• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.102-111
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• 1999

본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제20권2호
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• pp.301-311
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• 1987

의사들의 지역간 분포양상 및 불균형 정도를 체계적으로 측정하여, 장기적이고 합리적인 의사인력의 배분정책 수립을 위한 기초자료로 제시하고자 1980년과 1985년의 인구센서스 통계자료와 정기의사 신고자료를 이용하여 의사, 일반의, 전문의의 지역간 불균형정도를 분석한 결과는 다음과 같다. 1980년에는 전체의사의 10.4%가 군지역에 위치하고 있었으나 1985년에는 9.6%로 군지역 분포율이 낮아졌고, 인구 100,000명당 의사수는 1980년에는 군지역에 9.18명이던 것이 1985년에는 12.95명으로 증가했다. 일반의는 1980년에 군지역에 14.7% 분포되어 있었으나 1985년에는 12.7%로 낮아졌고, 인구 100,000명당 의사수는 7.13에서 7.29명으로 증가했다. 전문의의 경우 1980년에는 5.1%가 군지역에 위치하고 있었으나 1985년에는 7.3% 증가되었고, 인구 100,000명당 의사수도 2.05명에서 5.66명으로 증가했다. 군지역에의 분포비율이 10%를 초과한 전문과목별 전문의는 일반외과와 예방의학과 뿐이었으며, 1980년에 비해 1985년에 군지역 분포비율이 흉부외과 전문의를 제외하고는 모든 전문과목에서 높아졌다. Gini계수의 1980년$\sim$1985년간 변화율은 의사 -15.40%, 일반의 18.01%, 전문의 -10.43%로서 일반의의 불균형 정도가 심화되었고, 구지역간과 군지역간에는 모든 의사의 분포가, 시지역간에는 일반의의 분포만 더 불균형하게 된 것으로 나타났다. 전문의 중에서는 소아과 전문의의 변화율이 -12.24%로 가장 높았으며, 신경외과, 흉부외과, 성형외과, 안과, 결핵과, 예방의학과, 해부병리과 전문의는 1980년보다 1985년에 Gini계수가 더 높아졌다. 그리고 1985년 기준으로 일반외과 전문의의 Gini계수만 0.4369로 0.5이하였고, 0.8이상인 전문과목은 성형외과, 결핵과, 임상병리과, 해부병리과, 재활의학과 등이었다. 의사의 지역간 균형분포를 위해서는 의사의 지역간 분포요인 분석 연구를 통해, 이를 기초로 적절한 배분정책을 수립해야 할 것이며, 공공의료인력의 효과적인 활용이 필요할 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.413-420
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• 2005

부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 제곱근 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 역수 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. `F`의 역수 제곱근 계산은 초기값 '$X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$'에 대하여, '$X_{i+1}=\frac{{X_i}(3-e_r-{FX_i}^2)}{2}$, $i\in{0,1,2,{\ldots}n-1}$'을 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 '$e_r=2^{-p}$' 보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. '$X_i={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_i$'라고 하면 '$X_{i+1}={\frac{1}{\sqrt{F}}}-e_{i+1}$, $e_{i+1}{<}{\frac{3{\sqrt{F}}{{e_i}^2}}{2}}{\mp}{\frac{{Fe_i}^3}{2}}+2e_r$이 된다. '$|{\frac{\sqrt{3-e_r-{FX_i}^2}}{2}}-1|<2^{\frac{\sqrt{-p}{2}}}$'이면,'$e_{i+1}<8e_r$이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, '$X_{i+1}\fallingdotseq{\frac{1}{\sqrt{F}}}$'이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블($X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 역수 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제9권1호
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• pp.79-86
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• 2004

암석 내 균열을 따른 수리전도도는 균열의 기하학적 요소, 즉 방향, 간극, 거칠기 그리고 상호 연결도에 주로 좌우된다. 따라서, 균열 내 투수계수를 정확하게 계산하기 위해서는 이와 같은 기하 요소들을 최대한 계산모델에 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 균열 기하양상을 최대한 정확히 반영한 균열모델에서 기존 수치해석과는 다른 새로운 방법인 균질화 해석법(homogenization analysis method)을 이용하여 균열을 따른 투수계수를 구하기 위해 수치해석을 수행하였다. 먼저, 공초점 레이저 스캔 현미경(Confocal Laser Scanning Microscope)을 이용하여 암석시료의 균열 조도와 균열에 가한 수직압축력의 변화에 따른 간극 변화량을 직접 측정하고, 이와 같이 획득한 자료는 균열모델 재현을 위한 입력자료로 사용되었다. 재현된 균열모델을 토대로 한 균질화 해석법은 미시규모(microscale) 매질특성과 거시규모(macroscale) 매질특성을 동시에 고려하여 투수계수를 계산할 수 있는 것이다. 즉, 균질화 해석법은 주기적 미세구조(microstructure)를 갖는 미소 불균질 물질의 거동특성을 구명하기 위해 개발된 새로운 형태의 섭동(perturbation) 이론이다. 이는 균질한 미시규모에서 미시 투수특성을 계산한 후, 거시규모에서의 균질화 투수계수를 계산하게 된다. 그러므로, 이 방법은 균열 기하양상의 국부적 영향을 고려한 투수특성을 정확히 해석할 수 있다. 균질화법을 이용한 투수계수 산정결과를 기존 연구에서 제안한 경험식과 비교하여 그 타당성을 검증하기 위해 전술한 2차원 균열모델을 이용한 투수계수 계산을 수행하였다. 균열모델은 거칠기(roughness)를 반영하고 동일한 간극을 할당한 평행판 모델을 가정하였다. 계산결과에 의하면, 균질화 해석법에 의해 계산한 C-투수계수는 실내투수시험에 의해 구한 투수계수와 같은 범위의 값을 가지거나 $10^1$ 정도의 차이를 보여, 그 계산결과는 타당하다고 볼 수 있다. 그러나, 균질화 해석법은 국부적으로 불균질한 균열 기하양상과 물질특성이 미시규모와 거시규모에서 모두 고려되므로, 이들 특성을 정확히 알고 있을 경우 기존에 제안된 경험식들에 의한 계산결과 보다 균질화 해석법의 결과가 훨씬 정확함을 주목하여야 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권7호
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• pp.589-597
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• 2016

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교에서 측정된 지점 유출량과 비교 분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.127-136
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• 2003

본 연구는 3차원의 실제 도로형상을 고려하여 일관성을 평가하는 방법으로 가속도 개념을 사용하였다. 차량의 운행과 운전자가 받는 느낌을 근거로 가속도는 안전에 커다란 영향을 미친다. 특히. 운전자를 중심으로 가속도의 크기는 상당한 영향 요소로서 작용되어진다. 이를 근거로 3차원 도로상에서의 각 지점의 가속도를 계산하고 일관성 평가 방법을 제시하였다. 가속도의 계산은 3차원의 변위를 각각 계산하여 변위에 대한 벡터의 합으로 정의하였고 곡선부 내에 속도 예측모형(정준화, 2001)을 사용하여 속도 프로파일을 작성하고 이 프로파일을 근거로 각 지점의 속도를 정하여 가속도를 구하였다. 일관성 평가는 기존의 연구에서 3차원 가속도의 범위를 정하고 g-g-g diagram을 작성하여 해당 범위에 벗어나는 것을 일관성에 어긋나는 것으로 간주하고 평가의 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 최소 설계 기준을 바탕으로 가상의 도로를 예시로 들어 가속도의 변화를 계산함으로서 일관성 평가 방법을 적용하였으나 해당 방법이 한계가 드러나 있는 기존의 속도 예측모형을 사용하고 있어 기타의 차량 상태(서스펜션, 타이어, 차종 등)를 고려하지 못하기에 정확한 가속도의 값을 제시하지는 못한 실정이다. 그러나 속도 프로파일만 정의되어지면 복합곡선, 완화곡선 등의 모든 도로형상에 대하여 가속도를 계산함으로서 이를 도로의 일관성 평가에 사용이 가능할 것이나 현재는 3차원 형상이 고려된 속도예측모형과 복합선형 등이 고려된 속도예측모형을 제시할 수 있을 것이다. 향후에는 이러한 속도예측모형이나 속도프로파일모형에 관한 연구가 계속 이루어져야 하고 실험차량을 통한 일관성 평가의 정확한 기준의 개발과 검증이 요구된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.317-325
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• 2007

동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-86
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• 2018

지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제48권6호
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• pp.451-465
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• 2015

주변 해역을 포함한 한반도 일원에서 측정된 중력자료로부터 상층중력의 고도이상(free-air anomaly)을 계산하였다. 주변 영역에서는 인접국가가 발표한 중력자료가 있는 경우 발표된 자료를 이용하였으며, 없는 경우 EGM2008(Earth Gravitational Model 2008)로부터 계산한 고도이상을 이용하였다. 중력의 상향연속은 Dragomir가 제안한 방법으로 계산하였다. 상층중력 고도이상 계산의 정확성과 계산 속도를 고려하여 적분반경은 계산 고도의 10배로 하였다. 적분에 필요한 측지선의 거리는 Bowring이 개발한 공식을 사용하였다. 위도 $33^{\circ}N{\sim}43^{\circ}N$, 경도 $124^{\circ}E{\sim}131^{\circ}E$에서 계산된 고도이상은 고도 1 km에서 -41.315에서 189.327 mgal까지 변화하고 표준 편차는 22.612 mgal이다. 고도 3 km에서는 -36.478에서 156.209 mgal까지 변화하고 표준 편차는 20.641 mgal이다. 고도 1,000 km에서는 3.170에서 5.864 mgal까지 변화하고 표준 편차는 0.670 mgal이다. 3 km 고도에서 계산된 고도이상을 같은 높이에서 측정한 항공 중력 고도이상과 비교하였다. 이들의 rms 오차는 3.88 mgal로 나타났다. 항공 중력 측정 교차점오차가 2.2 mgal 임을 고려하면 이들 오차에 의미를 부여할 수 없으며, 원인으로는 이번 연구에서 발생한 계산상 오차와 함께/또는 발표된 항공중력의 보정오차에 기인하는 것으로 사료된다. 상층중력 고도이상에 완전식으로 계산한 지구타원체 외부의 정규중력을 더하여 상층중력을 예측하였다. 이번 연구에서 국내 최초로 계산한 고도에 따른 상층중력 고도이상은 한반도 일원의 상층중력장을 잘 표현하고 있는 것으로 보이며, 상층중력장은 관성항법장치의 정확도 향상 등에 이용될 수 있을 것이다.