1980년대 이래 국내 터널의 시공법은 원지반의 강성을 활용한 NATM이 주를 이루고 있다. 그러나 NATM은 터널내부에 설치되는 내부라이닝의 여러 가지 문제점을 내포하고 있기 때문에 노르웨이에서는 조립식 터널 라이닝(Pre-Cast Concrete Lining, PCL)을 개발하여 현장타설 콘크리트 라이닝의 문제점을 해결하고자 하였다. 그러나 노르웨이와 같은 북유럽지역에서는 지진이 거의 발생되지 않고 있기 때문에 PCL공법 개발당시에 지진에 대한 영향을 고려하지 못하였다. 따라서 PCL공법을 국내에 도입하기 위해서는 먼저 지진에 대한 영향을 분석하여야 할 것으로 판단되므로 본 연구에서는 PCL공법 적용시 지진에 대한 안정성 평가 및 합리적 내진해석을 위한 연구를 수행하고자 하였다. PCL의 내진성능을 판단하기 위하여 먼저 국내에서 주로 많이 사용되고 있는 해석기법인 유사정적해석법과 응답스펙트럼해석법을 이용하여 분석하였으며 지반과 구조물의 상호작용에 대한 영향을 분석하기 위해 시간이력해석을 수행하여 터널심도별 PCL의 내진성능을 분석하였다. 이와 같은 방법으로 PCL의 내진해석을 수행한 결과, 부재에 발생된 응력이 허용응력 이내에서 발생되어 PCL의 내진성능을 확보된 것으로 판단된다. 또한 시간이력해석에 의한 지반-구조물 해석을 수행한 결과에 의하면 PCL의 내진성능을 확보하기 위한 터널의 최소 토피고가 터널직경에 2배 이상인 것으로 확인되었다. 또한 단순 구조물의 내진해석만으로는 PCL의 내진성능을 과소평가할 우려가 있는 것으로 나타났다.
형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.
형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.
본 연구에서는 ITU-T와 MPEG에서 공동개발중인 JVT압축/복원방식에 대한 복잡도 분석이 수행된다. 압축률을 향상시키는 측면U떠 부호화 할 때 3가지의 configuration을 설정하여 각각의 configuration이 부호기와 복호기 구현시 필요한 메모리 및 계산시간에 대한 분석을 수행한다. 복잡도분석을 위하여 ATOMIUM 분석기를 이용한 메모리 대역폭 및 처리시간의 2가지 요인에 대한 결과를 소개한다. 또한 부호기 및 복호기의 각 비디오 툴들에 대한 상대적인 계산량을 정량적으로 도시한다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 DNA 특성분석 기능을 수행하는 전기영동 장치와 분석결과 해석 기능을 수행하는 젤닥 장치를 통합한 장치를 제안하였다. 이들 두 기능을 독립적으로 수행하는 기존의 시스템은 바이오 전문가의 중간 개입 작업이 필요하며 경험치에 의존하는 검사의 부적황성, 높은 오염가능성, 긴 검사시간 등의 한계점을 가지고 있다. 기존 장비에서 독립적으로 수행하던 두 기능을 동시에 수행하도록 하여, 현 시스템의 한계점들을 개선 할 수 있는 장치를 제안하고 구현하였다. 한편 기존에는 완료된 최종 결과 영상 한 장만을 획득 할 수 있었던 것에 반해 특성분석 중에 결과 영상을 실시간으로 모니터링할 수 있어서 DNA 특성 분석의 성공 여부를 조기에 판단할 수 있었다.
본 연구는 고온고습 시험을 통하여 Cell 레벨에서의 표면관찰 및 효율저하를 분석하였다. 고온고습 시험 조건은 KS C IEC-61215에서 제시한 PV module하의 조건을 이용하여 온도 $85^{\circ}C$, 습도 85% 조건하에 1000시간 동안 수행하였다. 고온고습 시험에 따라 효율에 직접적인 영향을 줄 수 있는 이상 유 무를 Cell 표면을 통해 분석한 결과, 고온고습 시험 수행 중 부분적으로 변색되는 것을 확인하였다. 고온고습 시험 전 단결정 Cell의 효율은 17.74% 였으며, 1000시간 수행 후 15.63%으로 11.89%의 감소율을 보였다. 다결정 Cell의 시험 전 효율은 15.46%, 1000시간 수행 후 효율은 14.02%로 9.31%의 감소율을 보였다. 경년 시 나타나는 전기적 특성을 분석하기 위해 FF(Fill Factor)값을 분석한 결과, 고온고습 시험 전 단결정 Cell은 78.71%에서 75.01%로 4.7%의 감소율을 보였으며, 다결정 Cell은 78.10 %에서 76.66%로 1.84%의 감소율을 보였다. 효율 및 FF값에서 단결정 Cell이 다결정 Cell보다 감소율이 큰 것으로 분석되었으며, 이는 단결정 Cell이 외부 환경에서 더욱 크게 작용하여 효율저하에 영향을 주었다고 판단된다.
미사일 경고 레이다의 위협 판단 성능을 분석하기 위해서는 과대응률/미대응률 측면에서 얼마나 효과적으로 위협을 판단하는지를 분석해야 한다. 이러한 효과도 분석을 위해 Monte-Carlo 기법을 이용하여 시뮬레이션을 수행해 왔으나 시뮬레이션 수행 시간이 많이 걸리는 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 보완하기 위해 확률 모델을 이용한 효과도 분석 기법을 제안하였다. 확률 모델을 설정하는 방법과 실제 시뮬레이션을 통해 전차에 장착한 레이다의 효과도를 분석한 결과를 보인다. 또한, Monte-Carlo 기법과 제안하는 확률 모델 이용 기법에 대한 시뮬레이션 수행 시간의 비교 결과를 제시하고자 한다.
본 연구는 지역사회간호학회가 실시하는 전국의 보건진료원의 인력조사 연구의 일환으로 경상남도 지역의 전체 보건진료원 259명의 일반적 상황 및 업무수행정도를 파악하기 위하여 1986년 8월 25일부터 11월 25일 사이에 설문조사한 결과 자료수집이 가능한 195명의 설문지를 분석하였다. 대상자 195명의 진료원이 회신한 자료의 분석은 총점, 평균치, 표준편차, 백분율 및 범위로 분석하였으며 업무수행소요시간과의 관련은 Pearson상관계수로 분석한 연구 결과는 다음과 같다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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