본 논문은 커패시터와 에너지 하베스터의 특성이 적용된 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘인 ED-H 알고리즘을 적용할 때 적용되는 지능형 전원 관리 유닛에 의한 의도적인 전원 공급 차단 상태인 블랙아웃에서 시간 제약성을 만족하도록 알고리즘을 확장한다. 전원 공급 시스템에서 생산되는 에너지가 충분하지 않은 경우 회로와 커패시터를 보호하기 위해 전력 공급을 일시적으로 차단하고 커패시터가 충분히 충전되었을 때 다시 공급을 재개하므로 이러한 블랙아윳 시간 동안 태스크의 수행이 지연될 수 있으므로 해당 이벤트의 발생에 따른 시간을 계산하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 원형 ED-H 알고리즘에 의해 태스크 수행이 지연되는 경우라 하더라도 본 논문에서 제안된 알고리즘은 뒤에 이어지는 시간 유닛 중에서 더 이상 태스크의 수행을 지연시킬 여력이 없는 경우, 즉 태스크를 이번 시간 유닛에 수행하지 않으면 시간 제약성을 위배하게 되는 경우의 잔여 시간을 계산하여 잔여 시간이 부족한 경우 시간 제약성을 만족하도록 강제로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통해 본 눈문에서 제안한 알고리즘이 ED-H 알고리즘에 대해 태스크 집합의 유형 특성에 따라 0.4%~7.7%까지 스케줄링 성능이 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 한강수계 경안천 유역을 대상으로 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 총 16개 GCMs에 의한 미래 기후자료와 SQM 상세화기법을 이용하여 경안천 유역을 대상으로 미래 기후자료를 도출하고 유역모형인 SWAT을 적용하여 과거부터 미래의 장기간에 대한 수문학적 변화를 분석하였다. 미래기간에 대해 GCM에 따른 차이를 분석한 결과 연간 강수량은 1,500 mm, 증발산량은 150 mm, 유출량은 1,380 mm, 평균값 대비 강수량은 -40 % ~ +60 %, 증발산량은 ±15 %, 유출량은 -60 % ~ +90 %로서 GCM에 따른 변동성이 크게 나타났다. 미래기간을 3개 기간으로 구분하여 기간별 기후변화 영향을 분석한 결과, 강수량, 증발산량, 유출량 모두 미래 후반기(2070~2099년)로 갈수록 점차 증가하며, RCP 8.5 시나리오 하에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 월별로는 미래 후반기로 갈수록 7~9월을 중심으로 강수량과 유출량이 증가하는 반면, 증발산량은 7월과 8월에 감소하고 9월과 10월에 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 GCM 자료에 따른 미래의 기후영향을 이해하고, GCM 기후자료에 따른 미래 기후영향의 불확실성을 판단하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 죽산천 주변 지역에 대해 지하수 양수에 따른 하천수 감소 영향을 공간적으로 분석하였다. 하천 주변 500 m 이내에 위치한 지하수 관정 각각에 대해 지표수-지하수 결합모형 SWAT-MODFLOW를 이용하여 양수 후 하천수 감소량을 반복적으로 모의하였다. 모의 결과, 양수량 대비 하천수 감소율이 20~96%의 범위로 큰 차이를 보였으며, 특히, 하천과 관정간 이격거리가 100 m 이내, 수리확산 계수가 $500m^2/d$ 초과, 하천바닥층 수리전도성이 25 m/d를 초과한 경우에 양수량 대비 하천수 감소율이 60%를 넘어 양수 영향이 큰 것으로 분석되었다. 지하수 관정의 공간적인 위치에 따른 하천수 감소 영향을 정량적으로 쉽게 파악할 수 있도록 관정 위치별 하천수 감소량을 양수량 대비 퍼센트 값을 가지는 등치선 곡선으로 나타내었다. 죽산천 중하류구간 주변지역이 상류지역에 비해 지하수 양수로 인한 영향이 단기간에 크게 하천에 도달하였으며, 양수기간 5년 동안 평균적으로 약 66.7%의 하천수 감소율이 발생하는 것으로 분석되었다. 하천수량에 미치는 지하수 양수 영향을 공간적으로 표출함으로써 하천변 지하수 허가 관리에 있어 객관적인 정보로 활용할 수 있을 것이다.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
최근 도로선진국이라 할 수 있는 나라들에서는 다양한 도로사업의 발굴 및 장려정책이 도입되고 있다. 본 논문에서는 새로운 도로사업의 발굴을 위한 대안모형을 제시하였다. 새로운 도로사업 발굴을 위한 절차로는 근거법령의 모색 신개념 도로사업의 발굴, 평가 모형구축 및 운영지침 개발, 관련행정체계 개선 등 크게 4가지의 주요 절차가 필요한 것으로 제시되었다. 근거법령의 모색은 도로법 및 도로법 시행령, 시행규칙 등이 우선 고려되어야 할 것으로 분석되었으며 신개념의 도로사업 발굴절차는 크게 국가적 차원의 유일성 확보 도로, 다양한 가치기준에 의해 선정되는 도로 및 단일시설, 기술(설계 우수VE 및 LCCA사례 포함) 및 구조물 형태로서 발굴될 수 있는 사례로 세분류하였다. 평가모형 구축 및 운영지침 개발절차에서는 미국 NSBP프로그램의 절차 혹은 지속가능한 도시대상의 절차를 사례로 할 수 있으며 분석적 계층화법(AHP) 및 다지역산업연관모형(MRIO)의 적용가능성도 제시하였다. 또한, 관련 행정체계의 개선에서는 건설교통부의 도로기획관실 업무내역 분석을 통해 도로정책팀과 도로환경팀의 역할을 제시하였으며 평가위원회의 구성, 평가과정과 일체화된 예산지원절차를 추진방안으로 제시하였다.
최근 범지구적으로 증가하는 이상기후에 의해 SOC 시설물 안전이 지속적으로 위협받고 있다. 재난대응을 위해서는 피난 대피 경로 제시 등과 같은 신속한 의사결정이 필요하며 이는 재난 재해 정보 및 SOC 시설물 정보가 융 복합된 시공간적 정보가 활용되어야 한다. 이러한 정보는 정부 및 유관기관에서 분산적으로 수집되고 있어, 통합적 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 신속한 재난대응을 위해서는 분산 수집 관리되고 있는 재난 재해 정보의 통합관리와 SOC 시설물에 대한 안전도와 피해도 등의 정보 생성이 필요하다. 또한 재난 재해 정보 특성상 시공간적 융합이 필요하기 때문에, 관련 정보를 통합한 재해대응 의사결정 지원을 위한 인벤토리 구축이 필요하다. 본 연구에서는 신속한 재난대응의사결정 지원을 위한 시설물 중요도 위험도 피해액 인벤토리 구축 방안을 제시한다. 본 연구를 통해 분산 관리 되고 있는 재난 재해 및 SOC 시설물 관련 데이터를 수집하여 표준화 하고, 시설물의 중요도 위험도 피해액 산정에 필요한 통합 정보를 제공 할 수 있다. 향후 제안된 시스템을 통해 선제적 재난 대응을 위한 의사결정 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
멀티코어 프로세서는 여러 개의 코어가 하나의 칩에 배치됨에 따라 전력 밀도가 상승하여 높은 발열이 발생한다. 이러한 발열 문제를 해결하기 위해서 최근까지 다양한 연구가 진행되고 있다. 마이크로프로세서의 온도 감소를 위한 기법으로는 기계적 냉각 기법, 동적 온도 관리 기법 등이 있지만 이러한 기법들은 추가적인 냉각 비용이 발생하거나 성능의 저하가 발생한다. 플로어플랜기법은 추가적인 냉각비용이 발생하지 않으며, 성능저하가 거의 발생하지 않는다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 멀티코어 프로세서의 특정 구성요소의 발열 문제를 해결하기 위해 코어 내부 구성요소와 L2 캐쉬의 다양한 플로어플랜을 활용하고자 한다. 실험 결과, 코어의 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치할 경우 칩의 온도 감소에 매우 효과적임을 알 수 있다. 코어를 캐쉬 상단-가운데 배치하는 기본 플로어플랜과 비교하여, 코어를 중앙에 배치하고 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치하는 플로어플랜의 경우에는 $8.04^{\circ}C$, 코어를 외곽에 배치하고 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치하는 플로어플랜의 경우에는 $8.05^{\circ}C$의 최고온도 감소 효과를 보임을 알 수 있다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
사물을 인터넷에 연결시키는 기술인 Internet of Things(IoT)는 새로운 연구분야가 되어 기술적으로 많은 발전이 이루어져왔다. 이러한 IoT 기술은 사물을 관찰하거나 다루는데 있어 쉽게 접근하도록 하여 네트워크 상에서 인터넷으로 데이터의 전달을 가능하게 한다. 이는 두가지의 인프라를 필요로 하는데 하나는 데이터를 수집하는 Sensing Entity이고 다른 하나는 데이터를 점유하는 Sensor Cloud이다. 여기서 무선 센서 네트워크는 사물로부터 측정되는 데이터를 인터넷에 연결시키는데 매우 중요한 역할을 하는데 간단한 컴퓨팅 디바이스나 Arduino, Raspberry Pi와 같은 임베디드시스템으로 구성될 수 있다. Sensor Cloud는 사물로부터 측정되어 나오는 데이터의 공유나 처리를 하도록 하는 클라우드 컴퓨팅으로 모니터링 혹은 컨트롤 시스템에 대한 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 의약품의 저장 조건들을 모니터링 하는 Cold Chain을 제안한다. 제안된 Cold Chain은 생산에서 소비단계까지 이르는 이동이나 저장상태에 대한 여러 환경적 조건인 습도, 온도, 저장 장소 등을 모니터링 하는 시스템이다. 시스템은 두개의 부시스템으로 구성되는데 하나는 이동에 관련된 것을 다루고 다른 하나는 저장에 관련된 것을 다룬다. 이 두 개의 시스템은 보다 향상된 모니터링 방법을 제공하기 위해 Sensor Cloud 시스템으로 통합된다.
최근 들어, 건설 시공의 정보화에 더불어 이를 이용한 원가 및 비용 절감 방안에 대한 연구가 많이 수행되고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 구조물의 설계에서 필수적으로 이용되고 있는 지질 및 지반정보의 관리 현황을 파악하여 비교 분석하여 보다 나은 활용성을 가진 관리 시스템을 만드는 것은 매우 중요하다고 생각된다. 현재 지질 및 지반 정보는 한국 지질자원 연구원의 지질도 및 지질공학도 그 외 여러 가지 주제도, 한국광물공사의 국가광물자원지리정보망, 한국건설기술연구원 국토지반정보 포털시스템의 시추정보, 서울특별시의 지반정보시스템, 해양조사원의 종합해양정보시스템을 통하여 수집 및 관리되고 있다. 이와 더불어 건설 시공과 밀접한 관련이 있는 지하수 정보는 한국수자원공사의 국가지하수정보센터와 한국농어촌공사의 농어촌지하수넷을 통하여 그 정보를 수집 관리하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 현재 정부 출연 연구소에서 수집 및 관리되고 있는 지질 및 지반 정보의 종류를 소개하며, 미국, 일본, 유럽에서 사용되고 있는 관리 시스템과의 비교를 통하여 적극적으로 활용될 수 있는 형태의 자료 제공 및 관리 시스템의 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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