본 논문에서는 컴퓨터 픽업 모델에 대한 개선 방법을 제안한다. 기존의 컴퓨터 픽업은 레이 추적 모델에 입각한 핀홀 모델 방법을 사용한다. 비록 기존 방법이 매우 유용한 방법이지만 원거리에 위치한 물체를 픽업시 화질 열화가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 보다 정교한 픽업 방법을 제안한다. 제안된 픽업 모델은 실제 센서가 화소를 만들 때 입사하는 레이들을 누적하는 과정을 첨가함으로써 얻어지고, 구조적으로 에이리어싱 현상에 더 강인하다. 제안된 방법을 입증하기 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 제안된 방법이 기존 방법보다 우수함을 입증했다.
이동통신 텔레트래픽 모델은 Network Traffic 모델과 Traffic Source 모델이라는 두 개의 하부모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역 특성을 고려한 traffic source 모델을 제시하고, 이동통신 트래픽 시뮬레이터인 MobCall을 구현하였다. MobCall은 사용자 이동성을 각 지역별 차량 평균 속도와 수송분담율을 적용하고 있다. 구현된 MobCall을 이용하여 서울 도심 주거지역과 상업지역에서의 누적 발생 호 수, 교통량에 따른 핸드오프 율, 고속도로에서의 핸드오프 율, 그리고 호 점유 시간 변화에 따른 핸드오프 율을 결과로 제시하였다. MobCall은 기지국에서 사용자 호 패턴에 따른 동적 핸드오프 버퍼링과 같은 기능적 요소를 설계 단계에서 고려할 수 있다.
소프트웨어 시스템이 양도된 이후에 시스템의 크기가 성장하는 과정을 나타내는 수학적 모델인 소프트웨어 성장 모델은 시스템의 크기와 계획된 크기를 달성하기 위해 요구되는 노력을 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문은 먼저 시스템의 크기 변화량이 추가되는 노력에 비례하고 시스템의 복잡도에 반비례한다는 가정하에서 소프트웨어 성장 모델을 유도한다. 이 모델에서는 시스템의 복잡도가 중요한 역할을 하는데, 본 논문에서는 시스템 크기의 멱함수 형태인 복잡도를 제안하고 실제 자료에 적용하여, 그 유용성을 보인다. 멱함수 형태의 시스템 복잡도는 추가로 복잡도 비교할 수 있게 하는 측도를 제공하는데, 이 측도는 시스템 크기에 무관하므로 크기가 다른 소프트웨어 시스템의 복잡도를 비교하는데 유용하게 사용될 수 있다.
기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.
파프리카 생산성에는 광량이 매우 중요한 요인으로 작용하나 광량을 독립변인으로 한 파프리카 생산성 추정을 위한 표준 모델 개발에 있어 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 표준 모델을 개발할 시 독립변인으로서 외부 광량의 활용 적합성을 높이기 위한 방법을 알아보기 위해서 수행되었다. 선형회귀 분석 시 독립변인(누적 외부광량)과 종속변인(누적 생산성)을 전체 농가 생산성의 평균값, 그리고 그 평균값을 기준으로 이상과 미만(MHFP, MLFP)으로 분류하여 각각 평균값을 활용하였다. 도출된 선형회귀모형의 RMSE 값은 MHFP의 모델에서 0.9418kg·m-2로 MTFP 모델의 1.5468kg·m-2, MLFP 모델의 1.3812kg·m-2보다 크게 낮았다. 그리고 시간(월)이 경과함에 따른 RMSE 값도 MHFP에서는 모든 월에 1.0 kg·m-2 이하로 가장 낮았다. 따라서 외부 광량을 활용한 파프리카 생산성 추정을 위한 회귀모형 개발 시 농가들의 생산성 차이를 적합한 방법으로 분류하여 분석하는 것이 추정 모델의 적합성을 향상시킬 것으로 판단된다.
가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.
복수기를 통한 해수유입은 증기발생기내에 부식환경을 조성시키게 한다. 이론적 분석을 통하여 복수기누설시에 해수증의 불순물인 염소가 2차계통내에 누적되는 경향을 영광원전을 모델로하여 평가하였다. 분석결과 해수누설시에 고농도의 염소가 증기발생기내에 누적되는 것으로 나타났으나, 이는 증기 발생기내의 수질을 산성분위 기로 조성시킬 것으로 판단되었다. 복수기의 최대허용 설계누설(0.5 gpm)시에는 증기발생기 취출수량을 최대로 늘리고, 복수기정화계통을 가동하더라도 증기발생기에 2.3 ppm 및 복수기집수정에 0.6 ppm의 염소가 누적되는 것으로 나타났다. 또한 증기발생기에서의 염소농축계수는 아래와 같이 전적으로 취출수량 및 정화계통효율에만 의존하는 것으로 나타났으며,(equation omitted)취출수 및 정화계통은 2차계통내의 불순물을 제거하는데 효과적인 것으로 평가되었다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
전형적인 소프트웨어 생명주기 모델은 결점이 추가되거나 제거되는 단계들의 일련의 순서로 구성되어 있다. 우리가 원하는 수준의 품질을 달성하기 위해서는 소프트웨어 개발 전 과정에서 결점 제거를 수행하여야 한다. 잘 알려진 단계기반 결점 프로파일은 Gaffney 모델이 있다. 이 모델은 결점 제거 프로파일이 Rayleigh 분포를 따르며 단계 인덱스 번호를 모수로 하고 있다. 실제 개발되는 소프트웨어에 Gaffney 모델을 적용시 제거된 결점이 최대값이 되는 점을 위치 모수가 표현하지 못하는 문제가 있다. 그러므로 Gaffney 모델은 실제 결점 프로파일을 표현하지 못한다. 본 논문은 2개의 다른 모델을 제시한다. 하나는 수정된 Gaffney 모델로 위치 모수를 교체하기 위해 Putnam의 SLIM 모델의 모수를 도입하였다. 다른 하나는 누적 결점 프로파일이 S자 형태를 보여 성장곡선 모델을 제시하였다. 제안된 모델은 5개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻어진 결점 프로파일 분석에 의해 검증하였다. 실험 결과 제안된 모델이 Gaffney 모델 보다 좋은 결과를 얻었다.
휨항복 이후 주기하중을 받는 철근콘크리트 부재(보와 전단벽)에서는 길이방향의 인장변형이 누적 된다. 이러한 길이방향 인장변형은 철근 콘크리트 부재의 강도 및 변형능력을 저하시킬 수 있다. 본 연구에서는 비선형 트러스 모델해석을 통하여 철근콘크리트 부재에 발생되는 길이방향 인장변형의 메커니즘을 분석하였다 그 결과, 길이방향 인장변형은 소성힌지의 길이방향 철근에 발생되는 잔류인장 소성변형으로 인하여 발생되고, 대각 콘크리트 스트럿의 전단력 전달 메커니즘이 길이방향 인장변형의 크기에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로 주기거동 동안 철근콘크리트 부재에 누적되는 길이방향 인장변형을 평가할 수 있는 간단한 평가식을 제안하고, 다양한 재하이력을 갖는 보 실험결과와 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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