려동물병원의 선택속성과 이용만족에 관한 연구를 동물병원의 선택속성을 측정하여 분석하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 반려동물병원의 경영 실무자들에게 고객의 이용만족을 높이기 위해 어떠한 요인에 더욱 집중하고, 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 더 나아가 반려동물 산업의 관계자들이 반려동물을 양육하는 보호자에 대해 이해를 하는 데 도움을 주는 결과가 도출될 것으로 기대한다.
누적되는 사용후핵연료의 안전하고 호율적인 관리는 원자력 발전의 지속적인 성장을 위한 중요한 과제중의 하나로 대두되고 있다. 사용 후 핵연료 차세대관리기술 실증시설은 이러한 사용후핵연료의 효율적인 관리·이용과 관련된 후행핵연료주기 기술을 종합적으로 시험 및 실증하기 위한 파일롯 규모의 핫셀 시험시설로서 2000년대 후반 준공을 목표로 현재 개념설계가 수행되고 있다. 본 시설은 국내 원전에서 방생된 PWR 몇 CANDU 원자로 사용후핵연료 집합체를 수납하여 사용후핵연료의 특성검사, 장기 건식저장 및 처분전처리 시험, 파일롯 규모 DUPIC 연료 제조시험을 포함한 사용후핵연료 차세대 관리기술 실증시험, 그리고 중.고준위 제기물의 고정화 시험 등을 수행할 수 있는 기능을 갖도록 하며, 향후 장기적인 연구개발 수요에 대비하여 다양한 중류의 실증시험이 가능하도록 시설의 유연성을 최대한 고려하여 설계될 예정이다.
현재 인터넷은 저렴한 사용료와 정보에 대한 욕구를 충족시키는 방대한 공개 자료를 바탕으로 그 규모를 더욱 확대하여 가고 있으며, 이러한 인터넷 사용자의 확대는 새로운 서비스에 대한 요구를 창출하게 되었다. 이러한 저렴하고 규모가 큰 인터넷을 이용하여 기존의 통신망을 대체하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며, VoIP(Voice over Internet Protocol)가 인터넷의 대표적인 서비스로 등장하고 있다. VoIP 서비스에 대한 연구는 IETF와 ITU가 중심이 되어 이루어지고 있으며 IETF에서 제안한 MGCP, SIP 와 ITU에서 제안한 H.323 과 같은 프로토콜을 기반으로 VoIP 서비스를 위한 다각적인 접근과 연구가 진행중이다. 본 연구는 VoIP 서비스를 위한 여러 프로토콜 중 IETF가 주관하고 있는 MGCP(Media Gateway Control Protocol ) 스팩에 따라 MGCP를 이용한 ADSL-VoIP Gateway를 개발하여 보다 효율적인 망 자원 활용을 가능하게 하며, 향후 제공될 다양한 음성/동영상 서비스에 대한 기반을 마련하고자 한다.
클러스터링 분야에서는 대규모 계산 및 처리, 저장 등의 작업을 하기 위해 다양한 정책과 효율적인 전략들이 기술적 사상으로써 적용되는 대표적인 분야 중 하나이다. 그 중에서도 대규모 처리(Load)시 처리자원으로의 효율적인 자원 분배(Balancing)를 하는 LoadBalancing에 관한 연구는 지속적으로 이루어지고 있다. 효율적인 로드밸런싱 기법에는 경제적인 계산 비용이 소요되는 서버풀내의 각 처리 서버들에 대한 연결 정보를 Queue에 넣고 FCFS 스케줄링 알고리즘등을 활용하는 방법들이 널리 쓰이고 있다. 그러나, 이 방법의 경우, 서버풀의 추가 및 삭제와 같은 변동상황 발생시 이를 처리하는데 많은 비용이 소요된다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터링 처리 환경에서 이중 구조 큐 순환을 이용한 서버풀 및 이에 속하는 각각의 처리서버에 대한에 부하 분산 기법을 소개하고자 한다.
다양한 신재생 에너지 발전 중에서 수력발전은 풍력발전과 더불어 탄소배출이 가장 적은 에너지 발전 중 하나이며, 정부의 "2050 탄소중립" 발표에 따라 근래 수력발전에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 하지만 국내의 지리적 특성상 수력발전의 규모가 국외에 비해 소규모이며, 대규모 수력발전의 경우에도 설치가능지역이 고갈되어 다수의 소규모 수력 발전소 설치라는 방향성이 불가피한 현실이다. 이에 따라 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 소규모 수력발전에 가장 많이 사용되는 콘크리트 댐 형상에 대한 구조해석을 실시하고 정수압 하에서 각 콘크리트 댐의 변형 거동 및 안정성을 분석하였다.
본 논문에서는 중규모급 단어인식기의 실시간 구현을 위한 무감독 단어집단화 알고리듬을 제안한다. 무감독 단어집단화는 인식대상 어휘 수가 많은 대용량 음성인식 시스템에서 대상 어휘 수를 줄여주는 역할을 하는 전처리기의 성격을 갖는다. 무감독 집단화를 위해 각 단어의 유$\cdot$무성음 고유의 특성을 잘 반영할 수 있는 특징 파라미터 5개를 사용하여 패턴 인식과 회귀분석에서 널리 사용되고 있는 분류$\cdot$회귀트리(Classification And Regression Tree)에 적용시키는 방법으로 접근하였고, 각 단어의 frame 수를 일정하게 n개로 분할(segment)하여 1개의 tree를 생성시키는 방법과 각 segment에 해당하는 tree를 생성시켜 segment들 사이의 교집합 성분으로 단어들을 집단화 하였다 실험결과 탐색 대상단어 22개에서 평균2.21개로 줄어 전체 대상 단어의 $10\%$만을 탐색하여 인식할 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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