본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.
최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
3차원 동수역학 모델을 이용하여 연안 순환에서 발생하는 이안류의 연직 분포를 조사하였다. 이안류 흐름은 변수심 위에서 발생하는 파의 쇄파와 모멘텀 전달에 의해 발생하는 외해방향의 흐름을 의미하는 것으로 해안의 보전, 유지 및 개발 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 지난 수십년동안 이안류와 관련된 현상을 해석하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 대부분의 연구들은 수심적분된 2차원 모델을 사용하거나 위상 평균된 3차원 모델을 사용하여 이안류 흐름이 발생할 시 유속의 3차원 분포나 각 종 물리량의 시간적인 변화 등을 모의하기 어려웠다. 본 연구에서는 3차원 동수역학 모델 NHWAVE (Non-Hydrostatic WAVE model)을 이용하여 이안류의 연직분포를 조사하였다. 이안류를 발생시키기 위하여 이상적인 이안류 지형을 만들었으며 여러 지점에서 연직분포를 측정하여 수심적분된 Boussinesq 모델과 비교하여 특성을 파악하였다. 수치모의 수행결과, 두 모델 모두 이안류 현상을 잘 재현하였으나 Boussinesq 모델은 수평유속의 연직방향 변화를 잘 재현하지는 못하였다. 또한, 파고가 상대적으로 큰 경우에는 3차원 모델에서는 작은 순환류가 외해 영역에서 발생하였으나 Boussinesq 모델에서는 관측하지 못하였다.
달의 양방향 분포 함수는 Hapke에 의하여 처음 이론적 모델이 만들어졌고, 이후 Foote에 의해 아폴로 11호의 달 토양 샘플 10084의 양방향 분포 함수가 측정된 바 있다. 이 연구에서는 실제 크기의 달의 표면에 Hapke의 양방향 분포 함수를 적용하여 광학 모델은 개발하였다. 달 표면의 산란특성 중 반 무한하고 매끄러운 지면에 적용되는 후방산란 효과와 산란각에 따른 위상 함수가 적용된 모델이 사용되었으며, 위상함수로는 Henyey-Greenstein 함수가 사용되었다. 달의 3D 모델에 사용된 매개 변수는 Foote가 측정한 Hapke의 변수를 따랐으며 달의 단일 산란 알베도는 w=0.33, 핫스팟의 넓이는 h=0.017, Legendre 다항 계수인 b와 c에는 각각 b=0.308, c=0.425의 값이 사용되었다. 구성된 달의 양방향 분포 함수를 이용한 통합적 광선 추적 수치 모사 결과, 달 반사광의 복사 휘도율은 1차 근사 해석적 방법을 이용한 계산 결과의 복사 휘도율과 측정 오차 범위 이내의 오차를 보였다.
본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.
압출공정에서 발생하는 전달현상을 이해하기 위하여 싱글-스크류 압출기에서의 비 뉴톤성 유체의 비등온유동에 대한 수치해석을 위한 유한요서법(FEM)을 개발하였다. FEM 은 준-3차원 물리적 모델을 기본으로 하였고 온도분포해석을 위하여 전진방법을 도입하였 다. 본 연구에서 도입한 수치해석적 모델과 더 간단한 준-2차원 모델을 온도분포의 예측에 관하여 초점을 맞추어서 비교 하였다. 압출기의 내부채넬에서 순환유동이 온도분포에 미치 는 영향의 중요성이 강조되었다. 순환유동의 효과를 파악하기 위하여 유한 요소식에서 순환 과 관련된 대류항을 빼도록 유한요소 프로그램을 개조 하였고 개발된 원래의 프로그램과 개 조된 프로그램의 해석을 수행한후 해석결과 중에서 특히 온도분포에 있어서의 차이점을 비 교하였다. 이로부터 간단한 준-2차원 모델은 순환효과를 무시했기 때문에 속도분포의 예측 에서는 별문제가 없으나 온도분포의 예측에 있어서는 크게 잘못될 수 있음을 알수 있다.
극치 강우 자료는 정상성 빈도모델에서 효과적으로 구현되지 않는 비정상성 거동을 종종 보인다. 또한, 극치 사상의 확률밀도함수는 여름 장마와 태풍 등의 서로 다른 강우 패턴에 의해 2개 이상의 첨두를 가지는 혼합분포형태이다. 이러한 강우 패턴의 변화에 대해 Bayesian 이론을 활용한 비정상성 혼합분포(mixture distribution based nonstationary frequency, MDNF)모델을 제안하였다. 2개의 Gumbel 분포형이 혼합된 MDNF 모델은 Gumbel 분포형 매개변수 중 하나인 위치매개변수의 시변성을 효과적으로 설명한다. 제안한 모델의 성능평가를 위해 정상성 혼합분포모델과의 다양한 통계치 결과를 비교하였다. 정상성 혼합분포모델보다 전반적으로 향상된 성능을 보여주는 MDNF 모델을 통해 극치 강우 패턴이 비정상성을 보인다는 가정을 확인할 수 있다.
본 논문에서, 실제 유역에서의 이동강우에 의한 유출현상을 분포형 모델을 이용하여 모의하였다. 실제유역으로 미국 Idaho주의 Macks Creek 실험유역이 선정되었으며, 사용된 이동강우로 1965년 8월23일 15시 30분에서 17시 30분까지 약 2시간에 걸쳐 진행되었던 강우를 채택하였다. 이 강우는 강우 지속 기간동안 강우강도의 값이 상당히 변화하며, 또한 강우 자체가 지역내 한지점으로부터 다른 지점으로 점차적으로 이동되어가는 전형적인 이동강우의 특성을 갖추었다. 또한 이 유역내 지표면을 이루고 있는 토양의 특성, 식물의 피복정도, 지표면의 경사, 하상경사등의 유출 지배 인자들은 각 지점마다 그 값이 다른 전형적 공간분포 형태를 갖추고 있다. 분포형 모델로는 본 논문의 전편에서 개발된 모델을 사용하였는데, 이 모델은 유역내 유출현상을 지표면 흐름과 하천망 흐름으로 나누어 모의한다. 즉, 2차우너의 유한요소 모델을 이용하여 지표면 유출을 모의한후 모의된 지표면의 유출량을 1차원의 유한차분 모델의 입력자료로하여 하천망의 유출을 모의한다. 분포형 모델을 적용하여 유역의 하류지점에서 모의된 유출량과 관측된 유출량은 상당히 일치하고 있고 또한 하천망내 각각의 합류점에서도 상.하류간에 질량의 관계가 잘 보존되고 있었으며, 제안된 분포형 모델을 이요하여 유역내 이동강우가 성공적으로 모의되어다.
본 논문에서는 환경에 구속 받는 유연 매니퓨레이터의 힘/위치에 대하여 논하고자 한다. 일반적으로, 유연 매니퓨레이터의 모델링 방법은 분포 정수 모델과 집중 정수 모델로 분류할 수 있다. 전자인 분포 정수 모델을 이용해서는 평면 1 링크, 2 링크를 대상으로 한 위치/힘 제어는 가능하나, 운동 방정식의 복잡성으로 인하여 실시간에서 다 링크 다 관절 유연 매니퓨레이터의 힘/위치를 제어하기는 어렵게 여겨져 왔다. 본 논문에서는 집중 정수 모델링 방법인 집중 스프링 질량 모델(Lumped Spring Mass Model)을 이용하여 환경에 구속받는 유연 매니퓨레이터의 운동 방정식을 산출했다 이 모델을 실험기인 유연 매니퓨레이터 ADAM(Aerospace Dual Arm Manipulators)에 적용하여 실시간 위치/힘 제어 실험을 행하였으며, MATLAB를 이용하여 해석했다. 또한, ADAMS$^{TM}$ FEM를 이용하여 분포 정수 모델을 도출하여, 해석하였으며, 이 결과와 집중 정수 모델을 이용한 MATLAB 해석의 결과, 그리고 실험 결과를 비교 분석하여 본 논문에서 제안한 구속받는 유연 매니퓨레이터의 집중 정수 모델 타당성을 입증시켰다.
지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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