다양한 목적의 장기유출분석에 많이 적용되고 있는 4단 Tank 모형의 증발산관련 입력자료는 증발접시자료를 이용하거나 또는 장기간의 유량과 강수량의 차이로 정의되는 월별 손실량을 계산한 결과를 사용하고 있다. 증발접시자료는 자료 구득문제와 신뢰성 문제 등으로 인해 적용사례가 적고 통상 인근 관측지점의 손실량을 계산하고 이를 전이하여 적용하고 있다. 그러나 이러한 일증발산량 산정방법은 장기적인 유량 자료를 보유한 인근 관측지점이 있어야 적용할 수 있다는 점과 관측지점의 자료 신뢰성에 따라 유출결과에 큰 영향을 미칠수 있는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 Hamon 방법과 Jensen-Haise 방법 및 FAO Penman-Monteith 방법을 검토하여 Tank 모형 계산에 필요한 실제증발산량을 산정할 수 있는 방안에 대해 모색하였다. 분석결과 유역별 실제손실량은 지형적인 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 이를 통해 잠재증발산량을 실제증발산량으로 보정하는 월별보정계수를 지형인자로부터 추정하는 방법을 제안하였다.
BPEL4WS와 같은 웹 서비스 프로세스 설계 언어의 사용은 기업으로 하여금 자동 실행되는 비즈니스 프로세스를 설계, 실행할 수 있게 하였으나, 종전의 워크플로우와 자동 실행 프로세스를 동시에 지원하지 못하는 한계를 가진다. 또한 B2B 협업에 있어서 각 기업에서 제공하는 웹 서비스들의 입력과 출력, 행동 단위가 다를 수밖에 없기 때문에 동일한 목적을 지닌 프로세스라 하더라도 파트너에 따라 상이하게 설계될 수밖에 없는 문제를 지니고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제들을 해결하기 위해, 비즈니스 프로세스를 기업내 워크플로우 프로세스와 자동 실행가능한 프로세스, 기업간 협업 프로세스의 세 가지로 분류하고, 이들을 통합적으로 설계하는 비즈니스 프로세스 모델링 방법론을 제안한다. 본 연구를 통해 비즈니스 프로세스 설계자는 기업내 워크플로우와 자동 실행 가능한 프로세스를 통합적으로 설계할 수 있으며, 각 파트너에 대해 동일하게 사용되는 협업 프로세스를 설계할 수 있게 될것으로 기대된다.
일반 DSP들은 새로운 algorithm 및 응용 system의 개발을 위해서 전용 development system 및 simulator가 필수 불가결의 요소이다. 그러나 대부분 development system은 일반화된 내부 구조에 의해 그 유연성에 한계가 존재한다. 본 연구에서는 A/D입력과 D/A출력 data를 저장하는 buffer의 길이를 program에 의해 1 sample 단위부터 최대 2K sample 단위까지 가변할 수 있도록 하고, 이들 buffer도 2중 구조로 하여 연속 신호의 처리가 가능도록 한 DSP평가용 system을 개발하였다.
본 논문에서는 대형 LED lamp용 직렬 공진형 direct ac-dc 컨버터를 제안하였다. 교류상용전원을 통한 LED lamp에 전원 공급 시, 입력전류의 왜곡을 방지하기 위해, PFC ac-dc 컨버터가 적용된다. 하지만 PFC 컨버터의 특성에 따라 회로의 복잡도 및 수용 전력의 한계가 존재한다. 제안된 컨버터는 기존의 전력변환 방식과 다른 형태로서, 교류 쵸퍼(AC chopper)와 직렬공진회로가 혼합된 구성을 가지며, 교류 쵸퍼의 직접 전력 변환을 통해 PFC 회로 구성없이도 고 역률을 획득할 수 있으며, 직렬공진회로를 통하여 제안된 컨버터의 모든 스위치의 영전압 스위칭(ZVS) 턴-온동작을 통해 손실저감을 도모한다. 본 논문에서는 제안된 컨버터의 동작원리를 간단히 설명하고, 250W의 프로토 타입을 통하여 제안된 컨버터의 우수성을 검증한다.
본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.
8B/10B 선로부호를 채택한 기가비트 이더넷 PCS 수신측에서는 동기부의 바이트 동기획득과 수신부의 디코딩을 위해 Running Disparity(RD) 에러인 데이터열을 검출해야 한다. 기존의 RD 에러 검출 방법은 직렬 입력 비트에서 RD 에러를 검출하였으나 제안하는 RD 에러 검출 방법은 125MHz 속도의 10비트 데이터열을 받아 4비트열과 6비트열로 나누어 바이트 클럭에 따라 RD를 계산하고 계산된 이전의 RD값과 현재의 RD값을 비교하며 RD 위반 에러 데이터를 검출한다. 이는 기존의 RD 에러 검출 방법이 비트 클럭과 니블 클럭에 따라 RD 에러를 검출하기 때문에 야기되는 초고속 처리에 대한 한계를 해결한 것이며 기가비트 이더넷에 적합한 새로운 RD 에러 검출 방법이다.
강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
도시배수구역에서 SWMM 모형을 적용할 경우 일반적으로 사용자가 모든 관망을 고려하여 대상유역을 소배수구역으로 세분화하기에는 한계가 있다. 따라서 SWMM 적용시 통상적으로 사용자의 주관적인 판단에 의해 소배수구역 분할이 이루어져 왔다. 특히, 소배수구역의 분할 개수가 커질수록 입력자료의 양이 증가하게 되므로 SWMM 모형의 구축시 작업능률에 많은 영향을 미치게 된다. 그러나 반대로 소유역 분할 개수를 작게 할 경우 유역의 실질적인 유출특성을 반영하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 SWMM을 통한 유출분석의 정확성과 모형의 효율성을 동시에 확보하기 위해서는 적절한 소배수구역 분할에 관한 기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 하도길이에 따른 소배수구역 크기에 관한 허용 가능치를 제안하고자 한다.
최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.
DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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