최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.
본 연구에서는 스마트폰에 적용 가능한 광학식 손떨림 보정 시스템의 저복잡도, 저면적, 저전력 설계를 위하여 자이로스코프의 샘플링 레이트 최적화, 간단한 구조의 정확도가 우수한 자이로필터 설계, 움직임 보정부의 동작속도 최적화, AD/DA 변환기의 비트폭 최적화, 액츄에이터 구동전력을 낮추기 위한 PWM 구동 시 노이즈 평가 등을 제안하였다. 자이로 샘플링 주파수는 5KHz 이상에서 에러 값이 크게 변화가 없는 것으로 확인 되었다. 자이로필터는 퍼지부를 적용하여 손떨림 각도 및 위상 오차에 대한 보상 효과를 검증하였다. PWM 구동은 선형모드 대비 약 50% 이상 소모전력이 감소하는 것을 확인하였으며, 구동 주파수 2MHz 이상에서 영상 노이즈가 감소하는 것을 확인하였다. 움직임 보정부의 동작속도는 제어부 5KHz, 구동부 10KHz로 낮추어도 특성에 문제없는 것으로 확인되었다. AD/DA 변환기의 비트폭은 AD 변환기는 11비트, DA 변환기는 10비트로 최적화되었다.
대기와 물에서의 CFCs(CFC-12, CFC-11, CFC-113)를 분석할 수 있는 시스템을 자체 제작된 퍼지-트랩 추출 장치와 전자포획검출기가 설치된 가스 크로마토그래피를 이용하여 구축하였다. 대기와 물에 대한 시료 채취방법도 확립되었다. 분석 시스템은 실험적으로 최적화되어 최근 대기 시료는 2% 이내, 제주도의 지하수 시료 (CFC-12 농도가 $160{\sim}180pg/kg$)는 5% 이내의 삼중복시료에 대한 재현성을 보였고, 미국지질조사소(USGS)의 분석시스템과 교차 분석을 실시하였으며, 10% 오차 범위내에서 일치하였다. 한반도 중부 지역의 세 지점에 대해 19개월에 걸쳐 대기 중의 CFCs를 관측하여 이 지역에서 국지적인 CFCs 근원이 크지 않음을 확인하였다. 제주도의 한 농업용 공공 관정에서 2개월 간격으로 1년 동안 지하수의 CFCs를 관측한 결과 8월까지 지하수의 CFCs 농도가 감소하고 10월 이후에 다시 증가하는 계절적인 변동을 보여 주었다. 이것은 여름철 우기에 발생한 지하수 함양이 수 개월 지연되어 나타난 결과로 볼 수 있으며, 제주도 현무암 대수층의 높은 투수성을 지시한다.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.
1995년 이후 한국기업의 유럽진출이 활발히 이루어졌으며, 특히 폴란드, 체코, 슬로바키아, 헝가리 등의 동유럽지역 진출은 두드러진다. 2011년 한-EU FTA 체결로 두 지역 간 경제적 관계는 더욱 밀접해졌다. 이러한 측면에서 항만을 가지고 있는 전통 유럽국가와 동유럽을 효율적으로 연결하기 위한 인터모달운송 선택에 관한 연구가 요청되고 있다. 하지만 유럽지역 수송수단 선택에 관한 연구는 아직 초보단계에 머무르고 있다. 본 연구는 현재 유럽지역의 인터모달운송의 현황을 파악하고, 열차와 트럭, 피더와 트럭 등의 인터모달운송선택의 핵심요인을 파악하며, 한국에서 유럽과 거래하는 수출기업 및 포워더 측면에서 고려할 때 주요하게 판단하는 요소의 가중치를 평가하는 것을 목적으로 하였다. In-depth interview는 2013년 4월에서 5월 사이 20년에서 30년 이상의 경력을 지닌 물류관련기업 사장단을 통하여 이루어졌다. 연구방법론으로 퍼지이론이 사용되었으며, 연구결과 도착의 신뢰도, 환적시간, 운임이 인터모달운송 선택시 가장 중요한 요인으로 선정되었다.
토크 전달시스템은 다수의 기어와 커플링이 유연하게 구성되어 있으므로 모터의 속도가 갑자기 변할 때 비틀림 진동이 발생한다. 모터의 정확한 응답 특성을 얻기 위해서는 반드시 이 진동은 억제되어야 한다. 따라서 진동억제는 모터제어에 있어서 매우 중요하다. 특히 2관성 시스템의 진동억제를 위해 다양한 제어방법들이 소개되었다. 토크의 비틀림 현상으로 인해 발생하는 진동을 억제하기 위해 토크의 비틀림 성분을 궤환시키고 일반적인 필터로 구성된 외란 관측기 필터를 사용하는 방법이 소개되었다. 또한 이를 계수도법(CDM)을 이용 적절한 P 제어기와 필터의 계수값을 설계하여 진동을 억제하는 방법이다. 그러나 계수도법을 이용하여 설계된 제어기 파라미터는 외란 인가시 적응성이 떨어짐을 알 수 있다. 반면 PID 제어기는 설계가 간단하나 초기에 과도한 오버슈트를 및 진동 문제를 유발한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 최근에는 2자유도 파라미터 a로 비례이득을 가변함으로써 외란에는 영향을 받지 않고 목표치 추종 성능을 개선할 수 있는 단순하고 실용적인 2자유도 PID 제어기가 소개되었다. 그러나 이 방법 역시 원하는 P값을 얻기 위해 u를 가변 하여야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 퍼지 알고리즘을 사용 파라미터 $\alpha$를 자동 조정하는 제어기를 설계하였다. 사용된 제어기의 성능을 입증하기 위하여 기존의 제어방법과 시뮬레이션을 통해 비교, 평가한다.
본 연구는 주거용 부동산의 투자의사 결정에 영향을 미치는 요인에 대해 분석을 위해, 주거용 부동산 관련 전문가들을 대상으로 AHP와 퍼지이론을 활용한 설문분석을 통해 투자자의 관점에 따른 요인의 중요도 차이 및 우선순위를 비교 및 분석하였다. 분석 결과, 전체적으로 임대료, 수익성, 교통 접근성, 상권 및 인프라, 금융규제 등이 중요하며, 전문가그룹별로는 금융·여신 그룹은 수익성. 임대료, 교통 접근성, 공급물량과 세제 혜택을, 건설·개발 그룹은 교통 접근성, 임대료, 직주 접근성, 수익성과 상권 및 인프라를, 감정·평가 그룹은 임대료, 수익성, 교통접근성, 금융규제와 공급물량을 가장 중요한 투자의사결정 요인으로 도출하여 업무와 연관성이 있는 선호특성을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 즉 부동산 투자특성에 있어 가격특성과 경제특성, 즉 재무적 관점에 가장 중점을 두고 있으며, 부동산특성 내 입지특성으로 교통 접근성과 상권 및 인프라 등 편의성을 중요하게 여고 있으며, 적극적인 부동산 투자확대를 위해서 시장의 금융규제 완화를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 항목별 전문가그룹의 다양한 관점을 고려하여 주거용 부동산을 개발하는 사업자의 사업 타당성 분석과 수요자가 되는 일반 투자자들의 합리적인 의사결정에 도움이 되고자 한다.
본 연구에서는 중국 시청각서비스분야의 무역장벽의 현황을 파악하고, 향후 FTA와 같은 제도적 채널을 통해서 중국측에 제기할 수 있는 통상장벽 해소를 위한 의제를 도출하였다. 먼저 중국의 시청각서비스분야의 무역장벽은 중국의 양허표와 국내 규제를 분석하여 도출하였으며 이를 토대로 설문조사를 통해 협상 의제의 중요도와 의제의 협상 타결가능성을 평가하였다. 분석 결과, 먼저 한국의 국민경제적 상황과 중국의 무역장벽 환경을 고려할 때, 중요한 의제는 온라인 게임서비스의 직접 서비스 제공과 방송/영화산업의 공동제작협정 체결이었다. 둘째, 실현 가능성 측면에서는 공동제작협정이 가장 높았으며, 다음이 온라인게임의 직접서비스 의제, 음악서비스 의제 순으로 나타났다. 시청각서비스분야 공동제작협정은 방송 및 극장에서의 외국 콘텐츠 상영에 대한 각종 규제가 많기 때문에 공동제작물에 대해 쌍방이 자국물로 인정해 주게 되면 통상장벽을 실질적으로 낮추는 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다. 또한 온라인게임서비스의 중국시장 진출이 가장 산업적 영향이 큰 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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