Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
2005년 11월 건축법 개정을 통해 리모델링이 용이한 라멘구조의 공동주택 신축 시 용적률과 층수 등의 인센티브를 부여함으로써 PC구조적용에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 PC구조의 기둥과 보 접합부는 구조가 복잡하다는 특성 때문에 거푸집을 설치하고 해체하는 과정이 매우 까다롭다. 현재 접합부 거푸집 설치 시 현장에서 합판 거푸집을 제작 및 설치하여 인력이 많이 소요되고, 시공성이 낮다. 또한 콘크리트 타설 후 해체된 거푸집은 파손되어 재사용이 불가능하여 건축 폐기물이 다량으로 발생한다는 문제점을 가지고 있기 때문에 이런 문제점들을 해결 할 연구가 필요한 실정이다. 그러나 국내외적으로 PC구조 접합부의 구조적 성능에 관한 연구들이 진행되어져 왔을 뿐, PC구조 접합부 거푸집에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 PC구조 접합부공사의 생산성 향상을 위한 거푸집개발을 목적으로 하고, 개선 거푸집 사용에 따른 기존 거푸집과의 비교를 통하여 생산성 및 경제성 향상의 기대효과를 제시한다.
경기만과 같이 지형이 복잡하고 조차가 큰 해역에서는 활발한 물질순환이 나타난다. 이러한 물질순환에 영향을 주는 장주기 흐름은 다양한 외력에 의하여 형성되며 시공간적으로 독특한 특성이 나타난다. 본 연구에서는 경기만에 위치하는 인천항부터 잠실수중보 사이에서 동기간에 관측된 조위와 유속자료를 분석하여 장주기 조류성분의 주기적인 변화 특성과 발생 기작을 파악하였다. 염하수로와 한강하구에서는 배조나 복합조와 같은 비선형분조의 증가로 인하여 조석파의 변형이 발생하고 이에 따른 평균해면 상승이 나타난다. 경기만으로부터 한강으로 전파하는 조석파는 수로폭과 수심이 크게 감소하는 염하수로로 진입하면서 급격히 변형되어 저조위와 평균해면이 상승하며, 상류로 갈수록 조석변형이 커진다. 이러한 조석변형은 조차가 큰 대조기에 증가하고 조차가 작은 소조기에 감소하며 주기적인 변동을 나타내는데, 이는 장주기 조석성분인 $M_{sf}$ 분조로 해석될 수 있다. 조석변형의 공간적 차이에 의해 발생하는 해면 경사는 대조-소조의 주기와 동일한 주기를 보이며 대조기에 증가한다. 해면 경사의 장주기 변동에 반응하여 조류의 장주기 변화가 나타난다. 이러한 장주기 조류성분은 상류에서 크게 증가하여 한강하류인 전류리 인근에서는 주요 분조인 $S_2$ 분조보다 크게 나타난다.
Salsola callina 엽육조직의 $C_4$ Kranz구조내 세포유형의 발달 및 미세구조 분화특성을 연구하였다. 선형의 다육질성 잎은 표피, 광합성 염육조직, 수분저장조직, 유관속으로 이루어져 있으며, 두 층의 엽육조직은 변형된 Salsoloid Kranz구조를 나타내었다. 내부의 엽육조직층은 전형적인 $C_4$ 구조의 Kranz 유관속초세포의 특성을 보이고, 외부의 엽육세포층은 Kranz 엽육세포의 특성을 보였다. 세포소기관들은 유관속초 세포에서는 구심적으로 배열하였고 엽육세포에서는 세포벽 주위를 따라 분포하였다. 또한 이들 세포유형 사이에는 엽록체 이형현상이 뚜렷하여 유관속초세포의 엽록체는 전분입자가 잘 발달하고 그라나가 거의 형성되어 있지 않았다. 반면, 외부엽육세포의 엽록체에는 그라나와 proteinbody들이 잘 발달되어 있었다. 유관속초세포의 세포벽은 비후되어 있으나 엽육세포의 경우에는 얇고, 특히 이들 두 세포층은 복잡한 구조를 지니는 원형질연락사로 연결되어 있었다. 이러한 구조들은 $C_4$ 광합성과정에서 생성되는 물질이 유관속초세포와 엽육세포 간에 원활하게 수송되고 이동됨을 암시한다. 본 연구에서 밝혀진 Salsola 식물의 미세구조는 $C_4$ 식물의 NADP-ME유형의 구조적 특성과 거의 일치하는 것이며, 구조적 이형현상을 보이는 유관속초와 엽육세포 간의 특성은 엽육조직 분화시 $C_4$ 기능과 밀접하게 연계하여 적응한 결과로 나타난 현상으로 추정된다.
다른 복잡한 의사 결정 문제와 같이 구조설계는 많은 다른 기준들 사이의 상반관계에서 이루어지는 의사 결정 문제이다 . 다양하게수학적으로 프로그래밍 된 설계 기법이 점차 현실적인 요소를 감안하여 현실화되고 있으나 여전히 많은 설계의 제한, 즉 수학적으로 모델화 되지 못하는 많은 설계요소들과 관련되어 있다. 본 연구는 이러한 제한을 인식하고 강 프레임 구조물의 최적 설계에 관하여 다루어 지지 않은 설계요소를 감안하여 실무 설계자들에게 하나의 유일한 설계해가 아닌 다른 몇 가지 유용한 설계 대안을 제시할 수 있는 설 계 시스템을 개발 하였다. 본 연구의 알고리즘에 의해 얻어진 설계 대안들은 모델화된 목적함수에 관해 최적의 해는 아니지만 매우 적합한 해들이 며, 동시에 유일한 최적해와 비교 시 다른 설계 해로써 때로는 임의 모델화 되지 않은 설계요소에 관해서는 오히려 더 나은 결과를 나타내 줍 중에 효과적으로 저항하도록 보와 기둥이 모멘트 연결된 강 프레임 구조물을 대상으로 안정성에 문제가 없이 경비절감에 효과적인 설계를 위해 재료비뿐만 아니라 가설 시 부재연결에 소요되는 경비를 포함하는 최소 경비 설계를 위한 의사 결정 지원 시스템을 개 발하고자 한다. 본 시스템은 최적 설계해에 대한 설계대안을 생성하기 위한 변형된 최적화 문제형식으로, 이때 최적 설계해는 하중저항계수설계법 에 따른 비선형 해석과정과 유전알고리즘을 바탕으로 한 최적화 알고리즘을 결합한 알고리즘을 반복 수행하여 얻은 모멘트 연결의 수와 총 경비 와의 상반관계로부터 결정된다. 유용성 평가를 위해 생성된 각 설계대안을 다양한 설계요소에 관해 고찰하였다.
중층트롤어구의 수심 제어는 시스템의 복잡성과 비선형성 등으로 인하여 아직까지 자동화되지 않았다. 본 연구에서는 회류수조에서 작동되는 모형 트롤어구의 예망시스템을 제작하였으며, 이 시스템의 수심을 자동으로 제어하기 위해서 퍼지논리를 이용한 제어시스템을 구성하여 성능을 실험하였다. 제어시스템의 수심제어 규칙은 숙련된 항해사나 선장이 실제 조업에서 어구의 수심을 제어하기 위해 사용하는 지식을 제어규칙화 한 것과 모형실험에 적합하도록 수정한 규칙 두 가지를 사용하였다. 제어계의 성능은 예망속도를 일정히 유지하면서 목표수심을 스텝상으로 변경시켰을 때의 추종성능 실험과 목표수심을 일정히 유지하면서 예망속도를 변경시켰을 때의 보상성능을 실험을 통하여 분석하였다. 1. 본 연구에서 제안된 두 가지 제어기는 모두 일정한 유속(0.35m/s)에서 스텝상의 목표수심 변경에대해서 빠른 추종성능을 나타내었다. 특히 수정된 제어규칙에서는 모형 어구의 수십을 보다 안정되게 제어하였다. 2. 예망속도(유속)를 변화시켜 어구저항을 증감시킨 실험에서도 두 제어기는 비교적 양호한 보상 성능을 나타내었는데, 실제 조업에서 사용하는 규칙은 작은 외란에도 빨리 반응하였으며, 수정된 제어규칙은 수심편차가 어느 정도 커져야 제어동작을 하였다. 3. 본 연구에서 제작된 모형트롤시스템은 실물트롤 시스템의 운동 특성과 거의 일치하였고, 또한 설계된 제어기는 양호한 제어성능을 나타내어 모형실험을 통한 시스템의 해석과 실물 트롤시스템에 적용가능성이 높은 제어계의 설계가 가능하였다
건천화란 하천이 건천이 되어가는 과정이라고 할 수 있다. 그러나 이의 정량적 접근이 어려운 이유는 건천이 되어가는 과정에 대한 현상을 지속적으로 관찰하기 어렵고, 순수한 자연현상이라기보다 인위적 요소가 간섭한 결과이기 때문이다. 본 연구는 건천이 되어가는 하천 중에서도 도시화에 의한 건천화의 영향이 큰 것으로 보이는 우이천 유역에 대해 건천화의 원인을 분석하여 몇 가지 결론과 대책을 제시하였다. 우이천은 유역면적 $27.67km^2$, 유로연장 11.75km의 비교적 좁은 면적 내에 인구 461,351명이 거주하고 주변 행정구역 총 인구가 604,282명인 지방2급하천이다. 유역 내 북부와 북서부의 산악지역을 통과하는 상류는 대부분 계류(溪流)로서 자연상태를 유지하고 있으나, 중${\cdot}$하류는 양안의 셋방, 복개, 직강화, 보 및 낙차공 등 인공구조물로 인해 하천형상이 크게 왜곡되어 있는 전형적인 도시하천유역이다. 본 연구는 우이천에 대한 건천화 원인분석을 위해 크게 4가지 방봅으로 접근하였는데 반분포형 유출모형인 TOPMODEL에 의한 장기유출분석, 수문${\cdot}$기상자료에 의한 분석, 인문${\cdot}$사회자료의 분석, 지하수위 분석 등이었다. 분석결과 우이천 유역과 같이 장기간에 걸쳐 도시화가 진행된 유역은 수문순환계의 왜곡이 돌이킬 수 없는 수준이므로, 적절한 건천화 방지대책의 방향은 건천화의 원인이 되는 인자를 제거함으로써 줄어든 유량을 회복하는 방안보다는 인위적이고 강제적인 방식으로 추가적인 하천수량을 확보하는 것이 타당하다 사료된다. 하천의 건천화는 하나의 주된 원인이 지배적일 수도 있지만 간접적인 영향이 많고, 하나의 원인이 다른 인자에 영향을 주어 연쇄적인 영향을 미칠 수도 있는 복잡한 현상이다. 따라서 다양한 각도에서 다양할 접근방식으로 방지대책을 수립하여야 할 것이다.적에 따른 임계지속기간과 유출량의 변화를 검토해 보았다.이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교${\cdot}$분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와 carria
고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ heta$)모델을 합성하여 3차원 weighting factor를 계산하므로 축방향 영향뿐만 아니라 집합체별 영향을 고려하였다. 또한 노심의 복잡한 구조로 인하여 근사적인 weighting (actor와 노심출력분포의 사용은 노외계측기의 전류와 계측기반응율의 불일치를 초래하며, 이를 해결하는 상수를 소개하여 보다 정확한 교정결과를 얻도록하였다. 이와 같은 방법을 고리 3호기 9, 10주기 전주기와 11주기초에 적용하여 노심의 연소분포, 냉각수의 온도분포, 노심의 연소도, 노심출력준위등에 대한 단순 노외계측기 교정법의 오차를 분석하여 최적의 노외계측기 교정모델을 제시하였다. 2차원 중성자수송모델 합성법에 의한 단순노외계측기 교정법은 2차원 (R-Z) 중성자수송모델보다 개선된 결과와 평균오차 0.179% 최대 오차 0.624%를 보여주고 있다.하면 조사 후의 조직안정성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.EX>O가 각각 첨가된 경우, Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지
최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.