본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ${\pm}30$초 이내로 나타났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
구조물 내 설치된 파이프시스템은 주로 내부구성원들의 인간생활에 근간이 되는 기반시설로서 현대 도시생활의 생명선과 같은 역할을 한다. 이들 구조물 내 파이프시스템이 만약 지진발생에 의하여 손상될 경우 1차적으로 구조물 내 기능성이 저하되고 구조물 내 많은 정신적, 물질적 피해가 발생할 수 있다. 실제 내진공학에서 지진발생에 따른 비구조재요소의 거동은 크게 중요하게 고려되지 않으나 인적 및 물적 피해와 매우 밀접하게 연관되는 가스 혹은 수계파이프시스템에 대한 비구조적 요소의 거동예측 및 성능평가 연구는 보다 효과적인 구조물 유지관리를 위하여 그 필요성이 크다고 판단된다. 본 연구는 현재 일반적으로 널리 시공되어져 있는 노후 철근콘크리트 빌딩구조물 내 설치된 가스 혹은 수계파이프시스템에 대하여 실제 지진발생이 예측되는 거동을 살펴보고 이들 거동에 따른 성능평가 및 현 설계기준에 대한 검토도 병행하여 수행하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 해석적으로 발생 가능한 총 10회의 지진파에 대하여 현재 실제 건물 내 기설치된 수계파이프시스템 모델링 및 해석을 통하여 그 결과를 검증, 평가하였으며 부가적으로 실제 발생 가능한 파괴유형 분석을 통하여 현 설치된 수계파이프시스템의 설계에 대한 적절한 내진보강방법에 대하여도 제안하고자 한다.
비파괴 시험 중 선 매입 인발시험법은 아마도 현장의 콘크리트 압축강도를 평가하기 위해 널리 사용되는 기술이라고 할 수 있다. 인발시험은 콘크리트 타설 전에 특별히 계획된 형태의 철재 봉을 설치하여 콘크리트가 굳은 다음 그 봉을 인발하여 그때의 하중을 측정하여 콘크리트 강도를 평가하는 방법으로 미국과 캐나다에서는 콘크리트 구조물 공사중에 콘크리트 강도를 결정하는 신뢰할 만한 시험법으로 각각 ASTM C 900과 CSA A23.2에 규격화 되어 있다. 직경 12mm볼트에 홈이 파인 파단형 인발 볼트와 인발너트, 그리고 로드셀이 필요 없는 오일유압펌프로 구성된 간이인발시험법을 초고강도 콘크리트 강도를 추정하기 위하여 제안되었다. 인발시험과 간이인발시험의 이점을 검증하기 위하여, 80MPa 및 100MPa 급 두 가지 유형의 콘크리트로 제작된 4개의 시험벽체와 2개의 슬래브를 대상으로 로드셀을 장착한 간이인발시험을 사용하여 인발시험을 실시하였다. 인발하중과 콘크리트 압축강도, 파단형 인발볼트의 파단 여부를 재령 7일까지는 매일, 그리고 14일, 21일, 28일, 90일에 측정하였다. 인발하중과 콘크리트 압축강도의 상관곡선은 매우 높은 신뢰도를 보여주었으며, 따라서 인발시험이 현장에서 구조물의 초고강도 콘크리트 강도를 평가할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 파단형 인발볼트 직경과 콘크리트 강도와의 관계식으로 y=0.0184+5.4(x=콘크리트 압축강도(MPa), y=파단형 인발볼트 직경(mm))를 제안하였다. 본 연구에서 얻은 결과로 간이인발시험은 유용하며 저비용, 간편성 및 편의성에 대한 가능성이 검증되었다.
컴퓨터 시스템이 등장한 이후 시스템 성능을 측정하고 분석하기 위한 많은 연구가 시스템 모델링, 성능 측정, 감시, 그리고 성능 예측 등 여러 분야에서 진행되었다. 그럼에도 불구하고, 각 성능 관련 분야를 하나로 묶는 통합 프레임워크에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object) 실시간 프로그래밍 모델의 경우, 간단한 감시 도구를 제외하고 성능 측정 도구나 분석 프레임워크가 없어, TMO 모델 기반 시스템 및 태스크를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 TMO 모델 기반의 동적 분석 프레임워크인 TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework)를 제안한다. TDAE는 성능 측정 및 분석 단계를 전체적으로 다루며, 구성 요소인 부하 모델, 성능 모델, 그리고 보고 모델을 유기적으로 결합하여 보다 신뢰할 수 있는 정보를 개발자에게제공한다. 이를 지원하기 위해 기존 부하 모델에 TMO 모델을 결합하여 확장한 부하 모델을 제안하고, TMO 객체 부하를 파악할 수 있는 부하 계산 알고리즘을 제안한다. 또한 TMO 객체 부하를 고려하여 성능 측정지수를 구현한 성능 알고리즘과, 부하 및 성능을 기초로 실시간 태스크의 주기 및 데드라인을 도출할 수 있는 보고 모델과 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 부하 계산 알고리즘의 타당성을 입증하기 위한 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.
온실가스 배출량의 정확한 평가는 모든 기후변화 대응 연구의 초석이며, 신뢰성이 높은 온실가스 배출량의 평가는 모든 기후변화 예측 및 모델링 연구의 실질적인 기초자료로서 활용된다. 온실가스 배출량 산정 기반 기술로서 온실가스 배출량 현장 모니터링 기술, 배출계수의 불확도 평가 기술, 온실가스 배출량 및 저감량 검증 기술 등이 필수적이다. 이런 기반 기술의 핵심에는 토양-식생-대기 간에 교환되는 온실가스 플럭스 산정을 위해 가장 보편적으로 많이 사용되는 폐쇄형 정적 챔버법의 모니터링 기술이 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 농업분야 온실가스 단일 배출원으로 가장 큰 부분을 차지하는 벼논에서 발생하는 CH4 플럭스 측정용 폐쇄형 챔버법의 기술적 근간과, 수동형 챔버법에서 전 과정의 자동화 시스템으로 발전을 거듭하고 있는 자동화 챔버 모니터링 기술개발에 대한 국내·외 동향을 소개하였다. 이를 바탕으로 보편적으로 사용하고 있는 챔버법의 표준화된 방법의 고찰과 정확한 현장 자료를 얻기 위한 품질관리 방안이 마련될 수 있을 것이다. 또한 CH4 플럭스 측정방법의 신뢰성 높은 기술 발전 방향에 대해 조망하여 벼논 CH4 배출량 산정 결과들의 신뢰성 향상에 기여하게 될 것으로 전망한다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
한국형 기동헬기(이하 수리온) 사업은 군이 운용중인 노후헬기를 국산헬기로 대체하기 위하여 연구개발한 사업으로 소요군의 전투력 향상과 운용, 유지 경제성을 고려한 사업이다. 수리온 보조동력장치는 주 발전기의 고장 시 장착 된 교류발전기로 체계에 비상 전원을 공급하는 장치이며 시동모터는 배터리의 전기적 에너지를 기계적 회전에너지로 변환 하여 보조동력장치 엔진을 회전시키는 장치이다. 수리온의 전력화 및 운용이 지속됨에 따라 시동모터의 결함이 발견되었고 이를 해소하기 위한 개선 활동을 진행하였다. 고장모드 분석에서는 결함발생에 대한 현상을 확인하고 결함원인을 5가지로 분류하였다. 5가지 인자에 대한 분석결과 결함의 주요 원인은 기계적 마모이며 이는 스프링 압력과 관련이 있다는 사실을 확인 하였다. 이론적으로 결정 된 압력조절을 통해 250회의 시험검증을 수행하였고 4개의 샘플링 마모량으로 회귀분석을 수행한 결과 모두 0.05이하의 유의수준을 보였기에 대립가설을 채택 하였다. 결론적으로 브러쉬 이상마모와 마모로 인한 파손은 압력조절을 통해 해결할 수 있었으며 시험을 통해 마모량 예측 및 결과 타당성을 확인 할 수 있었다.
연약점토지반의 압밀거동 예측시, 압축성과 투수성에 대한 비선형 물질함수 특성을 규명하는 것은 가장 중요하며 기본적인 선행 연구내용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 압축성과 투수성에 대한 물질함수 특성을 파악하기 위해 해성점토를 이용한 실내 시험을 실시하였다. 실내시험은 수직배수조건 및 수평배수조건, 수직 수평배수조건으로 구분하되 표준압밀 시험과 로우셀 시험등을 실시하였다. 수평배수조건에 대한 물질함수 특성을 파악하기위한 개량 표준압밀 시험장치를 개발하였으며, 시료교랸영항을 최소화하기위한 별도의 시료추출장치를 고안하였다. 또한 로우셀 시험결과와의 비료를 통해, 시험법에 있어 비교적 간편한 개량 표준압밀 시험결과의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 모든 시험결과를 통한 유효응력-간극비-투수계수등에 관한 물질함수 특성을 분석한 결과, 유효응력 단계별 간극비 분포는 누승함수의 형태로 표현될 수 있으며, 간극비 단계별 투수계수는 지수함수의 형태로 표현됨을 확인할 수 있었다. 초기함수비가 높고 전단강도가 작은 연약점토의 경우, 유효응력단계별 압축성과 투수성의 비선형성이 매우 크게 나타났으며, 연약 점토지반의 압밀현상 예측에 있어 이러한 비선형성은 무시할 수 없는 큰 영향요소임을 알 수 있었다.
인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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