관계형 데이타베이스 환경에서 데이타 분할은 트랜잭션 혹은 질의에 요구되는 데이타량과 직접적인 관련이 있다. 본 논문에서 고려하는 데이타 분할은 중복이 없는 수직 분할로 다음 두 단계로 이루어져 있다. 첫째 단계에서는, 각 속성들간의 친밀도를 최대화시키는 0-1 정수 모형으로 속성들을 클러스터링한다. 이 단계의 결과를 초기 단편이라 한다. 두번째 단게에서는, 트랜잭션에 기반한 분할 방법을 이용하여 비용요소가 직접적으로 고려되지 않은 초기 단편을 변환시킨다. 트랜잭션에 기반한 분할 방법이란 트랜잭션 위주로 속성들을 나누는 것이다. 이 단계에서는 트랜잭션 수행에 요구되는 논리적인 액세스량을 비교 척도로 한다. 즉, 이 논문에서 제안한 수직 분할은 친밀도를 최대로 하는 최적화 모형으로 초기 분할을 한 후, 트랜잭션에 근거한 분할 방법을 이용한 발견적 기법으로 해를 개선시켜 나간다.
본 연구에서는 활강 진수대에서 운용되는 시험용 운동체의 초기 거동을 수학적으로 정식화하고, 이를 사용하여 모사한 초기 거동 예측 결과와 해상 시험 결과를 비교하여 수학 모형의 정확성을 검증하였다. 특히, 수학 모형으로 도입된 Strip 법을 사용하는 것이 경험식과 선형 운동방정식을 사용한 결과보다는 좋은 결과를 제공함을 보였다. 이 연구 결과는 활강 진수대와 시험용 운동체의 설계에 효과적으로 사용될 수 있다.
선박의 파랑 중 조종성능 변화를 추정하기 위하여 선박해양플랜트연구소 공학수조에서 KCS 선형의 모형선으로 파랑 중 자유항주모형시험을 수행하였다. 파향, 파고, 파장 등이 변화는 규칙파 상태에서 KCS 선형의 35도 선회시험을 수행하여 파 중 선회궤적변화를 관찰하였고, 정상선회 상태에서 속도기반 궤적밀림 지수를 계산하였다. 계산된 속도기반 궤적지수를 정수 중 초기선회 상태에 외력으로 작용하여 그 시뮬레이션 결과를 보정하고 이를 파랑 중 초기선회 성능과 비교분석하였다. 그 결과 초기 선회 중 도출되는 선회성능인 전진거리, 전술선회직경은 선수파일 경우, 모형선의 전진방향 속도 변화를 추가적으로 고려해야함을 확인하였다.
프로토타이핑 시스템 설계에서 프로토타이핑은 실제 모델과 같은 초기 모형을 뜻하는 것으로 개발 초기에 시스템의 모형을 간단히 만들어 사용자에게 제시하여 사용자로 하여금 실제 작동시켜 기능의 추가, 변경 내지 삭제를 요구하도록 하여 시스템을 점차적으로 개선시켜 나가도록 하는 방식을 말한다. 가상 프로토타이핑은 임베디드 소프트웨어 개발 초기단계에서 사용자 혹은 의뢰자의 요구사항들을 효과적으로 추출할 수 있도록 고안된 시스템 요구 및 제약조건 추출 방법론이다. 본 논문에서는 가상 프로토타이핑 기법을 이용하여 멀티미디어 플레이어의 다양한 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 가상 프로토타입을 설계 및 구현한다.
낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하는 과정에서 보증기간을 고려하여 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출시기에 관한 모형의 비교 연구이다. 실증 비교 결과 지수화 소프트웨어 신뢰성장모형에서는 보증기간이 증가함에 따라 초기에는 최적방출시기가 증가했으나 점차 거의 유사한 방출시기를 나타내고 있으며 이와 반대로 불완전한 디버깅 소프트웨어 신뢰성장 모형에서는 초기에는 최적방출시기가 감소하였으나 보증기간이 길수록 소폭 증가하는 패턴을 보이고 있으며 제안된 극값모형은 점차적으로 증가하는 형태를 가진다는 결론을 도출 할 수 있다. 이러한 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들은 보증기간과 방출최적시기의 관계를 파악함으로서 소프트웨어 개발 시 사전정보로 활용 할 수 있으리라 사료된다.
기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 콘크리트 라이닝의 배면공동 현상, 초기 균열 등과 같은 콘크리트 라이닝 타설시 문제점들을 해결하기 위해 개선 방안을 제시하고 이를 단면크기의 변화에 따른 영향을 연구하였다. 연구를 수행하기 위해 초기 균열 형태와 발생 원인에 대한 분석을 실시하였으며 균열발생 최소화를 위한 개선된 타설 방안을 제시하였다. 제시한 타설 방안의 효율성 및 터널 단면크기에 따른 영향을 확인하기 위하여 기존의 1/20 축소모형실험 및 1/7 축소모형실험을 실시하여 타설율을 비교 분석하였다. 이에 따른 실험 결과는 기존의 타설 방안의 경우 1/20 축소모형실험 보다 1/7 축소모형실험의 타설율이 증가하여 차이를 보였지만 개선된 타설 방안의 경우 유사한 타설율을 나타내 2가지 실험 모두 신뢰성을 갖는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 삼수원신안강모형(三水源新安江模型)으로 한국 위천유역에 대하여 홍수예보를 모의하였다. 결과 신안강모형(新安江模型)은 위천유역의 홍수를 비교적 정확하게 모의하였고 평균 모형 효율성 계수는 0.93이나 되었으므로 홍수예보를 적용하는데 적합하다. 신안강모형(新安江模型)은 습윤 반습윤지구의 축만유출(蓄滿流出)의 모형으로서 초기 토양함수량이 풍부한 흥수에 대해서는 정확도가 매우 높다. 그러므로 홍수예보를 하는데 있어서 신안강모형(新安江模型)이 광범한 실용가치가 있다고 예상된다.
국방부에서 발표한 ‘국방개혁에 관한 법률’ 에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 좀 더 효율적인 직무교육 방안이 필요하게 되어, ‘차등제 교육’을 시행하고 있다. 이 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 입교 초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들을 이용하여 교육 성취도 예측 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 ‘일반관리 인원’, ‘집중관리 인원’의 값을 갖는 이진형 성취집단 변수이며, 사용된 기법은 k-means 군집기볍과 Decision Tree 기법을 혼합한 모형, k-means 군집기법과 Neural Network 기법을 혼합한 모형, Decision Tree 모형, Neural Network 모형, Bayesian 모형, 그리고 Logistic 모형 등을 사용하였다. 그 결과 k-means 군집기법과 Decision Tree를 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력올 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 적극적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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