본 논문에서는 3차, 5차 아이소제니만 이용해 SIDH를 구현할 경우 몽고메리, 에드워드, 허프 곡선 중 어느 곡선에서 더 효율적인지 분석한다. 본 논문에서는 각 타원곡선의 형태에 대해 SIDH 암호를 구성하는 단위연산에 대한 연산량을 비교한 뒤, 홀수 차수만 활용해 SIDH를 구현하기 위해 소수와 파라미터를 설정하는 방법에 관해 설명한다. 본 논문의 결과 몽고메리와 허프 곡선에서 연산량은 유사하며, 에드워드 곡선보다 0.8% 효율적임을 알 수 있다. SIDH 기반 암호에 대한 다양한 파라미터 사용 가능성으로 인해 5차 아이소제니 구현은 필수적이므로, 본 논문은 이러한 SIDH 기반 암호에 대해 어느 타원곡선을 선택해야 하는지에 대해 가이드라인을 제공할 수 있다.
4층구조의 다층퍼셉트론을 변형하여 3 종류의 다층회귀예측신경망을 구성하고, 예측차수, 두 은닉층의 뉴런개수, 연결세기의 초기치 및 전달함수 변화에 따른 각 망의 음성인식성능을 실험을 통해 각각 비교 분석한다. 실험결과에 의하면, 다층회귀신경망이 다층퍼셉트론에 비해 음성인식성능이 우수하다. 그리고 구조적으로는 상위은닉층의 출력을 하위은닉층으로 회귀할 때 인식성능이 가장 우수하며, 각 망 공히 상, 하위은닉층의 뉴런 10 혹은 15개, 예측차수 3 혹은 4차일 때 인식률이 양호하다. 학습시 연결세기의 초기치를 -0.5에서 0.5사이로 설정하고, 하위은닉층에서 단극성 시그모이드 전달함수를 사용할 때 인식성능이 더욱 향상된다.
본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.
본 논문은 회전 불변 I/Q TCM에 적용되는 정사각 QAM을 위한 신호 발생 방법을 제안한다. 제안된 방법은 디지털 논리소자들로만 이루어져 있으며 look-up table (LUT)을 전혀 사용하지 않아 시스템 구현 복잡도를 줄이는 데 요긴하다. 또한 이 방법은 변조 차수가 64 이상인 모든 정사각 QAM에 적용될 수 있다.
오버레이 멀티캐스트의 성능 향상을 위해서는 멀티캐스트 트리의 최적화가 필요하다. 오버레이 멀티캐스트 트리의 최적화 문제는 그래프 상에서 각 노드의 차수가 제한되어 있을 때 지름이 가장 작은 트리를 만드는 문제와 같으며, 이는 NPcomplete문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리의 최적화를 위한 동적, 분산화 알고리즘을 제안한다. 각 사용자는 자신에서 출발하는 최대 경로의 길이를 계산하고, 주변 사용자와 변을 교환함을 통해 멀티캐스트 트리의 지름을 줄여나가게 된다. 이 알고리즘은 계산 상의 부하가 적고, 동적인 환경에 적응할 수 있으며, 중앙의 통제가 필요하지 않다는 장점을 가지고 있다.
본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사의 품질향상을 위한 것이다. 기존의 터널 그라우팅 시공에서는 실시간으로 주입압 및 주입량을 보여주는 P~q~t charts를 기술적으로 온전히 활용하지 못하였다. 그 이유는 주입지반의 차이 및 주입 중 어떤 문제가 발생할 시에 P~q~t charts가 어떻게 변화하며, 그에 따른 표준적인 주입유형을 보여주는 주입 그래프 패턴, 특성, 판정, 그에 따른 조치유형 및 조치방법에 대한 기술적 판단방법이 없었기 때문이다. 본 논문은 상기의 문제점 등을 해결하기 위한 일환으로 일반 및 알고리즘 그라우팅 시 토사층 및 암반층으로 구분하여 주입유형, 특성, 판정방법, 그리고 조치유형 및 조치방법 등의 연구를 수행하였다. 새롭게 개선된 토사층 P~q~t charts에서는 일반그라우팅과 알고리즘 그라우팅 둘로 나누어 각각 6가지 유형으로 구분하였고 각 유형에 따른 특성 및 판정방법을 도출하였으며 일반주입유형과 알고리즘 주입유형에서의 각 유형별 조치방안도 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 또한, 개선된 암반층 P~q~t charts에서도 각각 6가지 유형으로 구분하여 토사층과 같이 해당 유형에 상응하는 조치방안을 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 따라서, 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사에서 예비단계의 현장시험 혹은 시공 중 단계에서 시간에 따른 주입압 및 주입량의 데이터인 P~q~t charts를 실시간 측정하여 주입유형을 분석하고 조치방법을 마련하여 더 나아가 모든 그라우팅 단계에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화 영향의 심각성을 인지한 국제사회의 움직임에 발맞춰 우리 정부는 2050 탄소중립 선언을 통해 지속가능한 탄소중립 사회를 지향하고 있으며, 국가 온실가스 감축 목표의 이행을 위해 산림부문을 적극적으로 활용한 전략을 수행중이다. 특히 산림 내 고사목은 탄소저장고로서의 역할을 담당하므로 고정표본점에 대하여 모니터링이 이루어지는 국가산림자원조사(National Forest Inventory; NFI)에서 수집되는 고사목 자료를 활용하여 고사목 축적량과 고사목의 탄소저장량 변화 특성을 구명하는 것은 의의가 크다. 따라서 본 연구는 각 차수별(제5차-제7차 NFI) 고사목 자료를 활용하여 동일표 본점 내 고사목의 발생 현황 및 탄소저장량을 산출하고 시간에 따른 변화 특성을 분석하였다. 강원도 산림에서 각 차수별로 모니터링이 가능한 동일 표본점 2,021개를 분석한 결과 조사차수별 고사목 축적량(m3 ha-1)은 제5차 및 제6차 NFI에서 각각 4.71과 4.09로 나타났으나, 제7차 NFI에서는 3.09로 감소하는 결과를 보였다. 연도별 고사목의 탄소저장량(ton C ha-1)은 2009년 0.67, 2014년 0.64, 그리고 2019년 0.41로 분석되어, 시간의 흐름에 따른 감소추세를 나타냈다. 본 연구 결과를 기초자료로 활용하여 향후 전국 산림에 대한 고사목의 탄소저장량 추정 및 시계열적 변화 특성에 대한 지속적인 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다.
본 연구에서는 임의지속기간의 확률강우량 산정을 위해 실무에서 주로 사용되고 있는 전대수 다항식형 확률강우강도식의 최적차수 결정을 위하여 경상북도 내 9개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하고 전대수 다항식형 강우강도식의 회귀계수를 추정하였다. 추정된 지점별 다항식을 대상으로 단계선택법을 이용하여 각 지점별 다항식의 최적변수를 선정하고 선정된 변수들의 통계적 유의성을 검토하기 위하여 분산분석을 통한 유의성 검정을 실시하였으며, 이들 결과를 이용하여 각 지점별 통계적으로 적절하게 산정된 강우강도식을 제시하였다. 경북 9개 지점의 전대수 다항식형 강우강도식의 변수선정 결과는 6개 지점에서 1~3차식이 최적식으로 나타났고 1개 지점이 불완전 3차식이 최적식으로 나타났다. 그 중 1차는 Sherman 식, 2차는 General 식의 형태와 유사하므로 독립변수의 수를 증가시켜 적합도를 높이고 사용 편의를 위해 통일된 형태의 강우강도식으로 제시한다면 전대수 다항식형 강우강도식은 3차 회귀식까지만 고려하여도 통계학적으로 문제가 없는 것으로 판단된다.
이 연구는 강원도 산림유역 내 수계(총 11개 계류)를 대상으로 유목의 전수조사를 실시하고, 유목의 발생기원 추적과 함께 하천차수별 현존량과 분포형태를 분석하여 효과적인 산림유역관리기술의 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 총 1,207개 유목의 개체목 형태를 3가지 유형으로 구분하여 분석한 결과, (1) 수간만 있는 것 1,142개(95%) 및 수간과 근주가 함께 있는 것 65개(5%), (2) 자연목 1,015개(84%) 및 벌채목 192개(16%), (3) 침엽수 1,050개(87%) 및 활엽수 157개(13%)로 나타났다. 유목의 현존량(㎥/ha)은 1차수 105.4, 2차수 71.3 및 3차수 35.6으로 하류로 갈수록 점차 감소하였다. 반면 유목의 총량에 대한 유목군의 비율은 1차수 11%, 2차수 43% 및 3차수 49%로 하류로 갈수록 증가하였다. 이 연구에서 조사된 유목의 현존량을 해외의 선행연구와 비교하면, 비록 각 국가·지역별로 기후·지형·산림토양·임분의 구조와 생장량·산림의 교란정도와 관리상태가 다르지만, 유목의 현존량은 임령과 정의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 유목을 산림생태계의 산물이자 산지수변림 교란의 지표로서 인식할 필요가 있음을 시사한다. 이를 토대로 앞으로는 산림유역의 생태계뿐만 아니라 하류의 수계환경까지 고려하여 숲가꾸기 산물의 처리나 수변지역의 임분밀도관리 등을 포함한 산림관리기술이 정립되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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