최근 특이성 교란 미적분 경계값 문제를 해결하기 위해 신경회로망 접근이 연구되고 있다. 특히 다양한 학습 알고리즘을 가진 백프로파게이션 알고리즘에 의해 훈련하는 피드-포워드 신경회로망의 이론적 모델이 제시되고 있으며, 딥러닝, 전이학습, 연합학습 등의 신경회로망 모델이 매우 빠르게 개발되고 있다. 본 논문의 목적은 특이성 교란 문제를 점근법적 방법과 함께 해결하기 위해 고도의 정확성과 속도를 가진 신경회로망 접근법에 관해 연구하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 특이성 교란문제의 결과치와 교란되지 않은 문제의 결과치의 차이에 대해 신경회로망 접근 식을 사용하여 시뮬레이션 하였고 신경회로망 접근식의 효율성도 제시하였다. 결론적으로 특이성 교란 문제를 수식이 아닌 단순한 신경회로망 접근으로 효율적으로 해결할 수 있음을 제시한 것이 본 논문의 주요 기여사항이다.
3GPP에서는 HetNet에서 매크로셀과 스몰셀 간 송수신 전력 차이에 따른 트래픽 불균형을 완화하기 위해 업로드 자원이 더 효율적인 스몰셀을 선택하는 CRE (Cell Range Expansion)를 도입하였다. 그리고 이로 인한 신호 간섭 문제 해결을 위하여 ABS (Almost Blank Subframes) 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 매크로셀 내의 스몰셀의 개수와 CRE로 확장된 지역에 위치한 단말, 매크로셀 단말의 비율에 따라 ABS 비율을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 LTESim 시뮬레이터상에 구현하여, 기존에 제안된 방법들과 성능을 비교하였다. 실혐 결과는, 제안된 방법이 기존 방법들과 비교하여 throughput 과 패킷 손실 성능을 향상시킴을 보여준다. 특히 성능 향상이 CRE 경계값에 의하여 달라짐을 보이고, 최적의 성능 개선을 구하기 위한 CRE 경계값이 존재함을 보인다.
바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.
축산업에서 환경의 이상치 탐지와 데이터 예측은 매우 중요한 과제이다. 대부분 시계열 데이터로 수집되는 축산 환경 데이터의 이상치는 급격한 생육환경의 변화와 예상치 못한 전염병의 징후를 나타낼 수 있으므로 이상치를 빠르게 탐지하는 것이 중요하다. 이상치의 빠른 탐지와 효과적인 대응은 가축의 스트레스를 최소화하고 전염병 발생 환경을 조기에 발견하여 농가의 경제적인 손실을 감소시키는 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 축산환경 데이터의 이상치 탐지 분야에서 이상치를 규정하는 경계값(Threshold) 설정에서 두 가지 설정 방법을 이용하여 실험하고 성능을 비교하였다. Mean Squared Error(MSE)를 활용한 이상치 탐지 방법과 Dynamic Threshold를 이용한 이상치 탐지 방법을 이용하여 이를 통해 주어진 이전 데이터의 평균값과의 변동성을 분석하여 이상 상황을 식별하는 연구를 진행하였다. MSE를 활용한 이상치 탐지 방법은 94.98% 정확도를 보였고 표준편차를 활용한 Dynamic Threshold 방법은 99.66%정확도로 성능이 더 우수함을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 탄성파 속도를 이용한 암반분류(RMR)의 근거를 정량적으로 확인하기 위해 3공의 시추공 시추자료(지층 경계, RMR 등)와 현장 탄성파 측정 자료들과의 관계를 살펴보았다. 현장에서 획득된 탄성파 속도는 심도가 증가함에 따라 단조증가의 경향을 보인다. 각 시추공의 동일 심도에서 RMR, RQD, 절리간격 등의 상호상관성이 관찰되었으나, 탄성파 속도(Vp)는 RQD, 절리간격, UCS, 암편 Vp, RMR 등과 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 반면, 시추공(3공)에서 모든 자료에 대하여 심도를 고려하지 않고 분석하였을 경우 현장 탄성파 속도와 대부분의 RMR 인자들은 상관성이 낮지만(예: 일축압축강도와 절리간격의 결정계수: 각각 0.039와 0.091), RMR과 RQD는 상대적으로 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다(RQD와 RMR의 결정계수: 각각 0.193과 0.211). 이러한 결과는 현장 탄성파 속도로부터 각 심도 지점에서의 개별 인자 값의 유추는 불가능하지만, 암반의 전반적인 물성을 포함하고 있는 RMR의 상관관계를 이용하여 개략적인 지반특성의 파악은 가능하다는 점을 시사한다. 아울러, 널리 이용되는 품셈의 연암-보통암의 경계값이 시추조사를 통해 실제 지반의 연암-보통암 경계값에 비해 속도가 느림이 관찰되는데, 이는 품셈의 기준을 재정립할 필요가 있음을 지시한다.
본 논문에서는 360 비디오의 특성을 이용하여 픽쳐 경계에서 코딩 효율을 증가시키는 움직임 벡터 예측 방법을 제안한다. VVC의 화면간 예측에서 움직임 벡터 후보군을 구성할 때 주변 블록의 위치가 픽쳐의 경계 바깥이면 후보군 구성 과정에서 제외되어 픽쳐 경계에서 코딩 효율이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 360 비디오의 부/복호화를 위한 투영 방법의 특성을 이용하여 이미 복호화된 정보로부터 픽쳐의 경계에서 추가로 후보군을 구성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 JVET-360 CTC의 임의 접근 환경에서 VTM6.0 및 360Lib9.1와 비교한다. 그 결과로써 제안하는 방법은 추가 계산 복잡도 없이 휘도 성분에서 평균 0.02%, 색차 성분에서 각각 평균 0.05%, 0.06%의 비트율 감소를 보이고, 픽쳐의 경계에서는 비트율이 휘도 성분에서 평균 0.29%, 색차 성분에서 각각 평균 0.45%, 0.43% 감소하였다. 그리고 DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality-Scale) 방법을 통해 제안하는 방법의 주관적 화질 평가를 수행하여 MOS (Mean Opinion Score)값을 얻는다. MOS값은 평균 0.03 향상되었고, MOS값과 비트량을 이용하여 BD-MOS를 구한다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 최대 8.78%, 평균 5.18% 향상하였다.
내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시킬 때는 일련의 태스크들의 집합을 수행하여야 한다. 이러한 태스크들은 특정 하드웨어로 구현 될 수도 있고, 특정 프로세서에서 구동되는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시키기 위하여 하드웨어/소프트웨어의 자원 선택 및 작업 분할이 필요하게 되고 이때 하드웨어 및 소프트웨어의 성능 예측이 이용된다. 하드웨어 성능 예측과 달리 소프트웨어 성능 예측은 구동 환경과 밀접한 관계가 있으며, 하드웨어 소프트웨어 통합 설계를 위하여 최적 및 최악의 수행 시간 경계를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 수행 시간 경계의 엄격한 예측은 저 비용의 프로세서를 사용할 수 있게 하며, 시스템 비용을 낮추는데 도움을 준다. 본 논문에서는 ARM용 내장형 시스템을 고려하여, loop문의 반복 횟수 경계 값과 프로그램의 추가적인 경로 호출 정보를 이용하여, 수행 시간의 경계를 최대한 실제 값에 접근하도록 예측하는 도구를 개발하였다. 개발된 도구는 현재 i960과 m68k 아키텍처를 지원하는 "Cinderella"라는 시간 분석 도구를 기본 도구로 활용하고 있다. ARM 프로세서를 지원하기 위하여 제어흐름과 디버깅 정보를 추출할 수 있는 ARM ELF 목적 파일 모듈을 추가하고, ARM 명령어 집합을 처리할 수 있는 모듈을 기존 도구에 추가하였다. 여러 가지 벤치마크 프로그램을 대상으로 실시한 실험 결과, 임의의 입력 데이타를 이용하고 수행 횟수를 고려한 ARMulator의 수행 시간이 구현된 도구에서의 정적인 수행 시간 예측 경계 값으로 들어오는 것을 확인할 수 있었다.
불연속면을 따라 점토 등의 충전물이 포함된 경우에는 불연속면의 방향이 유리하게 작용하 더라도 사면안정에 불안정성을 초래한다. 연구지역의 사면활동은 점토충전물과 풍화토의 경계를 따라서 발생하였다.이것은 물성의 차이를 보이는 경계부분이 존재했기 때문이며,암석에서 엽리 등이 구조적 운동에서 약대로 작용하여 층간의 슬립을 유도하는 현상과 매우 유사하다. 대부분의 해석에서 점토충전물이 존재할 경우에는 하나의 불연속면으로 설정하여 해석한다. 이때의 불연속면은 점토층 내에서의 활동면으로 해석되므로 점토와 원지반과의 경계부에서의 해석 값과는 상당한 차이를 보이게 되고 점토의 물리적 성질에 많이 지배된다. 점토충전물로 인한 활동사면의 안정성 평가 결과는 충전물에 의한 불연속면의 파괴유형에 따른 강도정수에 의해 안전율에 상당한 차이를 보인다.
본 논문에서는 실시간으로 상호작용이 가능한 광범위한 3차원의 넓은 외부영역을 렌더링하기 위해 공간문할 방법으로 제한적 옥트리를 이용하고, 충돌검출 방법으로 계층적 경계상자를 사용하여 효과적으로 충돌검출을 하는 방법을 소개한다. 넓은 외부 영역을 동적으로 빠르게 처리하기 위해 공간을 분할시켜 처리영역을 축소하고 3차원 공간을 고정볼륨 바운드를 구축한 후 이를 처리 값으로 이용한 계층적 경계상자를 이용하여 충돌처리를 한다. 옥트리는 정적인 물체에 대한 정확한 표현 시 주로 사용되나 본 논문에서는 이를 동적인 환경에 이용하기 위하여 제한적 OSF를 사용한다. 또한 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있는 방법과 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제안한다.
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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