증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.
레이더 interferometry 기법을 이용하여 1995년 12월 11일과 12일에 획득된 ERS-1(orbit: 23180, frame 2853), ERS-2(orbit: 03507, frame: 2853) tandem 자료로부터 서해안(강화도-아산만) 지역의 조간대 DEM을 추출하였다. 사용된 SAR 자료는 영상획득 당시의 낮은 조위(ERS-1: 0.89 cm, ERS-2: -0.02 cm), 짧은 시간 간격(1일), 그리고 비교적 긴 기선 간격(270 m 수직 baseline)을 갖기 때문에 조간대 DEM 추출에 매우 적합하였다. 비록 추출된 DEM의 정확도 평가는 수행되지 않았지만 기존에 광학영상으로부터 추출된 남양만 지역의 waterline과 시각적으로 단순 비교될 수 있었다. 보다 정밀한 정확도 평가는 본 연구에서 사용한 자료와 같은 날 획득된 곰소만 지역의 자료(frame: 2886)를 사용하여 waterline 방법으로 추출된 DEM 및 현장 측량자료를 이용하여 수행될 것이다. Temporal 그리고 baseline decorrelation 등을 무시하고 SAR 영상의 위상측정 오차만을 이용하여 계산된 고도 정밀도는 SNR 20 dB에서 약 0.57 m이다.
본 연구에서는 모바일 환경에서 장시간 심전도 계측 시 발생하는 무선 및 배터리의 제한적인 자원의 문제점을 해결하기 위하여 낮은 연산량과 높은 압축률을 가지는 템플릿 매칭 기반의 압축 알고리즘을 구현하였다. 템플릿 매칭 기법을 이용한 심전도 데이터 압축은 심전도의 특징점인 R-peak를 검출하여 템플릿을 생성하고 이후 입력되는 심전도 신호와 유사성을 판단하여 해당되는 템플릿의 정보만 저장하고 전송하는 방법이다. 구현된 알고리즘의 성능평가를 위하여 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database의 10개 레코드에서 각각 10분간 데이터를 추출하여 성능평가를 수행하였으며, 이때, 압축률과 복원율 오차의 평균이 각각 7.94% 와 5.33%의 성능을 나타내었다.
인터넷 중독이란 인터넷의 게임, 음란물, 커뮤니티, 쇼핑 등을 무절제하게 과다하게 사용하므로 자율적인 통제가 불가능한 증세를 의미하며 최근 성인은 물론이고 청소년 계층의 인터넷 중독 인구가 증가되고 있다. 기존 인터넷 진단 도구는 설문조사를 이용한 것으로 설문 응답자의 주관적 판단이나 고의적인 거짓 등으로 응답오차가 생기며, 이로 인한 진단 결과 및 분석 결과의 신뢰성이 낮다. 본 연구에서는 사용자의 인터넷 사용 데이터를 바탕으로 인터넷 중독을 진단하는 데이터 마이닝을 이용한 인터넷 중독 진단기법을 개발하고, 시뮬레이션 데이터를 이용하여 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과 인터넷 중독 분류 및 중독 점수 예측 모두 MLP를 이용한 경우가 우수한 성능을 보였다.
데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.
원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.
최근 사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해주는 추천 시스템은 협력 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천 시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 협력 필터링 알고리즘을 클러스터링 기반으로 분산 환경에서 구현하여, 추천의 효과를 최적화 하는 기법을 제안하며 하둡 및 스파크 기반으로 시스템을 구성하여 협력 필터링 추천 알고리즘을 비교 하였다.
The paper classified SI schemes for structural engineering applications based on the type of measured data. Only parametric SI algorithms with optimization processes were reviewed where optimal structural parameters are estimated by minimizing an output error between measured and computed responses. Some important issues in applying SI schemes were analyzed with the definition of an analytical model, noise and sparseness in measured data. As a sample study, the application of a nonlinear time-domain SI algorithm for a shear building was examined.
기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 추진기관의 추력방향 성능 평가에 적용되는 다축시험대의 상호 간섭 최소화 설계 방안에 대해서 논하였다. 다축시험대의 변형 모델링으로 상호 간섭 크기를 이론적으로 예측하고 설계변수가 상호 간섭 크기에 미치는 영향을 평가하였다. 본 논문의 결과로부터 다축시험대 설치에 따른 정렬오차, 힘에 의한 시험대의 변형이 상호 간섭에 가장 큰 영향을 미치며 로드셀과 플렉셔의 물성 및 기하학적 형상에도 영향을 받는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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