본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
제품계열아키텍처는 제품에 따라 선택될 수 있는 가변요소를 포함하고 있는 아키텍처이다. 제품계열아키텍처부터 특정 제품을 위한 유효한 아키텍처를 유도하기 위해서는 제품계열아키텍처 내의 가변요소들을 체계적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 특성모델과 제품계열아키텍처 모델간의 명시적인 대응관계를 통해서 제품계열아키텍처의 가변성을 관리한다. 하지만, 이들 모델 간의 대응관계가 올바르지 않거나, 제품계열 아키텍처의 구성요소들 간에 일관성이 없다면, 제품계열아키텍처의 가변성 관리가 올바르게 이루어지지 않게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저, 제품계열아키텍처를 개념, 프로세스, 배치, 모듈의 네 가지 관점의 모델로 정의하고, 특성 모델과 이들 모델 사이의 대응관계를 정형적으로 정의 한다. 이를 바탕으로 제품계열아키텍처의 올바른 가변성 관리를 위해서, 제품계열아키텍처 모델의 일관성, 다른 관점의 아키텍처 모델간의 일관성, 특성모델과 제품계열아키텍처 모델간의 일관성 검사를 위한 규칙을 정의한다. 이러한 일관성 규칙은 제품계열아키텍처로부터 유효한 제품 아키텍처를 유도하기 위한 이론적 기반을 제공한다.
본 논문은 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인들에 관한 연구이다. 아동적 도 덕성 발달에 관한 경험적 모델은 기존 경험적 연구들을 기초로하여 설정되었다. 모델에 포 함된 변인들은 미시체계환경 중간체계환경 거시체계환경으로 범주화 하였다. 미시체계환경 은 심리적으로 근접하기 때문에 어린이의 도덕성 발달에 다른 체계보다 더 강한 영향을 미 치리라 가정하였다 다중회귀분석기법으로 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인의 순효 과를 검증한 결과는 다음과 같았다. (1) 모델에서 대부분 이론적 변인들은 아동의 도덕성 점 수에 유의미했으나 (2) 그 중에서는 미시체계환경은 아동의 도덕성 발달에 가장 유의미한 변인으로 나타났다. 특히 부모와의 의사소통정도는 아동의 도덕성발달에 대단히 중요한 요 인으로 나타났다.
대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.
최근 기후변화로 인하여 전 세계적으로 과거 강우사상에서 확인되지 않는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이에 따른 피해도 증가하고 있다. 미래의 기상학적 변동성 및 기후변화 영향은 지구순환모형 (General Circulation Models, GCM)을 통해 구체화되며 가장 일반적인 기후변화 전망자료로서 활용된다. 그러나 산정된 기후변화 시나리오마다 서로 그 특성에 차이가 있으며 이러한 이유로 다양한 원인으로 인해 큰 변동성을 가지는 미래 극치강우를 하나의 시나리오로 분석하기에는 무리가 있다. 또한 다양한 시나리오를 통해 분석한 결과값이 상이하며 이러한 시나리오별 산정 결과의 차이는 사용자에게 혼란을 야기할 수 있어 이를 하나의 결과로 나타낼 필요성이 있으나 정량적인 대푯값을 얻기 위해 특정 시나리오를 선택하는 것은 신뢰성에 문제가 있다. 본 연구에서는 시나리오들을 정량적 지표에 의거하여 혼합된 하나의 시나리오로 표출하고자 하였다. CORDEX-RCMs 시나리오 중 HadGEM3-RA, RegCM, SNU_WRF 및 GRIMs를 입력 자료로 하여 다중모형앙상블(Multi-Model Ensemble, MME)을 통해 낙동강 유역의 극치강우에 대한 하나의 최적 기후변화 시나리오를 도출하고자 하였으며 계층적 베이지안 (Hierarchical Bayesian Model, HBM) 기법을 통하여 기후변화 시나리오에 내제된 불확실성에 대한 정량적인 해석을 수행하였다.
기존의 공간 관계 추출은 관계 속성 추출 후 적합한 개체와의 관계 형성이 불명확한 점과 한 개체가 다중관계에 속할 때 관계 형성이 불확실한 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 최근 개체명 관계 추출에서 사용하는 표 방법을 공간 관계 추출에 적용하였다. 기존 모델과 제안 모델을 비교하기 위하여 상한 성능을 측정하였으며, 그 결과 제안 모델이 더 우수함을 보였다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.
본 연구에서는 명시적-반성적 접근을 활용한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 이해에 미치는 영향을 탐색했다. 연구를 위해 서울 J 초등학교 4학년 2개의 학급을 선정하여 각 학급을 실험반과 통제반으로 선정하였다. 실험반에서는 명시적-반성적인 방법으로 모델링 수업을 5차시 동안 진행하였으며, 통제반에서는 4차시 동안 암시적 방법으로 모델링 수업을 진행하였다. 수업 사전·사후에 메타모델링 지식 다섯 가지 요소인 '모델의 의미, 목적, 설계와 구성, 가변성, 다중성'에 대해 설문 및 면담을 수행하였다. 연구 결과 메타모델링 지식 요소 중 실험반에서는 '모델의 의미(모델의 예)', '모델의 목적', '모델의 가변성', '모델의 다양성' 영역에 대한 이해가 높아지는 변화가 나타났지만, 통제반에서는 여전히 모델의 의미를 파악하지 못하는 학생이 다수였으며 모델과 모델링의 본성에 대해 다양하고 폭넓은 이해가 아닌 모델링 수업과 관련된 제한된 이해에 머물렀다. 본 연구를 통해 명시적-반성적 메타모델링 지식을 강조한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 변화에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권2호
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pp.302-308
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2012
해상통신의 제약을 극복하는 해상통신망 모델로 자율망 모델이 있다. 육상 데이터통신망의 다양성과 혼재성을 활용하여 해상통신망에 더 강한 연결성과 확장성을 부여하려는 연구의 일환으로 이 논문에서는 해상자율망 모델에서 다양한 해육상의 캐리어를 활용하는 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 이것은, 기존의 최소 홉 수가 아니라 목적선박과의 거리에 의거하여 캐리어별 최적경로를 탐색하고 그 가운데 응용과 캐리어의 전송특성과 거리의 정규값을 고려하여 최적 캐리어의 경로를 최종적으로 선택하는(NLTCR) 방식이다. 기존의 최다승방식(MWR)과 단순 전송특성 정규값에 의한 방식(NTCR)과 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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