최근에 제조되는 스마트폰들이 점점 다양한 인터페이스 장비와 사용자 주변 환경을 인식하는 센서 장비를 포함하게 되면서, 어플리케이션을 개발 시 주어진 장비들을 활용함으로 인해 증가된 개발 및 테스팅 복잡도를 효과적으로 제어하는 것이 중요하게 되었다. 이는 기존의 이벤트 기반 혹은 사용자가 지정한 입력만을 사용하여 테스트를 수행하는 연구로는 한계가 있음을 의미하며 대상 어플리케이션과 상호작용하는 주변 기기를 특정하여 이들로부터 구체적인 실행 환경 조합을 체계적으로 생성하는 연구가 필요하고 할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 어플리케이션과 함께 배포되는 퍼미션 정보를 기반으로 어플리케이션의 기능에 영향 주는 주변 기기들을 분석한 후 이를 기반으로 외부 환경 조건들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로 오픈소스에 본 연구기법을 적용하여 코드 커버리지가 향상됨을 보임으로써 본 연구의 효과성을 검증하였다.
효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 단거리 무선 통신으로 연결된 지능 센서가 사람과 실세계 객체간의 효과적인 매개자 역할을 하므로 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 가능하게 할 수 있는 핵심적인 기술 중 하나로 각광을 받고 있다. 무선 센서 네트워크는 대량으로 분산된 극도의 내장형 시스템으로 볼 수 있다. 이 시스템은 분산 시스템으로서 병행성과 비동기적 이벤트 처리 능력에 대한 요구사항과 함께 내장형 시스템으로서 자원제한성에 따른 심각한 요구사항을 갖고 있다. 이러한 일견 상충하는 두 가지 요구사항을 갖는 무선 센서 네트워크의 운영 환경과 구조는 시스템 개발자에게 매우 독특한 어려움을 제기하고 있으므로 우리는 유한상태기계에 기반을 둔, 매우 새로운 형태의 센서 네트워크용 운영체제를 제안한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 특성을 감안한 설계 목표를 명시하고, 간결하고 효율적인 상태기반 운영체제인 SenOS 설계와 구현의 핵심 사항을 제시한다. 또한 이러한 SenOS가 심각한 자원제한성을 갖는 센서 노드 상에서 원하는 반응성을 갖으면서도 적은 비용으로 동적 재구성이 가능하다는 것을 설명한다. 이러한 성능은 대표적인 센서 노드용 운영체제인 TinyOS의 성능평가에 사용된 벤치마크 프로그램을 수행하고 그 결과를 TinyOS의 경우와 비교한다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
최근의 단일 혹은 다중 프로세서 시스템은 일반적으로 계층적 메모리를 사용한다 이는 프로세서의 클럭 속도와 메모리로의 데이타 접근 시간의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 막기 위한 노력 중 하나이다. 특히 프로세서와의 속도 차이를 줄이기 위해 사용되는 캐쉬는 이단계에서 삼단계에 이르는 다양한 형태의 계층을 포함하는 메모리 시스템으로 구성된다. 이 중에서도 특히 상위 캐쉬는 프로세서와 직접 인터페이스가 이루어지기 때문에, 해당 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이러한 상위 캐쉬의 하나로써, 희생 캐쉬는 일차 캐쉬의 충돌 미스(Conflict Miss)를 줄이기 위해 추가된 모듈이다. 이는 프로세서 입장에서 보면 절차상 일차 캐쉬와 동등한 관계에서 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 상위 캐쉬의 관리 정책 중, 기존의 일차 캐쉬와 희생 캐쉬의 구현시 배제되어 왔던 프로세서의 재사용 정보를 이용하는 캐쉬 라인의 효율적인 관리 정책을 제안하고자 한다. 이 기법은 프로세서의 데이타 사용 빈도에 의한 캐쉬 교체 정책으로, 프로세서에 의해 특정 데이타가 얼마나 자주 접근되었는가에 따라, 사용 빈도수가 높은 데이타에 대해 캐쉬에 위치시키는 시간을 연장시키는 기법이다. 본 논문에서는 제안된 메모리 시스템의 성능을 평가하기 위해, 이를 프로그램 기반 시뮬레이터인 Augmint를 통해 모델링한 후, 시뮬레이션을 수행한다. 그리고 이를 기존의 단순한 회생 캐쉬 교체 정책과 비교하여 성능상의 차이점을 비교 분석한다. 실험 결과 제안된 LIVMR 기법은 최대 6.7%, 평균 0.5%의 성능 향상을 보였다.
목 적 : 교통사고경험은 환자에게 정신사회적 스트레스요인으로 작용하며, 이로 인한 자율신경계의 생리적 각성수준이 항진되어 있을 것이다. 저자들은 교통사고와 관련된 환자중 교통사고에 대한 기억이 있는 군과 없는 군사이의 정신생리반응양상의 차이를 알아보고자 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 전북대학교병원 정신과 외래 및 입원환자들중 24명을 대상으로 하였다. 모든 대상자들은 교통사고 관련 환자들이었으며, 연구목적상 이들을 교통사고상황을 기억하고 있는 환자군(12명, 연령 $41.42{\pm}9.10$세 ; 교육수준 $10.33{\pm}3.14$년)과 전혀 기억하지 못하고 있는 환자(12명, 연령 $44.08{\pm}9.83$세 ; 교육수준 $10.92{\pm}3.40$년)군으로 양분하였다. 심리적 평가항목으로서 불안, 우울 수준은 상태특성불안척도, Beck 우울 척도, Hamilton 불안 및 우울 척도로 평가하였다. 생리적 평가항목으로서 자율신경계의 정신생리반응을 측정하였는데, 맥박, 피부전도반응, 근전도 등은 J & J I-330모델을 이용하였고, 수축기 및 이완기의 혈압은 DINAMAP XL Monitor mode 9340을 이용하였다. 스트레스작업은 '대본이용 및 상상기법'을 이용하였다. 연구 대상자들에게 그들이 실제로 경험했던 교통사고상황을 대본으로 작성된 것을 읽어주고 사고상황을 상상하도록 교육시켰다. 정신생리반응의 측정순서는 생리반응 측정전 약 15분간의 휴식후 '기저기간(3분)-대본낭독기간(30초)-교통사고상황의 상상(3분)-휴식기간(3분)'으로 하였다. 두 군사이의 스트레스작업에 따른 심리적, 생리적 평가항목들의 차이를 분석하였다. 결 과 : 정신생리반응중 피부전도반응은 통계적으로 유의한 차이는 없었지만, 기억군의 기저기간과 상상기간, 휴식기간의 측정치가 비기억군에 비해서 상당히 높게 나타났다. 근전도는 휴식기의 측정치가 기억군이 비기억군에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다(p=0.028). 그러나, 다른 생리반응항목들은 두군사이에 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 결 론 : 상기 결과, 저자들은 교통사고상황을 기억하고 있는 군에서 기억하지 못하고 있는 군보다 피부전도반응과 같은 일부 자율신경계의 생리적 각성수준이 더 높은 경향을 보임을 확인할 수 있었다. 따라서 교통사고관련 환자의 치료시, 그들이 경험했던 교통사고의 반복적인 기억(재경험)을 최소화시키고, 일부 자율신경계반응의 각성수준을 감소시키는 치료적 기법이 필요하다고 생각한다.
도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.
본 논문은 지상파 DMB자동재난경보방송을 위한 서비스 모델, 전송 채널, 서비스 시그널링의 설계에 대해 기술한다. 우선 본 논문의 설계와 관련한 지상파 DMB 방송 기술 및 표준을 분석한다. 다음으로 일반적인 DMB 서비스와의 재난경보방송 서비스의 차이점에 대해 기술하고, 기존의 서비스 모델에 재난경보방송 서비스를 적용할 경우 발생하는 문제점을 파악한다. 본 논문에서는 공통 서비스라는 새로운 개념을 제안하여 재난경보방송 서비스 모델을 설계한다. 다음으로 재난정보를 전송하기 위한 전송 채널을 선택한다. 문자를 기반으로 하는 핵심적 내용의 메시지와 이를 보완하는 멀티미디어 추가정보로 재난정보를 구분하여 각각을 위한 전송채널을 선택한다. 메시지 전송을 위해 FIDC를 사용하는 EWS (FlG 5/2)를 선택하고, 추가정보는 MSC를 사용하는 모든 채널을 사용할 수 있도록 제안한다. 마지막으로, 이러한 공통 서비스와 전송 채널을 수신기에 알리기 위한 시그널링 방법을 설계한다. MCI를 사용할 경우의 발생하는 문제점을 파악하여 이를 해결할 수 있는 새로운 시그널링 방법을 제안한다. 본 논문의 내용은 추후 타 디지털 방송매체를 위한 재난경보방송 시스템 및 표준 설계에 활용할 수 있을 것이다.
센서 네트워크는 많은 센서 노드들이 환경 정보를 수집하는 이벤트 기반의 네트워크 시스템이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 센싱 주기를 길게 하며 특정한 이벤트가 발생한 경우에는 짧은 주기로 센싱하여 전송한다. 이러한 센서 네트워크 환경에서 지역적인 이벤트 발생은 네트워크의 혼잡을 야기하여 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 전송 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다 본 논문에서는 지역적인 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드의 트래픽을 분산하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 흔잡 제어 기법(CCGA)을 제안한다. CCGA는 트래픽이 집중된 노드의 자식 노드들로부터 주변 노드들의 정보를 수집하고 유전자 알고리즘을 수행하여 포워딩노드를 선택하고 트래픽을 분산시킨다. CCGA의 유전자 알고리즘은 주변 노드들의 데이터 전송률을 염색체로 표현하였다. 이벤트 발생 지역 주변노드들의 데이터 전송률이 고르게 분포될 수 있도록 이벤트 발생지역 노드들의 전송률 평균과 표준편차를 이용한 적합도 함수를 설계하였다. 실험을 통하여 CCGA 알고리즘이 센서 노드들의 데이터 전송률을 균등하게 유지시키며 이러한 결과가 특정 노드의 전력 소모 집중을 방지함을 보인다. 이러한 결과는 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하며 센서 네트워크의 수명 연장에 기여한다.
2017년 7월 15일 서울과 수도권에 집중호우를 발생시킨 깊은 대류운과 강수 발달에 대한 종관 기상 메커니즘을 규명하고 중국 동부지역으로부터의 PM2.5 에어로졸의 간접효과를 WRF-Chem 실험을 통해 분석하였다. WRF-Chem 모델에 에어로졸과 복사의 피드백, 구름 화학 과정, 습식 세정을 모두 포함한 ARI (Aerosol Radiation Interaction) 실험과 에어로졸과 복사의 피드백을 제외하고 구름 화학 과정, 습식 세정만을 포함한 ACR (Aerosol Cloud Radiation interaction) 실험 결과의 차이로부터 PM2.5 에어로졸 간접효과를 산출하였다. 2017년 7월 15일 새벽에 황해와 한반도에서는 동아시아 대륙에서 저기압-북서 태평양의 고기압 분포로 인해 중국 남동 지역과 동중국해로부터 덥고 습한 기류가 수렴하고 있었다. 이러한 황해의 종관 기상에 의해 발달하는 대류운은 높이 12 km 이상이며 고체 수상체를 형성하고 있었는데, 이는 주로 대륙 위에서 발달하는 한랭운(많은 빙정을 형성하며 운정고도가 8 km 이상)의 특성을 나타내고 있었다. 특히, WRF-Chem 모델 실험을 통해 중국 동부지역으로부터 확산하는 PM2.5 에어로졸이 구름물 형성에 5.7%, 고체 수상체 형성에 10.4%, 그리고 액체 수상체 형성에 10.8%로 대류운이 한랭운으로 발달하는 데 기여하고 있었다. 본 연구는 황해 위에서 깊은 대류운이 발달하는 과정에 대한 기상적 메커니즘과 더불어 중국 동부지역으로부터 에어로졸에 의한 간접효과의 영향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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