공급망의 물류흐름을 최적화하기 위해 여러 차고지를 기점으로 차량들이 다수의 적하와 하역장소를 거쳐 차고지로 돌아오는 최적의 배송경로를 계획하는 기존의 최적화모형 연구는 정수계획법(IP)에 기반을 둔 MDPDPTW(Multi-Depot Pickup and Delivery Problem with Time Windows) 모형이 있다. 이에 관한 연구들은 차고지의 차량들을 대상으로만 배송경로를 계획하기 때문에 운행 중인 차량을 고려할 때보다 효과적인 배송경로계획에 한계가 있다. 본 연구는 효과적인 공급망관리를 위하여 여러 차고지의 차량은 물론, 유비쿼터스 환경에서 배송화물과 운행 중인 차량상황을 포함한 배송상황을 기반으로 최적의 배송경로를 계획하는 IP기반 최적화모형인 u-MDPDPTW 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 또한, 기존 MDPDPTW 모형과 본 연구의 u-MDPDPTW 모형의 비교실험을 통하여 u-MDPDPTW 모형의 효과와 유용성을 보인다.
Software-Defined Network의 등장은 하드웨어적인 네트워크 기능들을 소프트웨어적인 형태의 모듈로 Controller에 보다 유연하게 적용시키도록 함으로써 전통적인 네트워크의 구조를 변화시키고 있다. 이러한 환경 속에서 최근 네트워크 트래픽에 대한 Quality of Service 및 자원관리와 같은 다양한 관점에서의 네트워크 관리정책에 대한 연구개발이 진행되고 있고, 이러한 관리정책을 뒷받침 할 수 있는 네트워크 모니터링에 대한 기법들 또한 제시되어 왔다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 기법인 Naive Bayesian Classification을 통하여 Flow를 분류한 후, 전송 지연 측정 모듈을 통하여 효율적인 전송경로를 선정하는 기법을 제안한다. 이는 다양한 대역폭을 갖는 여러 경로들로 이루어진 네트워크상에서 효율적인 경로 분배 역할을 할 수 있고, 부하를 분산시킴으로써 보다 원활한 네트워크 환경 및 서비스 품질을 제공할 수 있다.
과거 홍수로 인한 침수피해가 자주 발생하였던 안성천 하류 저지대의 홍수-유출 특성을 파악하기 위해서 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 모형은 SCS-CN 방법으로 손실계산을, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환을, 지수함수적 감소방법으로 기저유량을, Musingum 방벙으로 하도추적을 하는 과정을 포함한다. 모형에서 매개변수는 중요한 역할을 하므로, 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 도달시간, 저류함수, 기저유량 관련 상수들이 모형에 미치는 영향을 파악하였다. 도달시간은 첨두유량 발생 시각에 영향을, 저류상수는 첨두 유량의 증감에 영향을 기저유량 감소비는 수문곡선 하강부의 기울기에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최적화 과정을 통하여 모형 보정을 거친 변수를 사용하여 2건의 강우 사상에 대하여 유출모의를 수행하여 실측 자료와 비교를 하였으며, 유출체적, 첨두유량, 첨두시각을 포함한 중요 수문현상에 대하여 상당히 정확하게 모사하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 안성천 유역($581.7km^2$)을 대상으로 TOPMODEL 분포형 수문모형에 Muskingum 하도 추적기법을 연계하여 유출분석을 수행하였다. 유역의 하류에 분포하고 있는 평야부에 대해서는 linear trend surface interpolation 기법을 사용하여 상류에서 하류방향으로 DEM을 평활화하는 방법으로 평야부의 흐름방향을 부여하였다. TOPMODEL 적용시 지형지표인자의 분포 및 빈도를 추출하기 위하여 MFD(multiple flow direction) 알고리즘을 이용하였다. 중규모 이상의 유역을 대상으로 TOPMODEL을 적용할 경우 DEM의 해상도 저하가 모형의 결과에 영향을 미치게 되므로, 그 해결방안으로서 전체유역을 소유역으로 분할하여 DEM의 해상도를 유지시키고, 소유역간의 결과는 Muskinguim 하도추적기법으로 전달되도록 하였다. 전체유역을 대상으로 500m 해상도로 TOPMODEL을 적용한 유출모의 결과 27.2%의 상대오차를 보인 반면, 유역을 2개의 소유역으로 나누어 300m 및 350m의 공간해상도로 TOPMODEL과 Muskingum 기법을 병행하여 적용한 결과 상대오차가 15.8%로 나타나, 모형의 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
This study was performed to analyze the affect of water supply capacity followed by allocating flood control volume in heightening reservoir, of which Baekgog reservoir was selected as a case study in here. Baekgog reservoir is located in Jincheon county, Chungbuk province, of which full water level will be heightened from EL. 100. 1m to EL. 102.1m, and total storage from 21.75M $m^3$ to 26.67M $m^3$. Flood inflow with 200year frequency was estimated to 997 $m^3$/s in peak flow and 22.54M $m^3$ in total volume. Reservoir flood routing was conducted to determine flood limited water levels, which was determined to have scenarios such as EL 97-98-99m in periods of 6.21.-7.20., 7.21.-8.20., and 8.21.-9.20., respectively, EL 97-97-97m, EL 98-98-98m in present reservoir, and EL 99-100-101m, EL 99-99-99m, and EL 100-100-100m in heightened reservoir. Reservoir inflow was simulated by DAWAST model. Annual paddy irrigation requirement was estimated to 33.19M $m^3$ to 2,975ha. Instream flow was allocated to 0.14mm/d from October to April. Operation rule curve was drawn using inflow, irrigation and instream flow requirements data. In case of withdrawal limit reservoir operation using operation rule curve, reduction rates of annual irrigation supply before and after flood control by reservoir were 2.0~4.3% in present size and 1.5~3.6% in heightened size. Reliability on water supply was decreased from 77.3% to 63.6~68.2% in present size and from 81.6% to 72.7~79.5% in heightened size. And reduction rates of water storage at the end of year before and after flood control by reservoir were 7.3~16.5% in present size and 7.7~16.9% in heightened size. But water supplies were done without any water deficiency through withdrawal limit reservoir operation in spite of low flood regulating water level.
낙동강 유역의 저수유출 해석을 위해 IS(integrated snowband) 유역모형이 포함된 SSARR 모형을 적용하였다. IS유역모형은 증발산, 침투 및 장기회귀 지하수 추적기능이 추가된 최신 버전으로서 연물수지분석에 관한 정보가 출력되며 대화식 구동방식인 IA(interactive)방식도 내재되어 있다. 고수시와 저수시 민감한 매개변수를 민감도 분석결과 도출할 수 있었고, 이를 토대로 모형의 보정이 이루어졌다. 7개 제어지점에서 유량의 관측치와 계산치를 비교하여 고수시 상대오차와 저수시 절대오차를 통하여 모형의 검증을 수행하였다. IS 유역모형을 사용하여 월별 물수지 분석을 수행하였다.
충적하천(沖積河川)에서 홍수파(洪水波)가 발생할 때 하천은 그 홍수파를 안전하게 소통시키기 위하여 주어진 흐름에 적응(適應)하는 하상변동(河床變動) 구조(構造)를 가지고 있다. 이러한 하상변동(河床變動)의 예측모형(豫測模型)을 개발하기 위하여, 홍수파를 해석하고 그에 따른 하상변동과정(河床變動過程) 대한 수치모형을 홍수추적 및 유사추척을 통하여 구성하였다. 본 하상변동모형으로 홍수파해석, 하상고(河床高)의 변동 및 하상구성토사(河床構成土砂)의 입도분포변화(粒度分布變化)등을 예측할 수 있도록 하였으며, 한강하류부(漢江下流部) 팔당댐으로부터 인도교 수위표지점에 이르는 구간에 본 모형을 적용하여 그 적용성을 확인하였다. 본(本) 모형(模型)의 적용결과 유사운송(流砂運送)이 홍수파의 형상에 미치는 영향은 미소(微小)하였으며, 이는 부정류(不定流)의 흐름변동에 비하여 동일 시간동안의 하상변동량(河床變動量)이 상대적으로 작기 때문이다. 또한 비교적 비슷한 홍수파가 인접하여 발생하는 경우, 하상변동과 유사교환하상층(流砂交換河床層)의 입도분포변화(粒度分布變化)는 전반부 홍수파가 지배적이고 후반부 홍수파의 영향은 상대적으로 작았으며, 하천이 동적평형상태(動的平衡狀態)를 유지하기 위한 거동(擧動)을 하는 것으로 나타났다. 한강하류부 팔당댐으로부터 인도교 지점에 이르는 하상은 세굴(洗掘) 및 조립화현상(粗粒化現像)이 지배적이었다.
무선 메쉬 네트워크는 최근 주목받는 연구 주제로 부상하고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 대규모 무선 랜 장치와 AP들이 서로 연결된 무선 기반 구조로, 무선 메쉬 네트워크의 처리량(throughput)을 향상시키는 것을 목표로 한 수많은 연구가 이루어진 바 있다. 여기에서는 동시에 생겨나는 다수의 트래픽 흐름들을 전송하기 위한 적절한 라우팅 경로를 설정하는 작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF하에서 전송되는 다수의 트래픽 흐름에 대해 신호 감지(Carrier Sensing), 간섭 등의 정보를 이용하여 양 말단간 (end-to-end) 처리량을 수학적으로 모델화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 각 단말에 성공적으로 이루어지는 평균 서비스 시간을 비교하고, 한편으로는 트래픽 흐름 가운데 병목현상이 발생하는 부분을 찾아내어 그로부터 말단간 처리량의 최대치를 계산할 수 있다. 본 논문에서 제시된 모델을 사용하여 동시에 전송되는 다수의 트래픽 흐름을 전달하기 위한 전송 경로에 대한 후보 경로를 얻어낼 수 있으며, 얻어진 경로로부터 처리량을 최대로 높일 수 있는 효율적인 경로를 찾아낼 수 있다. 제시된 모델링 기법과 최적 경로 선택 메커니즘은 무선 메쉬 네트워크에서의 다양한 트래픽 흐름을 사용한 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
본 연구에서는 다목적댐의 효율적인 홍수관리와 조기 홍수 경보시스템의 정확성을 향상시키기 위하여 두 가지 모형이 제안되었다. 두 모형은 상류 유입 홍수량과 하류 하천의 홍수량을 실시간으로 예측할 수 있는 능력을 각각 가지고 있다. 이들 모형은 남강댐 상류와 하류 홍수량의 실측치와 모의치를 비교하여 보정 및 검정되었으며, 실제 상황에서 모형의 홍수량 예측 능력이 평가되었다. 상류 유입량 예측 모형은 Grey 시스템 이론에 근거하였으며, 모형의 예측능력을 고려하여 6차 모형을 선정하였다. 서로 다른 자료 세트를 사용하여 보정된 모형들을 사용하여 예측한 홍수량과 실측자료를 비교하여 가장 적정한 모형이 선정되었으며, 검정 결과를 검토한 결과 선정된 모형이 양호한 예측결과를 제시하는 것으로 나타났다. 댐 하류 하천 홍수량 예측 모형은 Grey 모형과 수정 Muskingum 홍수 추적 모형을 병합하여 구성되었으며, 보정 및 검정을 통해서 모형의 예측 능력이 평가되었다. 제안된 모형들을 실시간 홍수량 예측에 적용한 결과, 비교적 양호한 예측결과를 나타냈다. 또한, 모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 유출 단계를 고려한 모형의 보정 및 적용이 필요하다는 것이 밝혀졌다.
유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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