항공라이다를 이용한 도시지역 3차원 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이를 위한 최적 점밀도 결정은 도시지 역 3차원 모델링의 성과 및 효율적인 항공라이다 활용을 위해 매우 중요 하다. 본 연구는 도시지역 항공라이다의 최적 점 밀도 결정을 위해 표본 점 밀도를 선정 하였다. 각 표본 점 밀도별 DSM 및 건물 외곽선을 이용해 최적 점 밀도 결정을 위한 시각적 평가 및 정확도 검사를 실시하였으며, 도시지역 항공라이다를 위한 최적 점 밀도를 제시 하였다.
집중호우시 농경지에서 발생하는 흙탕물은 수질 및 수생태계를 오염시키며, 환경오염에 따른 사회·경제적 문제를 지속적으로 초래하고 있다. 정부와 지자체는 흙탕물 발생이 심각한 지역을 '비점오염원관리지역'으로 지정·고시하여 흙탕물 저감사업을 추진하였으나, 뚜렷한 성과를 나타내지 못하고 있는 실정이다. 최근 정부의 흙탕물 저감사업은 저감시설 설치 등과 같은 구조적 방법에서 발생원관리 중심으로 패러다임이 전환되고 있다. 농경지에서 발생하는 비점오염원의 발생원관리를 위해서는 주민들의 적극적인 참여가 필수적이나, 아직까지 주민들의 비점오염원에 대한 인식이 낮은 수준에 머무르고 있다. 따라서, 본 연구에서는 주민참여 거버넌스를 구축하여 주민들의 인식을 개선하고, 주민들의 참여를 유도하여 농촌지역 실정에 맞는 주민참여형 농업비점오염 관리의 기반을 마련하고자 하였다. 연구대상지는 강원도 비점오염원관리지역인 가아지구 내 강원도 인제군 인제읍 가아2리 마을일원으로, 본 연구의 참여농가는 총 10농가, 참여농지 면적은 21.81 ha이다. 참여농가를 대상으로2022년 10월 9일, 10월 16일, 10월 23일 총 3회에 걸쳐 주민 교육을 실시하였으며, 주기적인 설문조사를 통해 교육 진행에 따른 주민 인식 변화를 측정하였다. 설문조사는 교육참여자를 대상으로 3회 실시하였으며, 농업비점오염 개념, 최적관리기법의 이해, 비점오염저감 활동참여 의지에 관한 내용으로 구성하였다. 설문조사 점수에 대한 기준은 전혀아니다(1점), 그렇지않다(2점), 보통이다(3점), 그렇다(4점), 매우 그렇다(5점)로 선정하였다. 설문조사 결과 농업비점오염원의 대한 이해도는 1차 62점, 2차 66점, 3차 80점, 최적관리기법의 이해도는 1차 59점, 2차 64점, 3차 75점, 비점오염저감 활동참여 의지도는 1차 61점, 2차 73점, 3차 80점으로 나타났다. 1차 설문조사 결과 대비 3차설문조사 결과 농업비점오염의 개념 및 최적관리기법의 이해도는 22.5, 21.3% 증가하는것으로 분석되었으며, 비점오염저감 활동참여 의지도는 23.8% 증가하는 것으로 분석되었다. 조사 결과와 같이 교육을 통해 주민들의 인식이 전환된 것으로 분석되었으며, 비점오염원 저감활동에 대한 의지가 표준 이상으로 나타나 주민 참여 거버넌스 구축 연구를 통해 실질적인 농촌 비점오염 관리가 가능할 것이라 기대된다.
PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.
기존 쾌속조형시스템의 단점을 보완하기 위해 본 연구팀에서 개발한 쾌속조형시스템을 수직절단에 의해 층별 성형할 경우 가공된 물체의 표면에 계단형 표면과 같은 왜곡현상이 발생한다. 이러한 왜곡 현상을 보완하기 위해 수직절단이 아닌 경사절단하여 계단형 윤곽과 같은 표면 왜곡의 문제점을 보완하고자 한다. 최적의 경사절단선분을 구하기 위해 경사절단선분의 길이와 중간층 점의 거리를 정의하여 이를 최소화하는 에너지 함수를 구현하였다. 에너지를 최소화하기 위한 알고리즘으로 급강하법을 사용하였으나, 이 방법은 에너지가 작아지는 방향으로만 움직이기 때문에 물체의 윤곽이 복잡할 경우 최적이 아닌 다른 위치에 귀착하는 지역적 최적해가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 지역적 최적해를 벗어나 최적의 경사절단선분을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 유전자 알고리즘을 사용할 경우, 급강하법에서 발생하였던 지역적 최적해 문제가 해결되어 최적의 위치를 찾을 수 있었다.
이 연구의 목적은 실제 창업하여 5년 이상 생존한 편의점이 최적의 입지유형에 위치한 것이 크다는 영향을 증명하는데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 서울 주요 지역의 5년 이상 생존 점포 사례를 본인과 지인의 사례 점포, A 메이저 프랜차이즈 편의점 직원이 제공한 자료를 토대로 연구 결과를 분석하고 실제 창업 생존률을 높이는데 도움을 주고자 한다. 실증분석결과, 첫째로 입지요인은 편의점 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 최적의 입지유형에 위치한 점포는 5년 이상 생존하는데 영향을 주는 것으로 나타났다. 최적의 입지유형에 위치한 편의점 창업은 5년 이상 생존하는데 상당한 영향을 미치므로 입지유형에 대한 인식과 실전 적용은 필요한 것으로 나타났다. 전체 창업시장으로 보면 편의점과 같이 상품의 동질성이 높은 업종이나 위치에 중점을 둔 창업인 경우 까지 확대하여 창업가의 실패를 줄이고 장기적 생존률을 높일 수 있는 연구가 확대 되어야 할 것이다.
초기 대체연료차 시장은 고비용으로 인해 수요 잠재력의 지역차가 존재할 것이며 효율적 입지모델은 이러한 지역차를 고려해야 한다. 본 논문은 지역차를 고려한 대체연료차 수요 모델을 기종점 통행량에 통합하는 방법을 제안하며 이를 통해 대체연료차 통행량을 추정한다. 추정된 통행량은 주어진 수의 시설물이 기종점 통행량을 최대로 포괄할 수 있도록 하는 입지모델 (Flow Refueling Location Model)에 입력되어 대체연료 충전소 최적 입지 대안을 제시한다. 사례지역은 플로리다 올랜도 대도시권이며, 수요 추정 및 통행량 통합 시나리오의 결과를 비교 분석한다.
본 연구에서는 동아시아지역의 지각변동 경향을 지속적으로 모니터링하기 위하여 GNSS CORS 기반의 최적 관측네트워크 구성방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 아시아-태평양지역 IGS점을 기초로 다양한 형태의 GNSS CORS관측망을 시험적으로 구성하고 테스트한 결과를 종합적으로 분석한 바, 최소 5점 또는 10점 이상의 기지점을 사용하여 기하학적으로 균등하게 배치하고 2,500km 이내의 기선장으로 구성하는 동아시아지역 관측네트워크(EAREF)가 최적의 결과를 도출할 수 있었다. 그리고, 제시된 동아시아지역 관측네트워크를 적용하여 2011년 3월 동일본 대지진의 발생에 따른 위치변동을 해석한 결과 일본과 한국에서는 명백한 좌표이동이 발생한 것으로 나타났으나, 그 외 지역에서는 명백한 이동은 없다는 것을 보여주고 있다.
본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.
최근 계통연계가 도서산간지역의 전력문제 해결방안으로 마이크로그리드가 해법으로 제시되고 있다. 신재생에너지 및 디젤발전으로 구성되는 마이크로그리드는 신재생자원의 간헐적인 출력 때문에 적정규모를 선정하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 신재생 에너지의 간헐적인 출력을 고려하여 HOMER프로그램을 이용하여 적정 규모를 선정하고 감도 분석을 통하여 최적점을 설계하고 부하를 변경하였을 때 적절한 규모를 산정해본다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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