본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기존의 conting 구성 프로그램의 단점인 단편들 간의 결합 실패를 보완하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 긴 DNA의 염기 서열을 자동 서열 분석기로 한번에 분석 가능한 약 700개의 단편들을 한 주형으로 만들어 PCR 방법으로 클론 3을 생성 후, $600\sim700$개의 길이로 단편화하여 기준 주형과 비교하여 일치율을 계산한다. 이때 Compute Agreement 알고리즘을 이용하여 일치율을 계산하는 시간을 단축시킨다. 계산된 단편 쌍들의 중첩 정도를 기준으로 주형마다 2개의 결합 후보 단편을 추출하여 추출된 각 단편들의 일치율과 각 DNA 염기의 A,G,C,T 소속도 및 각 A,G,C,T 이 전 빈도수를 퍼지 추론 규칙을 이용하여 결합 여부를 판단한다. 본 논문에서는 결정된 최 적의 비교 단편을 결합하고, 더 이상 단편이 없을 때까지 반복하여 서열 결합을 완성한다. 실험을 위해 완성된 단백질 지놈인 'Synechocystis PCC6803'을 각각 1만개, 10만개씩 추출하여 $600{\sim}700$개의 길이를 가진 단편을 생성하였으며, 이 단편을 임 의의 mutation을 유발하여 실험한 결과, FAP 프로그램보다 속도가 줄어들었으며, conting 구성 프로그램의 단점 인 결합 실패가 발생하지 않았다.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
자외선 관측 자료로부터 최적 추정법을 이용해 오존 프로파일을 산출하기 위해서는 복사모델을 이용한 정확한 복사모의가 매우 중요하다. 복사모델 입력 변수는 복사 모의의 정확도를 결정하는 중요한 요소이며, 특히 온도와 지면 기압과 같은 기상 입력 변수는 각각 오존 흡수 계수와 레일리 산란을 계산하는데 사용되어 복사 스펙트럼 모의에 직접적인 영향을 준다. 따라서 그 영향을 평가하기 위해, 복사전달 모델을 이용하여 온도와 지면 기압에 대한 자외선 오존 프로파일 산출 민감도 검사가 수행되었다. 지면 기압은 기상 수치 예보모델 기반의 일 자료와 월 기후 자료에서 100 hPa 미만의 평균 오차를 보였으며, 해당 오차에 대해 계산된 오존 산출 오차는 각 층에 대해 약 0.2 DU 미만이다. 한편, 온도는 일 자료와 월 기후 자료에 대해서 지점과 고도에 따라 1~7K의 오차를 보였으며, 이에 대해 계산된 오존 산출 오차는 층별로 약 4 DU으로 나타났다. 이 같은 결과들은 위성 관측 값으로부터 산출된 연직 오존 정보를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 알고리즘의 현업화 과정에서 기상 입력 자료의 선택 및 시스템 설계 방향 수립에 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 인공위성의 자세명령을 해석적으로 생성하는 기법을 제안한다. 실제 위성에서는 1) 구동기 성능, 2) 위성체 유연구조, 3) 원격명령 데이터크기 등과 같은 제한조건들이 존재하고, 이로 인해 해석적인 자세명령 해를 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 고유축 회전, 프로파일 형상화를 통해 문제를 단순화하는 방법을 제안하고, 최종적으로 해석적 해를 유도하였다. 생성된 자세명령은 온-보드 자세제어기의 피드포워드 입력 형태로 사용되어 위성의 기동성을 높일 수 있다. 각속도 경계조건에 따라 rest-to-rest 기동과 spin-to-spin 기동으로 나누어 자세명령 해를 유도하였다. 시뮬레이션 예제를 통해 제안된 자세명령생성 기법이 구동기 제한조건을 지키면서 초기/최종 시간에서의 경계조건도 잘 만족하는 것을 확인하였다. 제안된 해석 해는 자세명령을 비교적 적은 수의 파라미터로 구현할 수 있어 원격명령 데이터크기 측면에서 경쟁력이 있다. 또한, 해석 해로 반복계산이 필요없어 온-보드 자세명령생성 자동화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.
이 연구는 Liu and Huang (2006)이 개발한 DEBRIS-2D 프로그램을 이용하여 한국의 자연사면을 대상으로 토석류 거동모사의 적용성을 평가하기 위하여 수행하였다. 세립질 및 조립질 물질이 혼재한 대규모 토석류를 모사하기 위해 DEBRIS-2D는 Julien and Lan (1991)이 제안한 구성식을 이용하여 개발되었다. DEBRIS-2D의 이론을 바탕으로 이 연구는 2006년 7월 16일 강원도 인제군 덕산리에서 대규모 토석류 산사태가 발생한 계곡을 모사대상지역으로 선택하였다. 거동 모사 결과, 토사 물질은 산사태 발생 10분 후에 이미 계곡으로 모두 유입되었다. 10분 후 토석류는 계곡부의 첫 번째 변곡점 지점인 개활지에 이르렀으며, 이로 인해 토석류의 속도가 감소하고 흐름 방향이 변하였다. 그 후 토석류는 다시 가속도가 붙어 약 40분 후에 계곡 하류의 마을인근에 이르렀다. 토석류의 최대 속도는 1 m/sec에서 2 m/sec 정도로 비교적 느리고, 토석류의 깊이변화는 계곡의 형태에 많은 영향을 받음을 알 수 있다. 거동모사 결과는 산사태 발생당시 현장의 상황과 매우 유사하게 나타났다. 이는 DEBRIS-2D 프로그램이 알고리즘을 크게 수정하지 않고도 한국의 지질 및 지형조건에 어느 정도 적용 가능함을 의미한다. 그러나, 더욱 신뢰도 높은 토석류 거동모사를 위해서는 국내 지질 및 지형에 대한 최적의 속성값을 결정할 필요가 있다.
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
서브시퀀스 매칭은 데이터 마이닝 분야에서 중요한 연산 중의 하나이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하며, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 먼저 사전 실험을 통하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 데에 있어 질의 시퀀스 길이와 윈도우 크기 간의 차이로 인한 성능의 변화를 관찰하고, 이 관찰을 통하여 물리적 데이터베이스 설계 관점에서 질의 시퀀스의 길이 분포에 따른 검색 비용 공식을 산출한다. 다음에, 윈도우 크기 효과에 의한 성능 저하를 개선하기 위해 인덱스 보간법에 기반한 새로운 검색 기법을 제안한다. 또한, 검색 비용 공식에 기반하여 제안된 검색 기법의 성능을 최적화할 수 있도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터와 합성 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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