현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.
소프트웨어 개발에서 점점 더 중요시되는 사항은 개발 생명주기의 초기에 개발과 관련된 노력과 비용을 추정하는 능력이다. 제안된 모델 대부분은 경험 데이터의 직관, 전문가 판단과 회귀분석의 조합에 기반을 두고 있으나 다양한 환경에 적용될 수 있는 하나의 모델을 개발하는 것이 불가능하였다. 본 논문은 기능 구성요소 형태들로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 신경망 모델을 제안한다. 신경망의 은닉뉴런 수는 입-출력 관계로부터 휴리스틱하게 얻는 방법을 제안한다. 24개 소프트웨어 개발 프로젝트 사례연구를 통해 적합한 신경망 모델을 제시하였다. 또한, 회귀분석 모델과 신경망 모델을 비교하여 신경망 모델의 정확성이 보다 좋음을 보였다.
이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.
최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.
본 논문에서는, 초고집적 CMOS 회로를 위한 얕은 트랜치 격리로 기존의 수직 구조 보다 개선된 성질을 갖는 새로운 구조를 제안하고자 한다. 이를 위해서 제안한 구조는 회자 모양의 얕은 트랜치 격리 구조이다. 특성 분석은 기존 수직 구조와 제안한 구조에 대해서 전자농도 분포, 열전자 스트레스의 산화막 모양, 전위와 전계 플럭스, 열 손상의 유전 전계와 소자에서 전류-전압 특성을 분석 하고자 한다. 물리적 기본 모델들은 TCAD 툴을 이용하며, 집적화 소자들에 있어서 분석 조건은 주위 조건과 전류와 시간의 인가 스트레스 조건이다. 분석 결과, 얕은 트랜치 격리 구조가 소자의 크기가 감소됨에 따라서 수동적인 전기적 기능이었다. 트랜지스터 응용에서 제안한 회자 구조의 얕은 트랜치 격리 구조가 전기적 특성에서 전위차, 전계, 전자농도 분포가 높게 나타났으며, 활성영역에서 스트레스에 의한 산화막의 영향은 감소되었다. 이 결과 데이터를 바탕으로 소자의 전류-전압 특성 결과 분석도 양호한 특성으로 나타났다.
지하 500 m의 화강암반내 단층지역에 위치한 지하 방사성폐기물 처분장의 구조거동을 이해하기 위하여 수치 해석을 수행하였다. 해석에는 2차원 해석코드인 UDEC을 사용하였다. 해석모델은 화강암반, 처분공내의 압축 벤토나이트로 둘러싸인 PWR 사용후 핵연료 처분용기 및 처분동굴내에 채워진 혼합 벤토나이트를 포함한다. 한 개의 단층이 처분동굴의 지붕과 벽이 만나는 지점을 33, 45, 및 $58^{\circ}$의 각도로 관통하는 세가지 다른 경우게 대한 구조거동을 비교, 분석하였다. 그리고 $45^{\circ}$단층의 경우에 대해서는 수리역학적, 열역학적, 및 열수리역학적 상호작용 거동을 해석하고 비교, 분석하였다. PWR 사용후 핵연료내의 방사성 물질로부터 나오는 시간의존 방사성 붕괴열에 의한 영향을 해석하였다. 지하수위는 지표면 아래 10 m로 가정하였고, 지하수해석은 정류 알고리즘을 사용하였다.
본 연구의 목적은 LNG 펌프타워 구조물의 전용 구조해석 GUI를 개발하는데 있다. 이 시스템은 펌프타워 구조물의 유한요소모델을 가장 적절한 형태로 만들어 주며, 가장 적합한 과정을 통하여 해석이 자동으로 수행되도록 해준다. 펌프타워 구조물은 LNG선의 가장 중요한 것 중의 하나이다. 펌프타워 구조물은 주로 카고탱크 안의 LNG가 채워져 있는 양과 선박의 운동에 의한 슬로싱(sloshing) 하중이 주가된다. 그 밖에 하중의 형태는 열, 관성, 자중 등의 세 가지에 대하여도 고려하였다. 이러한 하중들을 범용 유한요소해석 프로그램인 ANSYS에 적용하여 구조해석을 수행하였다. 미국선급협회(ABS) 내의 API Unity check를 통하여 구조부재의 강도 계산과 조인트(Joint)에서의 Punching shear unity 값도 검토하여 그 건전성 여부를 판단할 수 있도록 하였다. 상위의 과정을 새로운 형태의 GUI로 개발하였다. 펌프타워 전용해석 툴(tool)은 Tcl/tk언어로 개발되었다. 위의 모든 과정들이 GUI 성공적으로 적용되었다.
본 논문에서는, 초고집적 CMOS를 위한 얕은 트랜치 격리로 기존의 수직 구조에서 내부 임계전압과 활성 영역의 스트레스 영향을 개선시키고자 한다. 이를 위해서 제안한 구조는 회자 모양의 얕은 트랜치 격리 구조이며, 기존 수직 구조와 제안한 구조에 대해서 전자농도 분포와 게이트 바이어스 대 에너지 밴드 형태, 열전자 스트레스와 열 손상의 유전 강화 전계를 분석 하고자 한다. 물리적 기본 모델들은 TCAD 툴을 이용하며, 집적화 소자들에 있어서 분석 조건은 주위 조건과 스트레스 인가이다. 분석 결과, 얕은 트랜치 격리 구조가 소자의 크기가 감소됨에 따라서 수동적인 전기적 기능이며, 트랜지스터 응용에서 제안한 회자 구조의 얕은 트랜치 격리 구조가 전기적 특성에서 전위차 전계와 포화 임계 전압이 높게 나타났으며, 활성영역에서 스트레스의 영향은 감소되었다. 이 결과 데이터를 바탕으로 제작한 소자의 결과 분석도 시뮬레이션 결과 데이터와 거의 동일하였다.
Gunnery 표적으로부터 발생하는 영상특징은 장비의 위치를 탐지하고 종류를 판별하는 주요 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 Gunnery 영상에서 표적 영역의 밝기값을 획득하여 특징을 추출하고 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 38~40개의 신호 기반 특징과 2개의 모델 기반 특징을 추출하여 분석하고 분류모델에 적용한다. 다중 클래스 분류를 위하여 트리(tree) 기반의 분류 모델을 설계하였으며, 시스템에서 요구하는 Gunnery의 종류와 특성에 따라 유사도를 정의하여 트리 구조를 설계하였다. 트리 구성 단계에서는 각 레벨마다 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 분류 하였으며 시스템에서 요구하는 분류 성능을 만족함을 확인하였다.
이 논문은 철근콘크리트 구조물의 균열폭 계산을 위한 해석적 모델을 제안한 것이다. 철근과 콘크리트 경계면에서 발생하는 실제와 유사한 형태의 부착응력-슬립 특성을 수치적으로 전개하기 위해서 수치해석을 통하여 균열안정화단계에서의 철근과 콘크리트 경계면에서 발생하는 슬립이 선형 분포함을 확인하고, CEB-FIP Model Code 1990과 Eurocode 2에서 제시하고 있는 부착응력-슬립 관계에 적용하였다. 이와 같은 방법을 통하여 균열과 균열 사이에서 철근의 매입길이 방향으로 발생하는 철근과 콘크리트의 변형률 차이가 균열면으로 누적되는 양을 계산할 수 있는 평형방정식을 유도하고, 이로부터 두 재료의 축방향 변형량의 차이로부터 균열폭을 계산할 수 있는 모델을 제안하였다. 이렇게 정식화된 새로운 균열폭 모델을 기존 문헌에 발표된 여러 연구자들의 실험 자료에 적용하여 그 정확성을 검증한 결과, 제안식에 의한 예측값은 현재 사용되고 있는 여러 설계기준의 균열폭 규정으로 계산한 결과에 비하여 실험값을 비교적 정확하게 예측하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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