본 논문에서는 비선형 변환에 의해 입력신호를 고차원의 확장공간으로 변환한 후, 주성분분석기법(PCA)에 의해 신호의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 특징추출을 위해 사용되는 기존의 주성분분석기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 확장공간상에서 구간별로 입력데이터를 분할한 후 주성분분석기법에 의해 구간별 특징을 추출하는 서브패턴기반 주성분분석기법(SpPCA)을 적용하였다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 생체 스펙트럼 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.
터널 굴착에 따른 연구지역내 지하수체의 거동 특성을 파악하기 위하여 터널 굴착시 그라우팅 이전의 초기 유출량과 초기 그라우팅 이후의 구간별 유출량을 측정하였고 단열구조와 비교, 분석하였다. 초기 유출량은 120,990 m$^3$/day이며, 초기 유출이 심했던 구간은 크게 6개 구간으로 세분할 수 있다. 초기 그라우팅 후 지하수 유출이 심했던 구간 역시, 그라우팅 이전과 마찬가지로 6개 구간으로 세분할 수 있다. 그라우팅 전, 후의 유출량을 비교해 보면 그라우팅후의 유출량은 42,844m$^3$/day으로, 그라우팅 전에 비해 많이 감소되었다. 터널 굴착시 터널내로 유출되는 지하수의 대부분은 터널과 직교 혹은 사교하여 관통하고 있는 단층 및 단층 파쇄대와 연장성이 양호한 절리면들을 따라서 유동되고 있다. 터널내의 지하수 유출에 영향을 미치는 단열들은 대체로 4조의 불연속면군으로 분류 할 수 있는데, 주 분포방향은 크게 TSet 1 : N60-85$^{\circ}$W, TSet 3 : N40-50$^{\circ}$E, TSet 3 : N10-20$^{\circ}$E, TSet 4 : N70-80$^{\circ}$E이다.
본 논문에서 구조 분석 기법을 이용하여 음악을 구간들로 나누고, 그 구간 중 대표 구간들을 자동으로 설정 후 다수의 사용자에게 그 구간들에 대한 분위기 값을 입력받은 후 이 값들을 바탕으로 구간의 대표 분위기를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한, 이렇게 결정된 대표 분위기와 그 구간의 음악적 특징들을 이용하여 음악 분위기 판별 실험을 하였다. 이를 위해 음원의 분위기를 211명에게 수집하였고, 음원에서 특징들을 결정계수를 이용하여 특징의 수를 줄인 후 신경망을 이용하여 학습 및 판별을 하였다. 그리고 Leave-one-out 교차 검증을 통하여 성능 분석을 하였다. 실험결과, 3,000번 학습 시 은닉층 17개를 이용하였을 때 66%의 판별율을 보였다.
음성 신호의 인식 시스템에서 분류 인식과정은 최종 인식과정에 필요한 복잡한 처리 과정을 줄여주기 때문에 유용하다. 본 논문에서는 종성 폐쇄음의 구간을 검출하는 분류인식 아고리듬을 제안하였다. 한국어의 종성 폐쇄음은 항상 모음 뒤에 발음되며, 그 특징은 모음 구간 내에 포함된다. 종성 폐쇄음 발음시에 연구개가 급히 닫히므로 에너지의 급격한 감소가 일어나고, 폐쇄 구간은 50~150msec간 지속된다. 이러한 성질을 나타내는 파라미터로 프레임간 에너지 차를 제안한다.
본 논문에서는 먼저 심전도 진단을 위한 처리 과정별 관련 연구내용을 살펴본 후 심전도 신호의 리듬 특징을 이용하여 부정맥을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 특징 추출에서는 리듬 구간에 대하여 동일성 및 규칙성 등의 리듬 및 심박 분포에 관련되는 특징을 추출하게 되며, 리듬 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 미리 구축된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하게 된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 리듬 유형에 대한 실험을 통하여 정상 리듬 규칙만으로도 100% 부정맥 검출 성능을 보였으며, 부정맥 리듬 규칙으로는 유형 분류 적용 가능성을 확인하였다.
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
본 연구는 지형학적 특성을 고려한 하천 정비 기법에 응용될 수 있는 기존의 외국 하천 분류 체계를 소개, 검토하고 하천의 형태를 표현하는 지형 인자를 이용하여 하천 분류 체계를 개발하는데 목적이 있다. 개발된 분류 체계는 지류의 유입이 없는 하도 구간을 분류 단위로 하였으며 1) 하도의 제약도를 반영하는 곡저폭지수, 2) 평면형을 반영하는 사행도와 3) 하상 재료를 기본적인 지형 인자로 채택하였다. 본 연구의 분류 체계는 전체 24개 유형으로 구성되며, 각각의 하천 유형별로 하곡 지형, 주요 하상 지형, 유수의 지형형성작용 및 교란 요소를 간략하게 제시하였다. 마지막으로 개발된 하천 분류 체계를 이용하여 청미천과 임진강의 하도 구간별 특성을 설명하고 Rosgen 분류 체계와 비교함으로써 본 분류 체계의 적용성을 검토하였다.
교통사고 분석구간 선정은 유사한 사고유형을 하나의 동일집단으로 처리함으로써 분석의 효율성을 높이고, 효과적인 개선 사업을 위해 그 순위를 결정하는데 필요한 작업이다. 기존에는 도로이정에 기초하여 균등하게 분할하는 방법을 주로 사용하여 왔는데 사고간의 유사성을 전혀 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 최근 도로이정보다는 사고간의 유사성을 고려하여 구간을 선정하는 방식인 Slider length 적용기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 Slider length 적용기법의 한 방법론으로써, 군집분석에 사용되는 비계층적 분류기법인 K-평균법을 사용하여 가장 인근거리에 발생된 사고들이 최대한 하나의 집단으로 분류될 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 또한 이의 검증을 위해 경부고속도로 부산방향으로 총연장 25.6km구간에 대하여 균일간격에 의한 분할방식과 K-평균법을 이용한 분할방식에 대해 상호 비교를 통해 그 효율성을 검토하였으며, K-평균법이 사고의 유사성이나 인접성을 감안하여 효율적으로 분석구간 선정에 적용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 강우의 수문학적 특성을 고려하여 단시간강우의 시간분포를 분석하고, Huff의 무차원 누가곡선을 제시하였으며, 강우의 수문학적 특성은 지속기간, 강우의 발생원인(장마, 태풍, 집중호우, 전선형강우), 구간변화 등으로 분류하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 도시지역의 단시간 강우의 최대강우강도는 전방위구간에서 발생할 확률이 가장 높게 나타났으며, 둘째, 강우발생원인별 분류에서도 전반적으로 전방위구간에서 최대강우강도가 발생하였으나 태풍의 경우에는 후방위구간에서 최대강우강도가 발생하였다. 셋째, Huff의 6구간 분석에서는 동일한 위치에 해당되는 제2구간에서 우세하였다. 넷째, 전기간 강우자료를 이용한 기존 연구들의 무차원 누가곡선 및 특성변수와의 비교를 실시하여, 수문학적 특성에 따라 무차원 누가곡선의 위치 및 특성변수의 값에서 차이가 발생한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 고속도로에서 GPS(Global Positioning System)수신기를 장착한 프로브차량을 이용하여 수집한 속도자료를 이용하여 사고 위험구간을 추출하는 방법론을 제시하였다. 위험구간 추출을 사고발생 유 무를 판단하는 분류문제(Classification)로 정형화하고 베이지안 신경망을 적용하였다. 개별차량의 속도자료를 이용하여 다양한 잠재적 독립변수를 설정하고 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 통계적으로 유의미한 변수만을 추출하여 베이지안 신경망의 입력자료로 사용하였다. 제안된 방법론의 성능 평가를 위해 사고 발생 경험이 있는 위험구간을 정확히 추출하는 분류정확도를 효과척도로 활용하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 60%의 분류정확도를 통해 확인할 수 있었다. 고속도로 신설노선의 교통안전성을 평가하고 사고예방을 위한 대응책 개발 및 적용에 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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