본 연구는 병렬처리기법을 이용하여 지하역사 화재유동을 시뮬레이션 하였다. 화재해석 프로그램으로는 LES(Large Eddy Simulation)화재해석 프로그램 중 하나인 FDS(Fire Dynamics Simulation)를 사용하여 연구를 진행하였으며, 각 Node당 3.0Ghz_2set이 탑재된 6-node parallel Cluster장비를 사용하여 병렬계산을 수행하였다. 시뮬레이션 모델은 광주 금난로 4가 지하역사를 대상으로 하였으며, 총 시뮬레이션 시간은 600s로 하였다. 먼저 Single-CPU와 Multi-CPU를 이용한 병렬계산과의 결과 비교를 위하여 전체역사를 1-Mesh와 8-Mesh로 나누어 각각 Single-CPU계산과 Multi-CPU를 이용하여 계산결과를 비교분석 하였으며, Single-CPU에서 처리가 불가능한 격자수($15{\times}10^6$)를 가지고 승강장 중앙에서의 화재와 객차 내에서의 화재유동분석 하였다. 연구결과 Single-CPU 해석과 Multi-CPU를 이용한 병렬계산에 있어서, 해석결과의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 또한 계산시간의 비교에서도 14개의 Mesh를 가지고 약 300만개의 격자를 사용한 경우에 있어서 2CPU(4core)와 7CPU(14core)의 계산시간은 1CPU에 비하여 각각, 2배, 5배의 차이를 보였다. 병렬처리기법의 도입으로 Single-CPU의 한계를 극복하여 보다 빠르고 정확한 결과값을 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 향후 병렬처리기법연구에 있어서 계산효율성 증대를 위한 연구가 계속적으로 진행되어야 할 것이다.
물에 잠긴 얇은 벽은 잠제 사각형 블록의 극단적인 경우라고 할 수 있으며, 하천이나 해안지역에서 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 잠제구조물의 얇은 벽 주위 흐름과 압력을 계산하기 위하여 동수압이 포함된 ${\sigma}$-격자체계의 3차원 수치모델을 수행하였고, 그 주변의 유속 흐름을 파악하였다. ${\sigma}$-격자체계는 완경사 하상에 유동 시뮬레이션을 적용할 수 있는 강력한 장점을 가지고 있다. 반면에 ${\sigma}$-격자체계는 하상에 날카로운 구조물등에 대한 해석에는 한계를 갖고 있다. 동압력 계산은 직교격자 시스템에서만 유효하다. CST3D시스템 내에 SOLA 기법을 ${\sigma}$-격자체계에 맞게 수정하여 채택하였다. 모델은 2차원 수조에서의 1차원 전자자기식유속계를 통한 관측자료를 통하여 검증하였고, 정수압 가정의 ${\sigma}$-격자체계 수치모형과의 비교를 통하여 정량적인 비교 검토를 수행하였다. 전체적으로 계산된 수평유속과 측정된 수평유속이 유사한 것으로 나타났다. 수리모형실험을 통한 관측자료의 결과를 수치모형이 10% 이내로 정확하게 모의하였고, 관측자료와 대조하였을시 와도의 분포를 유사하게 재현하였다. 수정 SOLA 방식을 채택하여 동수압이 고려되었고, ${\sigma}$-격자체계에 적용한 본 연구는 실제 관측자료를 잘 재현하였으며, 하구, 하천등의 구조물 주변에서의 유속분포를 검증할 시 매우 유용한 것으로 판단된다.
본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
지오이드는 수직 높이 체계의 기준으로 다양한 방법으로 측정된 중력값을 이용하여 계산된다. 따라서 지오이드의 계산에 사용된 관측자료에 따라 지오이드 사이에 차이가 발생할 수 있으나 이에 대한 연구가 상대적으로 미흡한 실정이다. 그 이유는 GPS/Leveling 자료와 같은 검증자료가 충분치 않아 제한된 범위 내에서만 분석이 수행되어 왔기 때문이다. 본 연구에서는 GPS/Leveling 자료를 이용하여 계산된 기하지오이드를 기준으로 중력기반 지오이드(항공중력 지오이드, 지상중력 지오이드, 국토지리정보원과 국립해양조사원에서 제공하고 있는 지상중력기반 지오이드)를 비교 분석하였다. 이를 위해 실험지역내에 설치된 통합기준점에 대해 기하지오이드고를 산출한 후 중력기반 지오이드와의 차이를 분석하였다. 기하지오이드와 중력 지오이드와의 차이는 통합기준점 각 지점(포인트)별로 혹은 $10km{\times}10km$로 격자화 한 후 분석하였으며 파장별 분석이 용이하도록 FFT(Fast Fourier Transform) 방법을 이용하였다. 기하지오이드고를 기준으로 각 지점별 차이에 대한 표준편차를 비교 분석한 결과 항공중력과 지상중력에 의한 지오이드고는 유사한 것으로 나타났다. 반면 국토지리정보원과 국립해양조사원에서 제공하고 있는 지상중력기반 지오이드고는 차이가 있는 것으로 나타났다. 주파수 영역에서 차이를 비교한 결과, 저주파 영역에서는 모두 유사한 결과를 보였으며 국토지리정보원/해양조사원에서 제공하고 있는 지상중력기반 지오이드고의 경우 고주파 영역에서 차이를 보이는 것으로 나타났다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
한반도 남부지역의 세부적인 지진파 감쇠특성 규명을 위해, 기존에는 적용이 불가능하였던 Q 토모그래피 역산을 위한 사전 수치검증 연구를 수행하였다. 특히 강지진동모사를 위해 일반적으로 사용되고 있는 추계학적 점지진원 지진동 모델(stochastic point-source ground-motion model; Boore, 2003)에서 사용되는 Q 값에 대한 2차원(2D; 2 Dimensional) 토모그래피 역산을 시도함으로써 역산 결과가 강지진동모사에 직접 활용될 수 있도록 하였다. 수치검증 방법으로는 Q 토모그래피 checkerboard 시험방법이 사용되었는데, 이를 위해 광역 단일 Q 모델의 추계학적 지진동모델 파라미터 역산결과의 지진원과 부지효과 모델 파라미터 값을 이용해서 관측자료와 지진규모-거리-주파수-오차 분포가 동일한 스펙트럼 합성자료를 생성하였다. 수치검증을 위한 Q 블록 격자의 총 개수는 75개(내륙지역=69개(약 $35{\times}44km^2$의 격자크기); 해양지역=6개)로 설정하였으며, $Q_0f^{\eta}$ 함수형태의 Q 블록 값은 $Q_0$=100, 500, ${\eta}=0.0{\sim}1.0$의 분포를 갖도록 하고, 파선의 깊이는 별도로 고려하지 않았다. 스펙트럼 합성자료 생성에 이용된 모델파라미터의 정해와 모델파라미터의 역산결과를 비교하기 위한 checkerboard 수치검증은 3단계에 걸쳐 수행되었는데, 1단계는 블록별 Q의 초기값 추정 단계이며, 2단계는 관측소별 부지증폭함수를 추정하는 단계, 마지막 3단계에서는 최종적인 Q를 도출하는 단계이다. 관측소별 부지증폭함수의 초기 추정값으로는 기 분류된 관측소 등급에 대한 평균 부지증폭함수(연관희, 서정희, 2007)가 사용되었으며, 3단계의 checkerboard 수치검증 결과 최종적으로 추정된 부지효과 모델에는 오차가 발생하였으나 블록별 Q의 정해는 만족할 정도로 추정할 수 있었다.
최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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