다층 신경망의 학습에 있어서 역전파 알고리즘은 시스템이 지역적 최소치에 빠질수 있고,탐색공간의 피라미터들에 의해 신경망 시스템의 성능이 크게 좌우된다는 단점이 있다.이러한 단점을 보완하기 의해 유전자 알고리즘이 신경망의 학습에 도입도었다.그러나 유전자 알고리즘에는 역전파 알고리즘과 같은 미세 조정되는 지역적 탐색(fine-tuned local search) 을 위한 메카니즘이 존재하지 않으므로 시스템이 전역적 최적해로 수렴하는데 많은 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역전파 알고리즘의 기울기 강하 기법(gradient descent method)을 교배나 돌연변이와 같은 유전 연산자로 둠으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정(local fine-tuning)을 위한 메카니즘을 제공해주는 새로운 형태의 GA-BP 방법을 제안한다.제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 3-패러티 비트(3-parity bit) 문제에 실험하였다.
고분해능복사계(AVHRR) 자료로부터 산출한 아시아지역 지면피복 분류자료들 (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd)의 분류특성을 분석하였으며 이를 근거로 하여 이 지역에 대한 지면피복의 분류를 시도하였다. 서로 다른 지면피복 분류 자료들의 비교를 위하여 지도 투영법을 일치시켰으며 지면피복 정의가 유사한 유형들만 비교하였다. 세 지면피복 자료에서 분류가 모두 일치하는 비율은 33.57%이고 3 자료 중 두 자료에서 분류가 일치하는 비율은 49.69%로 나타났다. 전체적으로 나대지(사막), 도시 및 혼합림과 같이 식생의 생물리적 특성이 뚜렷한 유형들에서는 분류의 일치율이 높게 나타났다. 반면에 농지, 낙엽활엽수림, 및 낙엽침엽수렴과 같이 식생의 생물리적 특성이 유사한 유형에서는 일치율이 낮게 나타났다. 분류에 사용된 기본 입력자료수, 지면피복 유형수,분류기법 및 입력 자료의 전처리 수준 등이 지면피복 분류 결과에 차이를 유발한 것으로 판단된다. 지면피복 자료들의 비교결과와 각 유형별 식생지수의 평균 계절변동 특성을 이용하여 이 지역에 대한 지면피복 분류자료를 보완하였다.
집중호우로 인한 도시 내수배제 능력의 부족으로 월류가 발생하거나 하천의 제방붕괴, 통수능의 부족 등으로 인하여 범람이 발생하는 경우, 재해 예방차원에서 가장 근본적인 것은 침수의 양상을 파악할 수 있어야 한다. 즉, 어느 지역까지 침수지역이 확장될 것인가, 얼마나 빠르게 범람된 흐름이 흘러갈 것인가, 그리고 언제 홍수위가 감소할 것인가를 파악하는 것이 매우 중요하다. 그러므로 국내 도시지역 지형특성에 적합한 침수예측 모형의 개발이 필요하며, 이를 이용하여 다양한 범람 조건을 좀 더 합리적으로 모의할 수 있게 된다. 또한 물리적인 모형과의 비교를 통해 매우 복잡한 지형을 가진 도시침수계산 등이 이루어질 수 있으며, 침수구역에 대한 적절한 예 경보 및 피난대책의 수립이 가능하게 된다. 본 연구에서는 기존의 DEM 기반 침수해석 모형에서 계산시간이 오래 걸린다는 단점을 보완하기 위해 Sub-Grid를 적용한 침수해석 모형을 개발하였다. 하나의 격자는 $e_1$, $e_2$, $e_3$, $e_4$의 표고를 가지는 4개의 보조격자로 구성하였다. $25m{\times}25m$의 Sub-Grid를 갖는 $50m{\times}50m$의 격자에 대한 침수해석 결과와 Sub-Grid가 없이 $25m{\times}25m$ 및 $50m{\times}50m$ 격자로 구성된 대상유역에 대한 침수해석 결과를 비교하였다.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사 도를 나타내는 문서 값을 계산할 수 없기 때문에 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델 P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백(Local Context Analysis Feedback)을 이용한 웹 정보 검색 모델을 이용한다. 지역적 문맥 분석 피드백 모델의 연산 특성이 MMM(Max and Min Model), Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
초고속급 속도를 가지는 광대역통신서비스가 본격화됨에 따라 유선을 이용한 서비스뿐만 아니라 무선을 이용한 광대역서비스도 제공되고 있다. 이러한 초고속광대역서비스를 제공하는 무선시스템중 하나인 B-WLL 시스템은 시스템 구성상 서비스구간을 유선을 이용하여야 하는 불편함이 있다. 이를 보완하기 위해서 신규 수요지역 서비스구간을 유비쿼터스 환경의 지역무선 구축을 고려하였고, 이에 2GHz의 주파수를 이용하여 언제, 어디서든지 접속과 이동성이 요구되는 무선랜 구축을 위한 셀 설계 방안을 제시한다.
우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.
한강 "수변구역"에서 비점오염물질의 공공수역 유입을 억제하기 위한 다양한 방법들 중에서 보편적이고 자연친화적인 방법은 다양한 생물의 서식공간이며, 동시에 본류로 유입되는 과정에서 수질을 정화시키는 수질개선 공간인 수변완충구역, 또는 지대를 설정하여 관리하는 것이다. 그러나 이러한 수변완충지대 효과 분석 및 설정에 관한 연구는 국내에서 아직 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 수변구역의 자정능력을 높이는 것은 물론 그 밖의 하천 연안에서 비점오염물질의 차단과 처리능력을 증진시키고 수변 생태계의 서식처 보전 및 복원을 위해서 수변완충지대의 수질정화 기술개발과 생물다양성을 창출하는 수변완충지대 조성 기법을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 기존 수변완충지의 추가적인 조성과 보완, 시험완충지 생태구조 및 기능 기초조사, 시험완충지 오염부하 저감효과의 실험 및 분석, 수변완충지대 설치 구상 등의 연구를 수행하여 수변완충지대 조성 시 설정 폭을 산정할 수 있게 하였다. 수행 지역은 한강수계 지역으로 남한강 수변인 경기도 양평군 병산리에서 실시하였으며, 잔디와 갈대, 갯버들, 혼합지역, 자연그대로의 상태(대조지역)의 5 구역으로 구분하였고, 거리별, 깊이별 샘플을 채취하여 유입수에 대한 오염물질 제거효율을 도출하고, 이를 이용하여 수변완충지대의 설계 시 필요한 유역의 폭, 면적, 길이 등과 같은 설계인자를 도출할 수 있도록 하였다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
수작업에 의한 보전관리방식은 고장신고에 의하여 수행되는 사후 관리방식으로서 가입자 회선의 급속한 증가에 따라 필요한 보전 인력 확충이 어렵고 보전 작업량의 예측이 힘들어 정확한 보전계획 수립이 불가능하다. 또한 고도로 숙련된 운용요원을 요구하는 수동식 시험대는 교환기종마다 상이하여 획일적인 보전관리가 이루어지지 않는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가입자 시설 집중보전 시스템 (SLMOS)을 개발하였다. SLMOS구성은 일정 지역별로 지역보전 센터를설치, 여러 전화국을 수용하는 형태로서, 가입자 고장신고 접수 및 수리시험 요원을 집중시켜 인력절감을 꾀하며 각종 보전업무의 전산화로 가입자 서어비스의 질적 향상 및 능률적인 보전관리를 도모한다. 가입자 고장신고는 집중화된 접수요원이 담당하며 전화번호만 key-in시키면 고장원인 및 수리약속 시간이 CRT화면에 나타나므로 가입자에게 정화한 정보를 제공한다. 지역보전 센터의 프린터에는 접수요원이 받은 고장신고 내용 및 심야에 실시된 예방시험의 결과가 출력되므로 통제석에서 이를 분석, 해당 수리 시험석으로 분배한다. 모든 요원의 작업내용은 고장기연 data base에 저장되므로 지역보전 센터 의 관리자는 원하는 각종 통계, 분석 자료를 출력시킬 수가 있어 보전업무의 효율적 운영을 할 수 있게된다. SLMOS의 software개발에 UNIX 0S를 사용함으로써 machine independence와 시스템의 융통성 및 Portability를 추구하고있으며 신고접수, 수리에 mask기법및 한글사용으로 용이하게 시스템을 사용할 수 있도록 하였다. 자동 선로시험 장치에 $\mu$-processor를 내장시켜 예방시험 기능의 추가와 자동 고장판정으로 운용요원의 기량에 의존하는 방식의 탈피를 시도하였다. 본 연구개발은 81년에 착수하여 84년에 완료할 예정이며 82년말 중앙전화국 시험실에서 연구소 computer와 on-line 방식으로 시험 운용을실시하였다. 83연도에 시스템기능을 보완 및 추가 개발하고 84년도에 현장 및 실용화 시험을거쳐 한국전기통신공사에 공급할 계획이다.
본 연구는 광주지역 특성화고의 안정적 지원 방안을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 광주지역 일반현황 및 지원현황을 분석하고 지원계획을 검토하였다. 광주시교육청은 타교육청에 비해 지역특성 및 산업계 수요에 다른 특성화 고교 및 산학협력, 특성화고교 및 산학협력 관련 지원, 우수교원 확보 지원, 단위학교 특성화 및 산학협력 지원 등을 제시하고 있다. 반면에, 특성화 고등학교 특성화가 학교 전체보다는 학과단위에 머물러 있는 것이나 현장실습을 위한 산업체와 연계 강화, 직업교육 활성화를 위한 재정확보 노력 및 성과 등에 대해서는 지속적인 제고와 개선을 위한 노력이 요구되며 이를 보완하기위해 광주광역시 특성화고의 향후 지원방안 및 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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