최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
오늘날 모바일 디바이스(Mobile Device)는 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 네트워크 융합(Network Convergence) 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 이러한 네트워크 융합 환경을 효과적으로 활용하기 위해서는 물리적 네트워크 인터페이스의 특성뿐 아니라 비디오 부호화 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 전송이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 전송하려는 비디오 데이타의 특성 및 채널 환경을 이해하고 이에 따라 서로 다른 네트워크 경로로 전송하는 최적의 방법론을 밝힌다. 본 연구는 스케일러블 부호화(Scalable Coded)된 비디오를 계층적 중요성, 스트림 정보의 중요성, 그리고 비디오 디코더의 강인성(Robustness)을 고려한 중요성으로 나누어 다중 채널로 차별적 전송 한다. 실험 결과는 화질기준(PSNR)으로 평균 1dB 이상의 효과를 가졌다. 본 연구 결과는 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버젼스 환경에 최적인 비디오 전송 기법이 될 것이다.
RFID를 적용한 기업의 활동이 점차 글로벌화 됨에 따라 RFID 네트워크에 흩어져 있는 제품의 정보를 효율적으로 수집하는 것이 필요하다. 특히, 공급망의 제품 현황을 파악하기 위해서는 해당 제품의 통계정보를 추출할 수 있는 질의를 제공해야 한다. 그러나 기존의 RFID 네트워크에서는 이러한 질의를 제공하지 않기 때문에 RFID 응용이 RFID 미들웨어에 직접 질의를 등록하고 수집된 결과를 분석해야 한다. 이러한 과정은 RFID 응용에게 높은 질의 처리 비용을 요구하는 문제가 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 RFID 네트워크에 분산되어 있는 제품의 정보를 찾아내어 통계정보를 추출할 수 있는 분산 연속질의를 정의하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 분산 연속질의 시스템을 제안한다. 제안된 분산 연속질의 시스템은 여러 RFID 시스템 간의 제품의 이동을 실시간으로 탐지하기 위해서 Pedigree를 사용한다. 또한 Pedigree를 이용하여 동일 제품에 대한 중복 데이터가 수집되었을 때 이를 손쉽게 걸러 냄으로써 질의 결과 생성에 대한 비용을 줄여주고 있다.
모바일 서비스 환경에서 시간 동기화에 의해 생성된 패턴들은 데이터 스트리밍으로 인하여 인스턴스 값들이 다르게 스트리밍 된다. 본 논문에서는 유연한 클러스터링을 지원하기 위해 가변클러스터링 관리 기법을 제안하며, 이 구조는 다중 데이터 스트리밍을 동적으로 관리하도록 지원한다. 제안되는 기법은 일반적인 스트리밍기법과 달리 데이터 스트림 환경에서 동기화를 효율적으로 지원하는 기능을 수행하며, 구조적 표현단계와 적합성 표현단계를 거쳐 클러스터링 스트리밍이 관리된다. 구조적 표현 단계는 레벨정합과 누적정합을 수행하여 스트림 구조가 표현되며, 동적 세그먼트와 정적세그먼트 관리를 통해서 클러스터링 관리가 가변적으로 수행되도록 하였다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해서 k-means 기법, C/S 서버기법 그리고 CDN 기법과 시뮬레이션평가를 수행하였으며 그 결과 제안된 기법의 성능이 효율적임을 알 수 있었다.
The SliM (sliding memory plane) array processor has been proposed to alleviate disadvantages of existing mesh-connected SIMD(single instruction stream- multiple data streams) array processors, such as the inter-PE(processing element) communication overhead, the data I/O overhead and complicated interconnections. This paper presents the deisgn and implementation of SliM image processor ASIC (application specific integrated circuit) chip consisting of mesh connected 5 X 5 PE. The PE architecture implemented here is quite different from the originally proposed PE. We have performed the front-end design, such as VHDL (VHSIC hardware description language)modeling, logic synthesis and simulation, and have doen the back-end design procedure. The SliM ASIC chip used the VTI 0.8$\mu$m standard cell library (v8r4.4) has 55,255 gates and twenty-five 128 X 9 bit SRAM modules. The chip has the 326.71 X 313.24mil$^{2}$ die size and is packed using the 144 pin MQFP. The chip operates perfectly at 25 MHz and gives 625 MIPS. For performance evaluation, we developed parallel algorithms and the performance results showed improvement compared with existing image processors.
The genus-level biotic index of benthic macroinvertebrates (Benthic Macroinvertebrates Genus Index, BMGI) was developed and applicated based on the data collected from 13,347 sampling units of 814 sites from 2010 to 2021 in Korea. Tolerant values of 274 indicator taxa were established by analyzing the relationship between the relative frequency and abundance of indicator taxa and the water quality index considering biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), and total phosphorus (T-P). BMGI showed a slightly higher correlation with water quality than the species-level biotic index (Benthic Macroinvertebrates Index, BMI) that was developed and applied in Korea. Although the BMGI does not contain species-level information, the reason why BMGI shows higher applicability than BMI seems to be due to the increase in the number of indicator taxa and the decrease in the misidentification of immature aquatic insects. The coefficient of determination in multiple regression with BOD5, TSS, and TP for BMGI was 0.62 in the long-term averaged data of 814 sites, and the standardized coefficient of BOD5 was -0.46, TSS was -0.17 and T-P was -0.21, respectively. As a result of the evaluation by BMGI, of the 814 sites, 38% were in good, 25% in fair, and 37% in poor condition.
In this study, the channel and floodplain widths are indirectly measured for three different watersheds using satellite images to reflect the shape of Korean channels in the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For measuring the channel and floodplain widths, multiple satellite images were referred to ensure the widest width of certain points. In the single channel, the widths at the multiple points were measured. Based on the measured data, the regression equations were derived to estimate the channel and floodplain widths according to watershed areas. Applying these developed equations, this study evaluated the effect of the change of channel and floodplain widths on the SWAT simulation by comparing to the measured streamflow data. The developed equations estimated larger channel width and smaller floodplain compared with those calculated in the current SWAT model. As shown in the results, there was no considerable changes in the predicted streamflow using the current and developed equations. However, the flow velocity and channel depth calculated from the developed equations were smaller than those of the current equations. The differences were caused by the effect of different channel geometries used for calculating the hydraulic characteristics. The channel geometries also affected the water quality simulation in channels because the hydraulic characteristics calculated by the channel geometries are directly related to the water quality simulation. Therefore, application of the river cross-sectional regression equation reflecting the domestic stream shape is necessary for accurate water quantity / quality and water ecosystem simulation using hydrological model.
본 논문에서는 대전상관기의 다중 편파 관측데이터의 상관처리 방법에 대해 기술한다. VLBI 관측에는 천체의 종류에 따라 단일 또는 다중 편파 관측이 있는데, 천체의 특성을 잘 관찰하기 위해 편파관측을 수행한다. 그리고 천체를 관측하는 동안 관측장치에 포함된 지연값과 천체의 변동원인을 확인하기 위해서도 편파관측을 수행한다. 대전상관기의 편파관측 데이터의 상관처리는 각 안테나 유닛에 입력되는 데이터를 출력하는 동기재생처리장치의 OCTAVIA에서 출력비트 선택 기능을 활용하여 비트를 변환하고, 이때 데이터 스트림(Stream)의 순서가 변경되며, 대전상관기의 입력은 기존의 스트림 번호는 동일하게 설정하여 상관처리를 수행하면 편파상관처리를 할 수 있는 구성을 제안하였다. 편파상관처리를 위해 관측한 시험데이터를 대상으로 상관처리를 수행하였으며, 본 연구에서 제안한 대전상관기의 편파상관처리 방법이 유효하게 동작하고 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
This study conducted synoptic and mesoscale analyses to understand the cause of Japan Tsukuba tornado development, which occurred at 0340 UTC 6 May 2012. Prior to the tornado occurrence, there was a circular jet stream over Japan, and the surface was moist due to overnight precipitation. The circular jet stream brought cold and dry air to the upper-level atmosphere which let strong solar radiation heat the ground with clearing of sky cover. A tornadic supercell developed in the area of potentially unstable atmosphere. Sounding data at Tateno showed a capping inversion at 900 hPa at 0000 UTC 6 May. Strong insolation in early morning hours and removal of the inversion instigated vigorous updraft with rotation due to vertical shear in the upper-level atmosphere. This caused multiple tornadoes to occur from 0220 to 0340 UTC 6 May 2012. When comparing Tateno's climatological temperature and dew-point temperature profile on the day of event, the mid-level atmosphere was moister than typical sounding in the region. This study showed that tornado development in Tsukuba was caused by a combination of (a) topography and potential vorticity anomaly, which increased vorticity over the Kanto Plain; (b) vertical shear, which produced horizontal vortex line; and c) thermal instability, which triggered supercell and tilted the vortex line in the vertical.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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