Earticle

전력산업은 우리나라 경제발전과 더불어 급속하게 발전해 왔으나, 향후 국내 경제성장의 둔화와 함께 장기적으로 성장의 정체가 전망되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 전력산업의 지속적인 성장을 위한 방법으로서 선택할 수 있는 해외진출의 입지선정에 도움이 될 수 있는 정보를 제공하기 위하여 Grid 평가방법과 시장 Portfolio 분석방법을 혼용하여 진출 적합지역을 선정하고자 하였다. 본 연구에서는 투자 적격 대상 국가를 선별하기 위하여 국가매력도와 진출성공가능성에 대한 측면을 평가하였다. 이때 국가 매력도는 최근 3년간 GDP 규모, 최근 3년간 GDP 성장률, 국가의 신용등급 등을 이용한 해당국의 위험성을 평가하였으며, 또한 진출 성공 가능성 요소는 국내기업의 진출 현황, 경쟁자 진출현황, 전력산업 구조개편 정도, 해당국의 외국인 투자 유치 제도 수준, 그리고 국내 전력 산업의 기 진출 현황을 파악하여 이를 토대로 산정하였다. 이에 각각의 요소에 대한 가중치를 부여한 평가점수를 이용하여 진출국의 우선순위를 평가하였다. 또한, 각 국가의 지역별, 국가별 특수성을 고려하여 최종적으로 중국을 비롯한 20개국의 투자 대상국을 선정하였고, 이들에 대한 투자 우선순위를 판단하였다. 본 연구는 우리나라 전력산업의 해외진출을 위한 시장분석 자료로서 그 의의를 둘 수 있으며 특정 지역에 국한되지 않은 고려할 수 있는 전 세계 국가를 대상으로 한 광범위한 분석으로서 향후 우리나라 전력산업의 해외 진출 시, 투자 적격 국가를 판단하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다.

Korean electric power industry is faced with difficult problem, that is, stagnation of growth. One of the solution of this problem is developing foreign market. A purpose of this study is to provide information for strategic location selection of the Korean electric power industry's foreign investment. In this study, the qualified countries for investment were evaluated by using two methods - Grid method and Market Portfolio method. Each country is evaluated by two factor: The Country attractive factor, and The Possibility of Success. The Country Attractive factor included size of GDP, growth rate of GDP and credit risk ect. The Possibility of Success factor included the present state of competitor, supporting systems of foreign investment, ect. And than, special characteristics of each country were added According to this study, we selected 20 countries including China, U.S., Russia, Indonesia and so on and made precedence order for investment.

본 연구에서는 Grid method를 사용하여 베이지안 비정상성 확률강우량 산정 모형을 확립하였다. 강우 극치자료의 분포로 Gumbel 분포를 채택하였으며, 분포형의 매개변수에 사전분포를 적용하고, 사전분포에 포함된 매개변수에는 초사전 분포를 적용하여 계층적 베이지안 모형을 구성하였다. Grid method는 매개변수의 발생가능 전 구간에 대하여 확률적으로 더 높은 뒷받침이 있는 하위 구간에서 난수를 직접 생성하여 집합을 구성함으로써 잘못된 결과를 도출할 수 가능성이 높은 상황에서도 보다 정확한 매개변수의 추정을 가능케 하므로 매개변수의 추정과정에서 비표준분포로 나타나는 조건부 확률밀도함수를 통한 난수의 추출은 기존에 사용해 온 Metropolis Hastings 알고리즘이 아닌 Grid method를 사용하였다. 개발된 모형은 서울의 1973년부터 2012년까지의 시강우자료를 이용하여 미래에 대한 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였으며, 그 결과로 기존 정상성 가정에 비해 목표연도에 따라 5%에서 8%정도의 증가율을 나타냈다.

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.

Skyline queries are an important new search capability for multi-dimensional databases. Most of the previous works have focused on processing skyline queries over static data set. However, most of the real applications deal with the dynamic data set. Since dynamic data set constantly changes as time passes, the continuous skyline computation over dynamic data set becomes ever more complicated. In this paper, we propose a multiple layer grids method for continuous skyline computation (MLGCS) that maintains multiple layer grids to manage the dynamic data set. The proposed method divides the work space into multiple layer grids and creates the skyline influence region in the grid of each layer. In the continuous environment, the continuous skyline queries are only handled when the updating data points are in the skyline influence region of each layer grid. Experiments based on various data distributions show that our proposed method outperforms the existing methods.

This paper is an inquiry into the human sensibility on view from high-rise housing in a viewpoint of architectural environment design that pay attention to multi-family high-rise housing which is becomes a trend in recent years. And this paper is the fundamental approach for applying this result to later architectural environmental plan of multi-family high-rise housing. In this paper, we used repertory grid method as a cognitive psychological way of analysis and eye mark recorder measurement experiments as a physiological way of examination. In the conclusions, examined human sensibilities on views-focused on the analysis result of eye mark recorder measurement experiments through repertory grid method that are carried on the main subject-and described problems after this and possibilities in the same time.

In this work, we developed an accurate and efficient radiative finite volume method applicable for the complex 2D planar and 3D geometries using an unstructured-grid finite volume method. The present numerical model has fully been validated by several benchmark cases including the radiative heat transfer in quadrilateral enclosure with isothermal medium, tetrahedral enclosure, a three-dimensional idealized furnace, as well as convection-coupled radiative heat transfer in a square enclosure. The numerical results for all cases are well agreed with the previous results. Special emphasis is given to the parallelization of the unstructured-grid radiative FVM using the domain decomposition approach. Numerical results indicate that the present parallel unstruc­tured-grid FVM has the good performance in terms of accuracy, geometric flexibility, and computational efficiency.

A conservative finite-volume numerical method for unstructured grids with the cell-centered method has been developed for computing flow and heat transfer by combining the attractive features of the existing pressure-based procedures with the advances made in unstructured grid techniques. This method uses an integral form of governing equations for arbitrary convex polyhedra. Care is taken in the discretization and solution procedure to avoid formulations that are cell-shape-specific. A collocated variable arrangement formulation is developed, i.e. all dependent variables such as pressure and velocity are stored at cell centers. For both convective and diffusive fluxes the forms superior to both accuracy and stability are particularly adopted and formulated through a systematic study on the existing approximation ones. Gradients required for the evaluation of diffusion fluxes and for second-order-accurate convective operators are computed by using a linear reconstruction based on the divergence theorem. Momentum interpolation is used to prevent the pressure checkerboarding and a segregated solution strategy is adopted to minimize the storage requirements with the pressure-velocity coupling by the SIMPLE algorithm. An algebraic solver using iterative preconditioned conjugate gradient method is used for the solution of linearized equations. The flow analysis code (PowerCFD) developed by the present method is evaluated for its application to several 2-D structured-mesh benchmark problems using a variety of unstructured quadrilateral and triangular meshes. The present flow analysis code by using unstructured grids with the cell-centered method clearly demonstrate the same accuracy and robustness as that for a typical structured mesh.

In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.

진동하는 구조물을 설계할 때에는 그 구조물 중의 Strain이나 응력이 최대가 되는 장소나 시각을 알 필요가 있다. 지금까지의 Strain 해석에는 Strain gauge 등과 같은 접촉법이 많이 이용되고 있다. 더우기, 접촉법으로 대변형 진동을 하는 물체의 Strain을 해석하는 것은 곤란하다. 최근에는 비접촉법으로 Strain 분포를 해석하기 위해 화상처리를 이용한 계측이 행하여지고 있다. 이들의 Strain 분포를 측정하는 광학적인 방법으로는 격자법, Moire법, 홀로 그랩픽 간섭법 등이 있다. 특히 대변형이나 대Strain을 해석하는 데에는 격자법이 많이 이용되고 있는데, 종래의 격자법은 Data를 처리하는 데에 많은 시간과 노력이 소요되고 작업도 매우 복잡하며, Data의 수도 제한이 되어서 구조물의 분포의 해석 정도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문 에서는 스테레오법을 이용해서 2차원 격자를 붙인 시료표면의 각 점의 3차원 좌표를 계측하고, 또 Fourier 변환 격자법을 적용하여 촬영된 2차원 격자의 화상에서 위상치를 구한다. 그리고 물체의 변형 전후의 대응 관계의 화상에서 3차원 형상과 Strain 분포를 해석하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 진동하는 구조 물의 3차원 변위분포, Strain 분포를 정도 좋게 해석할 수가 있다.

최근 빈번한 국지성 폭우로 인한 산사태 및 토석류의 발생 빈도가 전국적으로 증가함에 따라, 이에 대한 정확한 예측 및 선제적 대응 방안 마련의 필요성이 커지고 있다. 이를 위해서는 다양한 시나리오 기반의 사전 모의를 통한 위험지도 작성이 요구되며, 예측 모형의 계산 효율성과 해상도 간의 균형 확보가 중요하다. 본 연구에서는 활성흐름 기준으로 계산 도메인을 동적으로 활성화하는 동적 격자 활성화 기법을 제안하고, 해당 기법의 계산 효율 향상 효과를 분석하였다. 제안된 방법은 활성흐름이 존재하거나 거동 가능성이 있는 격자만을 계산에 포함하고, 토석류 이외 지역은 제외함으로써 불필요한 연산을 줄인다. 이를 검증하기 위해 (1) 전체 도메인을 계산하는 기존 방식, (2) 전체 도메인을 병렬 계산하는 방식, (3) 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 방식, (4) 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 동시에 병렬계산을 수행하는 4 가지 주요 시나리오를 혼합해 실제 토석류 피해지역에 적용하여 비교·분석하였다. 그 결과, 모의 중 활성흐름 분포에 따라 격자를 동적으로 활성화하는 방식과 병렬계산을 병행한 방식이 기존 방식의 모의결과와 값이 동일하면서도 최대 3.49배 정도 계산 속도가 증가한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 동적 격자 활성화 기법을 토석류 해석 모형에 적용시 계산 효율을 실질적으로 향상시켜 빠른 예측과 매개변수 보정 등을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

Due to the recent increase in the frequency of localized heavy rainfall, the occurrence of landslides and debris flows has been rising nationwide, highlighting the need for accurate prediction and proactive response measures. To address this, scenario-based predictions for hazard mapping are essential, and a balance between computational efficiency and spatial resolution must be achieved. This study proposes a Dynamic Grid Activation technique that selectively activates computational cells based on the presence or potential of active flow during simulation. By excluding areas unrelated to debris flow, unnecessary computations are significantly reduced. To evaluate the effectiveness of the proposed method, four simulation scenarios were compared: (1) full-domain computation, (2) full-domain parallel computation, (3) dynamic grid activation based on active flow, and (4) dynamic grid activation combined with parallel computation. These scenarios were applied to an actual debris flow event for comparison. Results show that the dynamic activation with parallel computation achieved identical simulation accuracy to the conventional method while improving computation speed by up to 3.49 times. Therefore, the proposed method is expected to significantly enhance the computational efficiency of debris flow models, enabling faster prediction and more effective parameter calibration.

데이터의 수가 폭발적으로 증가하고 그 종류가 다양해짐에 따라, 이를 분석하기 위한 다양한 종류의 기법들이 연구되어 왔다. 군집화 분석은 대표적인 비지도학습 기법으로, 주어진 다수의 데이터들을 보다 유사한 군집들로 나누는 작업을 수행한다. 군집의 수 k는 군집 수행 전 추정하기 어렵기 때문에 기존의 연구들은 일정 범위의 k에 대해 군집화를 모두 수행한 이후 점수 기반 평가를 통해 최적의 k를 도출해 왔다. 이는 데이터의 수가 크게 증가하는 상황에서 대규모 계산이 필요하다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 경감하기 위해 데이터의 차원을 압축한 후 그리드 기반의 근사 군집을 생성하고, 근사 군집을 사용한 평가로부터 원본 데이터 집합에서 최적의 k를 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 다수의 생성 데이터 집합 및 실제 데이터 집합을 기반으로 최신 군집 분석 최적화 기법인 Mini Batch 기반의 방법과 성능 비교 평가를 수행했으며, 평가 점수의 유사성 및 수행 시간의 절감 측면에서 효과적임을 보였다.

As the number of data rapidly increases and its types become more diverse, various types of techniques have been studied to analyze them. Clustering analysis is a representative unsupervised learning technique that partitions a given data into more similar clusters. Since it is difficult to estimate the number of clusters k before performing clustering, previous studies have performed clustering for a certain range of k and then derived the optimal k through score-based evaluation. This has the problem that large-scale calculations are required in a situation where the number of data increases significantly. In this study, to alleviate this problem, we propose a method that reduces the dimension of data, generates grid-based approximate clusters, and estimates the optimal k from the original data set through evaluation using the approximate clusters. The proposed technique was evaluated for performance comparison with the Mini Batch-based method, which is the latest clustering analysis optimization technique, based on a number of synthetic data sets and real data sets, and we demonstrate efficiency in terms of similarity of silhouette scores and reduction of execution time.

Previously fabricated electronic devices were used for vacuum manufacturing processes such as conventional semiconductor manufacturing. However, they are difficult to apply to continuous processes such as roll-to-roll printing, which results in very high device manufacturing and processing costs. Therefore, many developers have been interested in applying continuous processes to contact printing or noncontact printing technologies and they proposed various continuous printing techniques instead of conventional batch coating. In this paper, we proposed improved gravure offset printing process as one of the contact printing technique. We used etching pattern geometry with soft core blanket roll for printing of ultra fine line below the 10um.Using this technique we obtained flexible metal grid mesh film as transparent conductive film.

스트럿-타이 모델 방법을 이용한 콘크리트 구조부재의 설계 시 구조부재 내부의 하중전달 메커니즘을 대변하는 스트럿-타이 모델을 형성하는 일은 어렵다. 스트럿-타이 모델 형성의 어려움을 극복하고 하나의 스트럿-타이 모델을 이용하여 다양한 여러 하중조합을 고려하고자 2차원 격자 스트럿-타이 모델 방법이 제안되었으나, 이 방법에 도입된 스트럿의 유효강도 결정방법, 스트럿과 타이의 하중전달능력 결정방법, 그리고 스트럿-타이 모델의 기하학적 적합조건 검토방법 등을 비롯한 몇 가지의 기본개념에 관한 내용만 소개되었을 뿐 이 방법의 타당성 검증에 대한 연구는 매우 미흡하다. 따라서 이 연구에서는 철근콘크리트 깊은 보의 정확한 해석과 경제적이고 안전한 설계를 위하여 기 제안된 2차원 격자 스트럿-타이 모델 방법의 적합성을 검증하였다. 이를 위하여 파괴실험이 수행된 다수의 철근콘크리트 깊은 보의 파괴강도를 2차원 격자 스트럿-타이 모델 방법, 현행 설계기준의 단면법, 그리고 현행 설계기준의 전통적인 스트럿-타이 모델 방법으로 예측하였으며, 그 예측 결과의 비교분석을 통해 기제안된 2차원 격자 스트럿-타이 모델 방법의 타당성을 평가하였다.

It is difficult to form a rational strut-tie model that represents a true load transfer mechanism of structural concrete with disturbed stressed region(s). To overcome the difficulty and handle numerous load cases with just one strut-tie model, a two-dimensional grid strut-tie model method was proposed previously. However, the validity of the method was not fully examined, although the incorporated basic concepts and new methods regarding the effective strength of concrete strut, load carrying capacity of struts and ties, and geometrical compatibility of grid strut-tie model were explained in detail. In this study, for accurate strength analysis and reliable design of reinforced concrete deep beams, the appropriateness of the two-dimensional grid strut-tie model method is verified. For this, the failure strength of 237 reinforced concrete deep beams, tested to shear failure, is predicted by the two-dimensional grid strut-tie model method, and the results are compared with those obtained by the sectional shear design methods and conventional strut-tie model methods of current design codes.

그리드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 비용편익 측면에서 가장 효율적으로 만들 수 있는 능력을 가지고 있으며, 클러스터링 등의 기술로는 해결하기 어렵거나 시간이 오래 지체되어지는 대량의 컴퓨팅 능력을 요구하는 어려운 문제들을 풀기에 더 없이 좋은 방법 중에 하나이다. 이러한 그리드 컴퓨팅을 효율적으로 수행하기 위해서 지리적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 실시간으로 상호 연결하기 위해 Grid Application이 필요하게 되었고, 이에 미국의 ANL(Argonne National Laboratory)를 주축으로 하여 여러 대학의 연구진에 의해 Globus가 만들어지게 되었다. 그러나, 이러한 Globus상에서 Grid Application을 실행시켜 일정의 Job을 네트워크를 통하여 주고받을 때, QoS가 보장되지 않는 문제점이 발견되었다. 그리하여 이러한 문제점을 해결하기 위하여 GARA(Globus Architecture for Reservation and Allocation)가 ANL에 의해서 개발 되었다. 본 논문에서는 이러한 GARA의 성능을 테스트하기 위하여 Testbed를 구축하여 GARA의 자원 예약 명령을 통해 자원을 예약을 수행하고, 그에 따른 적용 결과 및 추후 연구방향에 대하여 논하였다.

Grid computing is an application to obtain the most efficient performance from computing resources in terms of cost and convenience. It is also considered as a good method to solve a problem that cannot be settled by conventional computing technologies such as clustering or is requiring supercomputing capability due to its complex and long-running task. In order to run grid computing effectively, it needs to connect high-performance computing resources in real-time which are distributed geographically. Answering to the needs of this grid application, researchers in several universities with Argonne National Laboratory in the USA (ANL) as the main axis have developed Globus. It is noticed, however, that the quality of service (QoS) is not guaranteed when certain jobs are exchanged through networks in the context of Globus. To tackle with this problem, the ANL has invented Globus Architecture for Reservation and Allocation (GARA). The researchers of this paper constructed a testbed for evaluating the ability to reserve resource in the GARA system and implemented the GARA code for it. We analyzed the applied results and discussed future research plans.

최근 인터넷의 발달과 더불어 다양한 아케이드 게임이 네트워크를 통하여 제공되고 있으며, 누구나 쉽게 접할 수 있는 Grid Logic 게임의 경우 제공되는 퍼즐 이외에는 게임을 할 수 없다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 이용자의 이미지를 사용할 수 있는 Grid Logic 게임 콘텐츠를 개발하였다. 이를 위하여 영상처리의 전처리 단계인 임계치 결정방법을 제안하고, 제안 방법으로 구해진 이진 이미지에서 목표물을 검출하는 방법과 게임 데이터로 변환하는 방법을 제시하였으며, 게임을 완료한 시점에는 특정 형상으로 의미 전달이 가능하도록 하였다. 문자, 로고, 인물 등의 목표물을 포함하는 10종의 이미지에 제안 알고리즘을 적용하여 JAVA 애플릿으로 구현하고, 실험을 통하여 제안 방법이 Grid Logic 게임의 데이터 획득에 적합함을 보인다.

Recently, various kinds of arcade games are offered through the network with the internet's development. And for the Grid Logic game, it is opened up for everyone who uses the internet but it has a disadvantage that only the provided puzzles can be played. To improve this, in this paper, we developed a Grid Logic game contents using an image of user's as a puzzle. In order to do this, we suggested a threshold decision method, the pre-processing stage of image processing. We showed a method of detecting aim image from a binary image, showed up by the suggested way, and a method of changing into the game data and carrier of the meaning as a specific image at the end of the game are the objects of this paper. The suggested algorithm is constructed as a Java applet and applied to the 10 objects such as characters, logos, persons, etc. to show that this algorithm is suitable for the appropriate acquisition of the Grid Logic game data through the experiment.

본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.

The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.

A novel three degrees of freedom sensing method utilizing binary grid pattern image and vision camera is presented. The binary grid pattern image is designed by Pseudo-Random Binary Arrays and referenced to encode in-plane position of a moving stage of the contact-free planar actuator. First, the yaw motion of the stage is detected using fast image processing and then the other planar positions, x and y, are decoded with a sequence of images. This method can be applied to the system that needs feedback of in-plane position, with advantages of a good accuracy and high resolution comparable with the encoder, a relatively compact structure, no friction, and a low cost. In this paper, all the procedures of the above sensing mechanism are described in detail, including simulation and experiment results.

With increasing penetration of renewable energies, grid needs more flexibility. HVDC can provide flexibility by control power flow between area that have many flexible resources and that don’t. However, transmission grid have thousands of bus and it is hard to solve and analyse where to place HVDC. In this paper, the method for simplifying the problem of optimal HVDC placement is proposed.

최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상 에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시 간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터 를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성 을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.

With the recent development of autonomous vehicles, various sensors installed in vehicles have become common, and big data generated from those sensors is increasingly being used in the transportation field. In this study, we proposed a grid index method to efficiently process real-time vehicle sensing big data and public data such as road weather. The applicability and effect of the proposed grid space division method and grid ID generation method were analyzed. We created virtual data based on DTG data and mapped to the road link based on coordinates. As a result of analyzing the data processing speed in grid index method, the data processing performance improved by more than 2,400 times compared to the existing link unit processing method. In addition, in order to analyze the efficiency of the proposed technology, the virtually generated data was mapped and visualized.

스마트 파크는 인간과 생태환경과의 상호작용을 통해 진화한다. 이를 위해 인간을 중심으로 생태환경을 총체적 유기적으로 측정가능한 시스템 개발이 필요하다. 본 연구는 도시공원 생태환경 측정모델인 스마트 파크 그리드 개발을 위한 기초 연구로써, 측정방법인 생태그리드의 가능성을 탐색하고자 하였다. 기존 측정 시스템의 문제점으로 격자 그리드의 거시적 측면의 한계점(도심 내의 공원, 시설, 서비스 부족에 대한 생태환경요소와의 통합적 이해 부족, 이용자 비 고려)을 분석하고, 미시적 측면의 생태 그리드를 제시하였다. 생태그리드는 측정요소와 측정방법으로 제시하였다. 문헌연구를 통해 생태환경의 개념 정립 및 생태환경요소를 물리적 요소(공원녹피율, 공원율, 1인당 공원면적, 공급적정성), 심리적요소(이용가능한 거주민수, 공원접근성, 시설접근성), 사회적 요소(서비스접근성)로 총 8개의 측정요소를 도출하였다. 측정방법은 육각형 그리드 형태로 3단계의 프로세스를 통해 측정한다. 1단계는 8개의 생태환경요소를 측정한다. 2단계는 거주밀집지역을 분석한다. 3단계는 거주밀집지역을 중심으로 육각형 그리드에 따라 생태환경요소를 분석한다. 측정 프로세스를 마포구 상암동과 성산2동에 적용하여 생태그리드의 가능성을 탐색하였다. 거주지를 중심으로 3가지 생태환경요소가 미시적으로 파악 및 총체적 파악이 가능하다. 이를 통해 생태 그리드는 스마트 파크 그리드의 개발에 가능성이 있을 것으로 판단된다.

Smart parks evolve through interactions with people and ecological environment. Therefore, it is necessary to develop a system that is capable of measuring ecological environment in a general and organic way focusing on people. This research is a preliminary research to develop a smart park grid as a measuring model of urban park ecological environment for the purpose of exploring a possibility of ecological grid as a measuring method. In terms of problems with the preexisting measuring system, limitations of lattice grids in a macroscopic aspect(lack of overall understanding of ecological elements for the lack of urban parks, facilities and services, inconsideration of users) were analyzed to propose an ecological grid in a microscopic aspect. Ecological grids were proposed in measuring elements and measuring methods. Literary investigation produced a total of eight measuring elements of establishing ecological environment concepts and ecological elements such as physical elements(green coverage ratio of parks, ratio of parks, park area per each individual, propriety of supply), psychological elements(a potential number of resident-users, accessibility to parks, accessibility to facilities) and social elements(accessibility to service). The measuring methods are in a form of hexagon grid through a 3-step process. The first step measures the eight ecological elements. The second step analyzes concentrated residential areas. The third step analyzes the ecological elements according to a hexagon grid focusing on concentrated residential areas. The measuring process was applied to Sangam- dong and Seongsan 2-dong to explore a possibility of ecological grids. The three ecological elements surrounding the residential areas proved to be capable of presenting microscopic and general findings. As a result, the ecological grid is likely to develop into a smart park grid.