최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.
매개효과 검정기법으로 널리 사용하고 있는 Baron and Kenny 접근법, Sobel, Aroian, Goodman 검정법들의 통계적 검정력이 약할 뿐만 아니라, 정확하지 않다는 비판이 대두되면서, bootstrapping 기법이 대안으로 제시되고 있다. 이에 본 연구는 bootstrapping 기법을 토대로 세 개 이상의 변수로 구성된 다중매개모델에서의 매개효과 검정을 위해 가상의 phantom 변수를 도입하여 검정하였다. 특히, 경영전략분야의 자원기준관점 연구에서 진행되고 있는 조직자원과 매개변수 흡수능력, 그리고 기술사업화역량 관계 모델을 다중매개모델로 설정하여, bootstrapping 접근방법과 phantom 변수 설정을 통해 총간접효과 크기와 유의확률을 계산하고, 흡수능력의 매개효과를 검정하였다. 검정결과 매우 효율적이고, 체계적인 매개효과 검정이 가능하였음을 확인할 수 있었으며, 인적자원과 물적자원의 자원 특성에 따라 흡수능력의 매개 특성도 차이가 있음을 확인하였다.
컴퓨터 그래픽스를 비롯한 여러 응용 분야에서 3차원 다면체 모델에 대한 매개 변수화(parameterization) 기법이 중요하게 연구되어왔다. 매개 변수화에 대한 연구는 주로 3차원 다면체 모델을 2차원 평면으로 매핑 시켜주는 문제를 고려하는데, 이러한 매핑 과정에서 종종 다각형의 세밀한 형태를 제대로 표현하지 못하거나, 텍스처 매핑 등의 기법을 적용할 때 일부 왜곡이 발생하는 문제가 발생하고는 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 여러 가지 왜곡 처리 방법이 연구되었지만, 3차원 물체의 임의 영역에 대한 사각형 형태의 부분 매개 변수화(local parameterization)를 수행하기에는 종종 한계점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 투영 등위 집합이라고 하는 수학적 도구를 사용하여 3차원 다면체 모델의 특정 지역을 효과적으로 매개 변수화 해주는 기법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자가 지정한 임의의 영역에 대해 등간격의 곡선을 생성한 후, 이를 이용하여 사각형 형태의 영역에 대한 부분 매개 변수화 정보를 추출하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 새로운 부분 매개 변수화 기법에 대하여 자세히 설명한 후 실험 결과를 기술하도록 한다.
3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅은 3차원 공간상에서 3D 모델 데이터의 표면에 직접 브러쉬를 이용하여 페인팅하는 것을 말한다. 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅을 구현하기 위해서는 매개변수화와 브러쉬 드로잉이 중요하다. 본 논문에서는 3D 공간상에서 평균값좌표를 이용하여 3D 모델의 표면 메쉬상에 텍스쳐 페인팅을 수행하는 효과적인 방법을 제안한다. 기존 연구가 가지고 있는 문제점은 반복적인 매개변수화의 과정과 그로 인한 해상도의 큰 변화이다. 이러한 반복적인 매개변수화 과정을 피하기 위하여 주어진 메쉬에 한 번의 전역적 매개변수화를 적용시키고, 3차원상의 메쉬에 직접적으로 페인팅 할 수 있는 인터페이스를 제공하였다. 결과적으로 2차원으로의 텍스쳐 수정 과정 및 랜더링 과정을 반복적으로 적용할 필요가 얼게 되어 3차원 모델러에게는 매우 효율적인 방법을 제공할 수 있다.
1회의 회분실험 데이터로부터 효소반응 속도식의 매개 변수를 쉽게 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 여러 가지 반응패턴을 갖는 모델식에 있어서 효소반응 데이터를 적용시킨 결과 정확하고 간편하게 매개변수값을 추정할 수 있었다. 가역반응의 경우에는 3개의 매개변수를 갖는 모델식의 형태로 평형 기질농도 및 매개변수를 추정할 수 있었다. 또한 반응특성이 잘 알려져 있지 않은 효소 반응 시스템에 있어서는 효소반응이 기질이나 생산물의 저해작용을 받는지 여부와 그 저해패턴을 확인할 수 있었다.
본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.
본 문은 Lade의 단일항복면 구성모델(single work-hardening model)을 선정하여 사질토의 거동해석에 필요한 토질매개변수를 실내시험을 하여 구하는 과정에서 필연적으로 발생하는 실험오차가 해석결과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구방법으로서는 백마강 모래에 대하여 등방압축-팽창시험과 구속압력을 달리한 일련의 배수삼축시험을 하고 이 시험자료를 이용하여 회귀분석을 근거로, 본 연구에서 개발된 토질 매개 변수 결정 프로그램에 의해 기찬매개변수를 결정하고 그 평균치에서 표준편차를 증감시켜 축방 향변형률에 대한 축차응력 및 체적변형률의 상계 및 하계 범위를 밝힘으로서 각 토질매개변수의 민감도를 규명하였다. 그 결과 토질매개변수결정 프로그램의 실용성이 크다는 것을 화인하고 Lade의 단일항복면 구성모델의 예측능력이 좋다는 것을 알았다.
본 논문은 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링기법을 제안한다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형 조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3 개의 하프파이프(half pipe)와 2 개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
최근 인터넷 쇼핑몰과 관련된 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 쇼핑몰에서의 고객 만족과 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 상호 독립적이 아닌 종합적 측면에서 매개성에 관한 검증을 위해 공분산 구조 분석을 통해 경쟁모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 인터넷 쇼핑몰에서 플로우와 신뢰는 상호 독립적인 관계를 고려한 모델 보다 동시성 차원의 매개성의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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