본 연구는 최근 지하수의 오염이 사회적 이슈가 되고 있어 다양한 수질개선 정책 사업을 추진하고 있는 제주도의 지하수 수질개선에 대한 편익 측정을 목적으로 한다. 조건부가치측정법을 이용하여 제주도 주민을 대상으로 설문을 진행하여 542명의 응답 자료를 분석하고 16개의 모델을 활용하여 각 평균 지불의사액을 추정하였다. 이중경계 양분모형의 추정 결과, 가구당 연 28,008원의 지불의사가 있는 것으로 확인되었으며, 모형에 따라 최소 17,762원, 최대 37,416원의 지불의사가 추정되었다. 제주도 지하수 수질개선에 따른 연간 총 편익을 약 86억 6천만 원으로 추정하였으며 지불의사에 영향을 미친 사회경제학적 요인들을 탐구하였다. 본 연구는 제주도의 특수한 수자원 환경에 대한 이해를 도와 환경개선 정책 마련을 위한 기초 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 제조업 분야에서 보편적으로 활용되어 온 제약이론을 바탕으로 강교 제작공장의 생산성을 향상시키기 위한 자원할당 방법론을 제안한다. 이를 위해 도장 공정을 병목공정으로 정의한 후, 공정 전용 자원할당(OSRA), 제품 전용 자원할당(PSRA), 범용 자원할당(GRA) 등 3가지의 자원할당 방법론을 개발하였다. 강교 공급사슬 시뮬레이션 모델을 활용한 성능평가 실험 결과, GRA 방법론이 재공재고수(NWIP)와 대기시간(WT) 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다. 특히, 강교 제작공장의 부하와 부하 변동성이 증가할수록 다른 두 전용 자원할당 방식과의 성능 격차는 더욱 커졌다. 평균적으로 GRA는 NWIP과 WT를 OSRA 대비 36.2%, 34.6%, PSRA 대비 71.0%, 70.4% 감소시켰다. 재공재고수와 대기시간의 감소는 병목현상의 완화를 의미하며, 이는 결국 강교 제작공장의 생산성이 향상되었음을 의미한다.
음성 향상에서 많이 사용되는 U-Net과 같이 인코더와 디코더로 구성된 심층 신경망 모델은 skip-connection을 통해 인코더의 특징을 디코더에 연결하는 구조로 구성되어 있다. Skip-connection은 디코더에서 향상된 스펙트럼을 재구성하는데 도움을 주며 인코더를 통해 손실된 정보를 보완해줄 수 있다. 이때 skip-connection을 통해 연결되는 인코더의 특징과 디코더의 특징의 의미는 서로 다르다. 본 논문에서는 복소 스펙트럼 기반 음성 향상의 성능 향상을 위해 디코더에 연결되는 인코더의 특징을 디코더 특징의 의미에 가깝게 변환해주도록 skip-connection에 Self-Attention(SA)을 적용하는 방안을 연구하였다. SA는 시퀀스-시퀀스 문제에서 출력 시퀀스를 생성할 때, 입력 시퀀스의 가중 산술 평균을 이용하여 결정적인 부분을 집중해서 볼 수 있도록 하는 기법으로, 음성 향상 분야에서도 이를 적용함으로써 성능 향상에 효과적임을 입증하는 연구가 진행되었다. SA를 skip-connection에 적용하기 위해 인코더 특징과 디코더 특징을 이용하는 총 3가지의 방법에 대해 연구하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 음성 향상 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 skip-connection으로만 연결된 Deep Complex U-Net(DCUNET)과 비교하여 모든 성능 평가 지표에서 향상된 결과를 보였다.
직항타공법에서 사용되는 해머 쿠션의 재질 차이가 항타시 주변 지반의 진동과 발생 소음 및 에너지 전달효율에 미치는 영향을 실내 모형시험을 통해 평가하였다. 항타 과정을 모사할 수 있는 모델 말뚝과 항타시스템 및 스트레인 게이지와 홉킨슨 바(Hopkinson bar)를 이용한 에너지 전달효율 측정장치를 제작, 구성하였다. 해머 쿠션 재질로는 상용의 해머 쿠션재인 Micarta 이외, 현장에서 다수 사용하는 Plywood, Polyurethane, Rubber(SBR), Silicone rubber 등의 5가지 재료를 선정하여 항타시험을 실시하였다 항타시험결과 쿠션 재료별 에너지 전달효율은 (1)Micarta, (2)Polyurethane, (3)Plywood, (4)Rubber(SBR), (5)Silicone rubber의 순이었다. 또한 에너지 전달효율이 높은 쿠션재료가 음압레벨의 평균치 또한 높은 비례관계를 보였다. 항타 종료후 말뚝 정재하시험을 실시하여 말뚝의 지지력과 축하중전이 특성을 비교, 분석한 결과 Micarta와 Polyurethane이 다른 쿠션재료에 비해 높은 지지력 값을 보였다.
지반모형실험에서 2차원 평면변형률 상태를 모사하기 위해서는 흙을 담을 수 있는 두꺼운 유리 또는 플라스틱 시트의 토조가 필요하며, 이 때 흙과 접촉되는 토조벽면에서의 마찰저항을 최소화 하여야 한다. 하지만, 실제로 이러한 벽면마찰을 완전히 제거할 수는 없다. 본 연구에서는 벽면 마찰저항을 제거하기 위해 다양한 지름을 갖는 알루미늄 봉 지반모델을 도입하고 실내전단시험에 적용하였다. 또한 근거리 사진계측기법을 전단시험에 적용해 유용성을 검증하였다. 그 결과, 근거리 사진계측으로부터 얻은 평균 팽창각은 전단시험의 전단변형률-체적변형률 곡선으로부터 얻는 팽창각에 근접함을 확인할 수 있었다.
최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.
웹 서비스 기술이 안정화됨에 따라 기업내 혹은 기업간 웹 서비스들을 통합한 합성된 웹 서비스의 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 비기능적 속성은 다르지만 유사한 기능을제공하는 웹 서비스들의 증가로 인하여 품질관리는 중요한 이슈로 여겨지고 있다. 품질관리를 위해서는 모니터링 기능이 필요하다. 본 논문에서는 중개자를 통한 합성된 웹 서비스의 품질 모니터링 시스템의 설계를 제안한다. 이 시스템은 OWL-S를 사용하여 합성된 서비스의 프로세스를 명세하며 WS-Policy를 사용하여 다양한 요구사항인 정책(각 서비스 입력 출력값, 품질요소 및 품질요소 값 등)을 명세하여 합성된 서비스 프로세스모델에 첨부한다. 또한, 센서를 이용하여 명세한 정책과실제로 모니터링된 데이터의 값을 비교하여 불일치하면 위반사항이 발생하였음을 웹 서비스 제공자 및 사용자에게 통보함으로서 품질을 관리한다. 제안한 시스템의 검증을 위하여 여행 예약 시스템 예제를 가지고 평균 응답시간과 타임아웃 정책을 적용하여 모니터링한 결과를 보여 준다.
스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.
산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.
최근 자연적, 사회적, 정책적 관점에서 하천관리의 중요성이 증대되면서 국가하천 정비를 통한 하천시설 관리의 책임이 증대되고 있다. 국가하천 5대강 본류의 친수지구 이용도 변화를 살펴보면 2015년에 비해 2019년에 면적당 이용객 수가 630,813(명/km2)이 증가하였음을 알 수 있었고(국토교통부, 2020) 본 연구에서는 이용자 수 증가율이 높은 편인 한강 내 하천이용시설을 대상으로 선정하여 해당 지역을 기계학습 기반의 수위예측 알고리즘에 적용하였다. 하천이용시설은 하천이용자가 편리하게 하천을 이용하기 위하여 설치한 시설로 공원시설(강서, 난지, 양화, 망원, 여의도, 이촌, 반포, 잠원, 뚝섬, 잠실, 광나루, 구리)을 위주로 분석하였다. 해당 시설의 침수피해를 고려하기 위해 시계열 자료에 특화된 LSTM(Long Short-term Memory)기법을 활용하여 수위예측 알고리즘을 개발하였고 이를 통해 도출된 홍수 예보로 재난을 대비하고 시설물을 체계적으로 관리하는 유지관리의 효과를 분석하고자 하였다. 입력 자료(input data)는 수위 (EL.m), 팔당댐 방류량 (m3/s), 강화대교의 조위(EL.m)를 사용하였으며 수위예측 알고리즘을 통해 6시간 후 예측 수위값을 도출하여 기존 2단계(주의보, 경보)였던 홍수 예보 단계에서 4단계(관심, 보행자통제, 차량통제, 경계)로 구축하였다. 기존과 세분화된 홍수예보를 적용했을 경우의 유지관리 비용과 편익을 산정하여 하천이용시설의 경제성을 비교·분석한 결과, 유지관리 비용이 기존 대비 약 5% 이상 절감되었고 편익은 약 1.5배 이상 증가하였으며 관리등급은 평균 C등급(보통) 이상 달성하였다. 이는 수위예측 알고리즘의 적용으로 하천이용 활성화 및 투자의 효율성에 목적을 두었으며 향후 분석결과를 토대로 경제성모델을 개발하여 국가하천 내 관리그룹에 적용하면 효율적인 유지관리체계를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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