자율운항선박의 등장으로 국제해사기구는 기존 IMO 협약의 개정사항 식별이나 관련 국제협약의 통일해석과 제개정이 필요한 사항을 논의하고 있다. 제105차 법률위원회에서는 MASS 규정식별(RSE) 작업에 대하여 2022년 완료를 목표로 제106차 법률위원회부터 논의하기로 결정한 바 있다. 이와 관련하여 MSC RSE 작업결과와 방법론 개발을 통하여 자율등급, 방법론, 협약리스트, 작업계획 등을 확정할 계획이다. 우리나라에서는 헌법 제6조의 규정에 따라 국제법규는 국내법과 동일한 효력을 가지고 IMO 회원국감사제도에서 회원국이 국제협약을 국내법으로 수용하여 이행하고 있는지를 감사하고 있기에 국제협약이 국내법으로 수용하는 작업이 얼마나 중요한지를 알 수 있다. 이번 연구에서는 IMO 국제협약 RSE 작업을 기반으로 자율운항선박의 자율화 정도구분 및 기술발전단계에 다라 개정소요가 필요한 국내법을 식별하고 비교·분석하여 자율운항선박이 상용화되기 위한 새로운 법안 마련의 필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 무한사면에서 강우에 따른 지하수위 변동을 합리적으로 추정할 수 있는 추계론적 수치해석모델이 개발되었다. 특히, 투수계수, 비산출율(Specific Yield) 등의 지하수흐름에 필요한 계수들과 지하암반층의 공간적 변화에 의하여 지하수위가 공간적으로 변하는 효과에 관해 중점적으로 연구하였으며, 이러한 계수들의 공간적 변화를 추정하기 위하여 Kriging 이론을 도입하였다. Kriging 이론은 몇개의 제한된 실측치로부터 실측을 하지 못한 각각의 수치해석 요소에 불편, 최소 분산을 갖는 값들을 추정할 수 있는 방법이다. 사면방향의 일차원 수치해석 모델, Kriging 이론, 1차근사해법을 조합하여 추계론적 1차원 수치해석 프로그램을 개발하였다. 또한 사면방향의 지하수위 변동뿐만 아니라, 횡방향의 변동도 조사하기 위하여 확정론적 2차원 모델도 개발하였다. 한 무한사면에 대하여 개발된 모델을 이용하여 예제해석을 한 결과 투수계수나 비산출율의 공간적 변화뿐만 아니라 지하암반층의 공간에 따른 요철도 지하수위의 공간적 변화에 큰 영향을 미침을 알게 되었다. 또한 지하수위는 사면방향으로 큰 변동을 보일뿐 아니라 횡방향으로의 변동 또한 무시할 수 없을 정도로 큼을 알 수 있었다. 개발된 모델의 결과들은 지하수위 변동에 의한 산사태 위 험도 분석시에 이용될 수 있다.
최근 애자일 개발프로세스가 생산성 증대효과, 품질향상, 고객만족 등의 효용성이 입증되면서 프로젝트 추진 시 방법론 선택에 있어 전문가들에게 많은 관심을 갖게 되었다. 시대적 요구와 사용자 요구에 부응하기 위한 방법론 선정과 관련해서, 본 논문에서는 제품 기반의 Cross functional team의 문제점을 해결하고자 제안된 방법론이 Feature Team 모델이며, 이 모델이 Cross functional team을 조직하고, 이 팀이 결과물(프로덕트) 단위가 아니라, 기능단위로 여러 프로덕트에 걸쳐서 개발을 진행하는 모델이라는 점에 대해 조사하였으며, 가치-주도형 애자일 기법을 통해 계획-기반형 모델과 차이점을 제시하였다. Agile 성숙도 측정기준을 검토하였으며, PRINCE2 Agile Health-check 항목 연구를 통해 Agile 기법이 프로젝트 착수단계의 요구사항은 확정 본이 아닌 언제라도 변경될 수 있다는 것을 전제를 해서 객관적인 평가를 받는 방법에 대해 연구하고 프로젝트 팀 구성에 대해 향후 발전방향을 제시하였다.
본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.
다단계 데이터베이스 응용의 설계는 복잡한 과정이며, 적절한 모델을 이용하여 개체나 그의 연관 보안 등급을 모호하지 않게 표현해야 한다. 또한, 다단계 데이터 베이스 응용에 대한 의미를 가능한 한 정확하게 파악하는 것도 중요하다. 미보호 데이터 베이스 응용 설계를 위한 IDEA 방법론은 데이터 집약 시스템에 초점을 두고 있기 때문에, 그 객체 모델에서는 응용에 대한 객체의 경직 구조와 그의 관련성을 서술한다. 다시 말해서 IDEA 방법론의 객체 모델은 객체의 정적 서술을 하기 위한 확정돈 개체-관련성 모델이다. IDEA 방법론이 다단계 보인 데이터베이스 응용을 위해 개발되지 않았지만, 기존의 방법론을 활용함으로써 그 방법론에서 개발된 여러 기법들을 이용할 수 있다. 즉, 이 방식은 다단계 보안 스키마를 처음부터 개발하는 것보다더 용이하다. 본 논문에서는 IDEA 방법론의 객체 모델에 보안 특징을 첨가하고, 이 모델을 다단계 보안 객체지형 스키마로의 변환을 제시한다. 이 다단계 보안 스키마는 Informix-Oniline/Secure, Trustrd ORACLE. Sybase Secure SQL Server와 같은 여러 상용 다단계 보안 데이터 베이스 관리 시스템으로 자동 변환하기 위한 일반적인 스킬을 설계하는 예비 연구가 될 것이다.
최근 들어 지구온난화에 따른 이상기후 및 집중호우 빈발 그리고 급격한 도시화와 산업화는 예측하기 어려운 수문현상의 변화를 유발시키고 있다. 이에 따른 유출양상의 변화는 수문분석에 의한 기존의 설계기준에도 변화를 요구하고 있다. 즉, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기보다는 수문량의 변화를 통계학적으로 반영한 수 있도록 불확실성 분석이 필요하게 되었다. 따라서 설계홍수량에 따른 범람면적별 홍수피해액을 산정할 때 설계홍수량에 대한 불확실성 분석을 수행함으로써 안전율을 고려 할 범람과 홍수피해액을 추정할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 Bayesian에 의해 불확실성을 고려한 빈도별 설계홍수량을 산정하였으며, HEC-GeoRAS와 HEC-RAS 및 ArcView GIS 3.2a를 이용해 홍수범람면적을 수치지형도에 도시하고, 범람면적별 홍수피해액을 산정하였다. 또한, 불확실성을 고려하지 않은 경우에 대해서는 L-모멘트법을 이용해 설계홍수량을 구하고 홍수범람면적파 홍수피해액을 산정하였다. 불확실성의 고려 여부에 따른 설계홍수량과 예상 홍수피해액을 비교${\cdot}$분석한 결과 불확실성을 고려한 경우가 불확실성을 고려하지 않은 경우에 비해 설계홍수량은 $7\~33\%$, 예상 홍수피해액은 $1\~4\%$정도 차이를 보였다.
본 연구에서는 지문인식 도어락제품의 특징에 대해 살펴보고, 디자인 컨셉을 결정짓는 체계적인 방법론에 대해 알아본다. 디자인 개발 프로세스는 제품의 종류와 그 특성에 따라 많은 단계를 거치게 된다. 특히 개발 초기의 컨셉을 선택하는 단계는 시장에서의 성패를 좌우하는 매우 중요한 시기이다. 본 연구에서는 다소 주관적이고, 비논리적 일 수 있는 컨셉 선택과정을 보다 객관적이고, 체계적 인 프로세스로 정립할 수 있는 방법론을 모색한다. 컨셉 선택 프로세스는 크게 두 가지 단계로 나누어진다. 우선, 컨셉을 결정짓는 요소들을 매트릭스로 구조화하여 많은 대안이 제시되었을 때보다 신속하고 합리적으로 대안을 선별해 나가는 과정이 있다. 다음으로는 선택에 영향을 주는 요소들에 가중치를 적용하여 평가함으로써 보다 이상적인 컨셉을 선택해가는 과정이 있다. 선택된 컨셉을 구체화하여 양산을 위한 디자인 확정안에 대한 렌더링을 결과로써 제시한다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.
현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근에 발생하는 강우양상은 강우일수는 감소하고, 강우강도는 증가해 홍수발생 빈도 역시 증가하는 추세이다. 이를 반영하기 위한 기존의 방법은 수공구조물의 설계홍수량을 산정할 때 가능최대강우량을 도입하거나, 설계빈도를 높이는 등의 확정론적 방법에 의존한다. 그러나 이렇게 설계기준을 상향 조정한 경우, 설계빈도의 강우가 발생하지 않으면 수공구조물의 경제성 측면에서 문제가 될 소지가 있다. 또한 수공구조물의 규모가 클수록 인근 주민과의 마찰이 커지고, 환경 문제의 발생 역시 고려하지 않을 수 없다. 이에 따라 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 수공구조물 설계 시에 고려하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수범위를 GIS상에서 검토하였다. 이를 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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