연구목적: 지속적으로 발생하는 태풍의 피해를 감소시키기 위해 태풍대응의 예방·대비 단계에서 적극적으로 활용할 수 있도록 표준화된 격자의 활용방안을 제안하였다. 태풍위험지역에 대한 격자 융합정보를 시범적으로 생성함으로써 태풍대응을 위한 격자의 실효성을 확인한다. 연구방법: 태풍 상황대응 시 유용하게 사용될 수 있는 태풍 위험지역에 대한 융합정보를 생성하기 위해 vector, raster 등 다양한 형태의 원천데이터를 사용하여 세밀한 공간 단위로 태풍 위험지역 격자 정보를 구축하였다. 기구축된 정보들과의 호환성 및 각 지자체별로 생성되는 격자 정보의 호환성을 위해 표준화된 격자모델을 적용하였다. 연구결과: 국가지점번호의 격자체계를 적용하여 태풍상황대응시 유용하게 활용될 수 있는 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 국가지점번호 격자체계는 다차원 계층구조의 격자크기를 정의하고 있으며, 100m와 1,000m 크기의 격자를 활용하여 서울지역 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 결론: 다양하고 조밀한 공간정보를 하나의 격자정보로 융합하여 가시화함으로써 재난 의사결정을 위한 정보의 단순화를 통해 신속한 재난대응을 지원할 수 있다.
There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.
격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1510-1532
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2017
In smart grid, privacy implications to individuals and their families are an important issue because of the fine-grained usage data collection. Wireless communications are utilized by many utility companies to obtain information. Network coding is exploited in smart grids, to enhance network performance in terms of throughput, delay, robustness, and energy consumption. However, random linear network coding introduces a new challenge for privacy preserving due to the encoding of data and updating of coefficients in forwarder nodes. We propose a distributed privacy preserving scheme for random linear network coding in smart grid that considers the converged flows character of the smart grid and exploits a homomorphic encryption function to decrease the complexities in the forwarder node. It offers a data confidentiality privacy preserving feature, which can efficiently thwart traffic analysis. The data of the packet is encrypted and the tag of the packet is encrypted by a homomorphic encryption function. The forwarder node random linearly codes the encrypted data and directly processes the cryptotext tags based on the homomorphism feature. Extensive security analysis and performance evaluations demonstrate the validity and efficiency of the proposed scheme.
In order to alleviate the environmental pressure caused by production process of thermal power plants, the application of cleaner production is imperative. To estimate the implementation effects of cleaner production in thermal plants and optimize the strategy duly, it is of great significance to take a comprehensive evaluation for sustainable development. In this paper, a hybrid model that integrated the analytic hierarchy process (AHP) with least squares support vector machine (LSSVM) algorithm optimized by grid search (GS) algorithm is proposed. Based on the establishment of the evaluation index system, AHP is employed to pre-process the data and GS is introduced to optimize the parameters in LSSVM, which can avoid the randomness and inaccuracy of parameters' setting. The results demonstrate that the combined model is able to be employed in the comprehensive evaluation of the cleaner production in the thermal power plants.
Background: Cadmium zinc telluride (CZT) is a promising material because of a high detection efficiency, good energy resolution, and operability at room temperature. However, the cost of CZT dramatically increases as its size increases. In this study, to achieve a large effective volume with relatively low cost, an array structure comprised of individual virtual Frisch-grid CZT detectors was proposed. Materials and Methods: The prototype consisted of 2 × 2 CZTs, a holder, anode and cathode printed circuit boards (PCBs), and an application-specific integrated circuit (ASIC). CZTs were used and the non-contacting shielding electrode method was applied for virtual Frisch-grid effect. An ASIC was used, and the holder and the PCBs were fabricated. In the current system, because the CZTs formed a common cathode, a total of 5 channels were assigned for data processing. Results and Discussion: An experiment using 137Cs at room temperature was conducted for 10 minutes. Energy and timing information was acquired and the depth of interaction was calculated by the timing difference between the signals of both electrodes. Based on obtained three-dimensional position information, the energy correction was carried out, and as a result the energy spectra showed the improvements. In addition, a Compton image was reconstructed using the iterative method. Conclusion: The virtual Frisch-grid CZT detector based on the array structure was developed and the energy spectra and the Compton image were successfully acquired.
본 논문에서는 복제본을 갱신할 때 동시성을 유지하기 위해 발생하는 질의 전달비용을 최적화하는 갱신 전파 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 데이터를 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제하여 저장한다. 복제본이 수정되는 경우 다른 복제본으로 최신 데이터를 전송하고 반영하는 갱신 전파 과정이 수행된다. 갱신 전파 과정은 질의 전파와 로그 전파 기법으로 구분된다. 그러나 각각의 기법은 갱신 질의의 특성 및 환경에 따라 전송비용이 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제의 해결을 위해 제안 기법은 기존의 두 가지 갱신 전파 기법의 비용 모델을 정의하였으며, 이를 통해 갱신 질의의 적용 환경에 따라 나타날 수 있는 세 가지 클래스를 얻는다. 또한 각각의 클래스에 따라 산출되는 비용 모델을 기준으로 최적의 갱신 전파 기법을 선택할 수 있는 갱신 전파 기법을 설계한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 질의의 특성과 환경이 변화되는 환경에서 최소의 전송비용으로 최적의 성능을 유지함을 보인다.
Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi-layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi-layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi-layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.
격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM(grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model)은 유역의 지표흐름, 지표하흐름 및 하천흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 본 모형은 유닉스 운영체제의 C++언어로 개발되었으며, 각 셀에서의 흐름을 모의하기 위하여 단방향흐름 알고리즘과 격자기반 수문학적 물수지요소를 채택하고 있으나 운영에 몇몇 제약사항이 있다. 본 연구에서는 기존모형을 개선하고자 하였으며, MS Windows 운영체제에서 실행 가능하도록 FORTRAN 90 언어를 이용하여 ModKIMSTORM을 개발하였다. 기존모형에 비해 개선된 주요사항으로, 물리적 기반의 침투기법인 GAML(Green-Ampt & Mein-Larson) 침투모형 추가, 격자 유출심과 Manning 조도계수에 의한 논에서의 지표유출 제어, 지표격자의 기저유출 요소 추가, 공간강우와 지점강우의 처리, 전 후 처리부문 개발, 5개 평가항목(피어슨의 결정계수 $R^2$, Nash & Sutcliffe 모형효율 E, 유출용적 편차 $D_v$, 첨두유출의 상대오차 $EQ_p$, 첨두시간의 절대오차 $ET_p$)을 이용한 모의결과의 자동 평가 기능을 개발하였다. 추가적으로, 모형의 계산효율을 향상시키고 지표격자의 기저유출을 하천격자로 이송하기 위하여 쉘정렬 알고리즘을 채택하였다. 모형의 입력자료는 ESRI ArcInfo W/S 또는 ArcView와 같은 GIS 소프트웨어 및 MS Excel을 이용하여 간단히 구축할 수 있으며, 모의결과의 공간적 분포를 확인할 수 있는 토양수분, 지표유출, 유출심 및 유속분포도는 BSQ, ESRI ASCII Grid, ESRI Binary Grid 및 IDRISI Raster 형식으로 출력할 수 있도록 개선하였다.
디스크 입출력 성능에 의해서 많은 영향을 받는 대용량의 데이타를 저장하고 처리하는 시스템에서 데이타를 다수의 병렬 디스크에 분산 시켜 저장한 후 질의 처리 시 디스크 접근 시간을 감소시키기 위한 노력들이 많이 행해졌다. 대부분의 이전 연구들은 데이타 공간이 정형의 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정 하에 각 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 연구에 치중하였다. 하지만, 그리드 형태의 분할은 저차원 데이타에 대해서는 효과적이지만 고차원 데이타에 대해서는 우수한 디스크 할당 알고리즘을 적용하더라도 디클러스터링에 의한 성능 향상을 이룰 수가 없다. 그 이유는 그리드 분할 방법은 데이타 분포 비율에 관계없이 전체 데이타 공간을 동일한 비율로 분할하기 때문이다. 고차원 데이타는 대부분 데이타 공간의 표면에 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 현상을 고려하여 데이타 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 알고리즘을 이용한 새로운 디클러스터링 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험 결과에 의하면 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 방법은 차원이 증가할 수록, 또한 질의 크기가 증가할 수록 그리드 형태의 분할에 비해서 질의를 만족하는 데이타 블록의 수를 현저히 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 분할 결과 데이타 블록들의 배치(layout)를 이용한 디스크 번호 할당 알고리즘들을 제시하였다. 우리는 제시한 알고리즘의 성능을 보이기 위해서 다양한 차원과 디스크 수에 대해서 여러 가지 실험을 하였다. 본 연구에서 제시한 디스크 할당 알고리즘은 절대 최적의 디스크 할당 방법에 비해서 추가적인 디스크 접근 횟수가 10번을 넘지 않는다. 디클러스터링 알고리즘의 응답 시간에 대해서 그리드 분할에 대해서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Kronecker sequence을 이용한 디스크 할당 알고리즘과 비교하였으며 차원이 높아짐에 따라 최대 14배까지 성능이 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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