정시 서비스를 제공하는 실시간 시스템을 설계할 때 일반성을 지니도록 하기 위하여 실시간 객체인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델이 연구되었으며 이러한 객체를 수행하기 위한 객체 모델 수행 플렛폼이 다양한 환경에서 개발되었다. 본 논문에서는 최근 들어 많은 주목을 받고 있는 리눅스 환경에서 설계 및 구현된 미들웨어 형태의 실시간 객체 모델 수행 플렛폼 LTMOS(Linux TMO System)에 대해 기술한다. 응용 프로그램 개발자가 실시간 시스템을 TMO 모델로 디자인하면 LTMOS는 TMO의 메쏘드를 리눅스의 쓰레드로 매핑하여 리눅스 커널의 실시간 스케쥴링을 받도록 한다.
산업이 발달함에 따라 대기 환경의 중요성이 강조되면서 대기 확산 모델을 이용하여 오염물질의 영향을 파악하는 일이 많아졌다. 그러나 대기 확산 모델은 수치계산으로 나온 값으로 자연현상의 모든 영향을 파악하기 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 대기 확산 모델이 자연현상을 어느 정도 반영하는가를 평가하기 위해서는 추적자 물질을 이용하여 대기 오염물질의 확산 농도를 측정한 실측자료를 통하여 기존 모델을 평가하고 개선하는 것이 일반적인 방법이다. (중략)
SimBox는 웹을 기반으로 한 원격 교육 시뮬레이션 도구로서 시뮬레이션 수행 절차에 익숙하지 않은 피교육자들에게 시각적 모델 개발 환경을 제공하여 쉽게 시뮬레이션 모델을 제작할 수 있도록 하였다. 모델 개발을 위해 클라이언트는 자바의 드래그 앤 드롭을 이용하여 시뮬레이션 모델들의 추가/삭제를 용이하게 하였고, 시뮬레이션 코드 작성을 서버가 대신함으로써 피교육자의 시뮬레이션 코드 작성에 대한 부담을 줄여주었다. 또한 컴포넌트 기반의 모델을 개발해 재사용이 가능하며, 자바를 이용해 웹 환경에서 시뮬레이션의 진행상황을 애니메이션을 통해 효과적으로 시각화 할 수 있다.
인터넷의 보급과 활용이 증대되고 있고, 이동 통신에 대한 관심과 함께 분산 환경을 통한 컴퓨팅의 성능 향상이 중요시되고 있다. 분산 환경에서 데이터 사용의 성능을 향상시키기 위하여 데이터 중복 기법을 사용하는데, 서로 다른 복사본 사이의 데이터 일치성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 데이터 일치성의 대표적인 모델을 Eager, Lazy, Periodic 세 가지로 구분하고. 각 모델의 특징을 알아보고 비용을 분석하여 사용자가 적절한 모델을 사용할 수 있도록 하였다. 또한 무선 컴퓨팅 환경에서의 데이터 일치성에 대한 테스트 베드를 블루투스를 이용하여 구축한 후 실제 성능을 측정하여 비용분석 모델의 유용성을 검증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 부각되면서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모델 검증을 위해 기존의 심볼릭 검증 모델을 응용한 매우 크고 여러 콤포넌트로 구성된 모델 검증 대상이 빈번히 변화하는 상황을 가정한 모델 검증 기술이 요구되었다. 본 논문에서는 빈번히 변화하는 모델 검증을 위해 새로운 알고리즘을 제시하고 완전히 증명하였으며 기존의 모델과 새로운 모델간의 성능 비교 실험으로 새로운 모델의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.
지하수 모델 개발은 모델의 목적 설정, 자료수집, 개념모델의 수립, 모델 설계, 모델 보정 및 민감도 분석, 예측, 결과제시, 사후검사의 순으로 수행된다. 본 연구의 목표는 신뢰성 있는 지하수 모델 개발을 위해 주요 수문요소(hydraulic features)들을 개념화하는 단계에서 부딪히게 되는 문제점들을 국내의 지하수 환경에 비추어 고찰하였고, 하천 및 지하수 분수령에 대한 경계조건 설정, 암반층의 하부 경계면 설정 등과 같은 수문요소들이 내포하는 불확실성을 논의하였다. 또한 시범지역의 지하수 모델에 대한 민감도 분석을 통하여 이들이 모델 결과에 미치는 영향을 정량적으로 제시하였다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
본 연구는 전통적인 empirical 생장모델에 환경 인자를 독립변수로 사용하여 이를 환경 인자에 대한 생장 모델의 변화를 분석하여 정도가 높은 생장 모형 구축 가능성 여부를 판단하였다. 이를 위하여 기본적으로 추정된 편백의 수고 및 직경 생장모델에 각 지역의 환경 인자인 평균 기온, 평균 강수량, 고도, 토양의 유기질 함유량을 독립 변수로 추가 하였다. 수고 생장 모델은 Gompertz 다형방정식에 점근 변수인 ${\alpha}$에 온도 고도 인자의 2독립 변수로 도입하여 모델의 정도를 향상 시킬 수 있었다. 직경 생장 모델 또한 Gompertz 다형방정식에 연평균 강수량과 해발고를 도입한 모델이 정도가 높은 것으로 나타났다. 환경 인자를 도입하기 전과 후의 모델의 정도 향상을 비교 했을 때 아주 뚜렷하게 모델의 향상은 나타나지 않았으나 일정 비율의 정도를 향상 시킬 수 있었다. 이는 생장 모델을 구축하기 위한 데이터 조사의 어려움 및 투자할 수 있는 예산을 감안하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 비교적 쉽게 구할 수 있는 환경 인자들의 이용 가능성이 많은 것으로 판단된다.
본 연구는 송전선 주변 거주 초등학교 학생들을 대상으로 시간 활동 행태에 따른 여러 미세환경, 즉 주거환경, 학교환경, 학원, PC방, 교통에서의 자기장 노출수준을 다양한 매트릭스를 이용하여 비교 ${\cdot}$ 분석함으로써 연구대상자들의 활동한 미세환경 인자를 평가하여 시간별행동양식에 따른 24 시간 개인노출수준을 시간가중 평균모델을 이용하여 예측하고 비교 ${\cdot}$ 평가하였다. 본 연구는 154kV 고압 송전선로가 초등학교 옥상을 통과하는 B 초등학교 125명을 최종 선정하여 2003년 7월부터 2004년 2월 말까지 실시하였으며, 시간가중평균모델을 바탕으로 하여 자기장 노출량 평가 모델을 개발하였다. 전체 연구대상자들의 미세환경 내 평균 자기장값으로 계산한 시간가중 평균모델 (TWA model II)을 이용하여 예측된 자기장 개인노출수준을 보면 실측된 개인노출수준과 약간의 상관성을 보였다(Pearson r = 0.34 ${\sim}$ 0.35). Spot 측정한 값과 24 시간 stationary 측정값을 이용한 TWA Model II-2로 예측한 결과 실측값간의 상관성이 0.65 ${\sim}$ 0.85 로 산출되어 TWA 모델 중 가장 실측값을 잘 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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