• 제목/요약/키워드: 입력설계기법

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NATM 터널 공정리스크 데이터베이스 구축 및 리스크 분류체계 개발 (Establishment of Risk Database and Development of Risk Classification System for NATM Tunnel)

  • 김현비;바타갈래 위누리 키만디가 가루나라내;김병수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제25권1호
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    • pp.32-41
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    • 2024
  • 건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

높은 정확도를 가진 집적 커페시터 기반의 10비트 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13un CMOS A/D 변환기 (A 10b 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13um CMOS ADC Based on High-Accuracy Integrated Capacitors)

  • 사두환;최희철;김영록;이승훈
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제43권11호
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    • pp.58-68
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    • 2006
  • 본 논문에서는 차세대 디지털 TV 및 무선 랜 등과 같이 고속에서 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 집적시스템을 위한 10b 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 10b 해상도에서 250MS/s의 아주 빠른 속도 사양을 만족시키면서, 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 3단 파이프라인 구조를 사용하였다. 입력단 SHA 회로는 게이트-부트스트래핑 (gate-bootstrapping) 기법을 적용한 샘플링 스위치 혹은 CMOS 샘플링스위치 등 어떤 형태를 사용할 경우에도 10비트 이상의 해상도를 유지하도록 하였으며, SHA 및 두개의 MDAC에 사용되는 증폭기는 트랜스컨덕턴스 비율을 적절히 조정한 2단 증폭기를 사용함으로써 10비트에서 요구되는 DC 전압 이득과 250MS/s에서 요구되는 대역폭을 얻음과 동시에 필요한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, 2개의 MDAC의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 향상된 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하였으며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩 RC 필터를 사용하여 잡음을 최소화하고, 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.24LSB, 0.35LSB 수준을 보여준다. 또한, 동적 성능으로는 200MS/s와 250MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 54dB, 48dB의 SNDR과 67dB, 61dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.8mm^2$이며 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 최대 동작 속도인 250MS/s일 때 85mW이다.

어체 크기의 자동 식별을 위한 split beam 음향 변환기의 재발 (Development of a split beam transducer for measuring fish size distribution)

  • 이대재;신형일
    • 수산해양기술연구
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    • 제37권3호
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    • pp.196-213
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    • 2001
  • 체장어군탐지기(fish sizing echo sounder) 의송.수파기로서 사용하기 위한 split beam 음향 변환기를 개발하기 위한 시도로서, Dolph Chebyshev배열 기법을 이용하여 36개의 압전 진동소자에 진폭 가중치를 부여한 평면배열 음향 변환기를 설계.제작하고, 이 변환기의 수중음향방사 특성에 대해 분석.고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. split beam 음향 변환기의 4 개의 독립적인 진동자 블록에 대한 수중에서의 평균적인 공진 및 반공진 주파수는 각각 69.8 kHz. 83.0 kHz이었고, 이들 공진과 반공진 주파수에서의 임피던스는 49.2$\omaga$. 704.7$\omaga$이었다. 음향변환기의 4 개의 모든 진동자 블록 (sum beam)에 대한 수중에서의 공진 및 반공진 주파수는 각각 71.4 kHz, 82.1kHz이었고. 이들 공진과 반공진 주파수에서의 임피던스는 15.2$\omaga$, 17.3$\omaga$이었다. 2 split beam 음향 변환기의 4 개의 독립적인 진동자 블록에 대한 최대 송파전압감도(TVR)는 공통적으로 70.0 kHz에서 165.5 dB이었고, -3 dB 점에 대한 송신 주파수 대역폭은 10.0 kHz이었다. 또한. split beam 음향 변환기의 4 개의 조합된 진동자 블록에 대한 최대 수파감도(SRT)는 공통적으로 75.0 kHz에서 -177.5 dB이었고, -3 dB 점에 대한 수신 주파수 대역폭은 10.0 kHz이었다. 3.split beam 음향 변환기의 모든 진동자 블록에 대한 송신 지향성패턴은 원형이었고, -3 dB점에 대한 수평 및 수직방향에 대한 반감각(half beam angle)은 공통적으로 $9.0^\circ$이었다. 또한. 수평방향에 대한 제 1차 부엽 준위는 $22^\circ$$-26^\circ$에서 각각 -19.7 dB. -19.4 dB이었고. 수직방향에 대한 제1차 부엽 준위는 $22^\circ$$-26^\circ$에서 각각 -20.1 dB, -22.0 dB로서 설계 목표치 -20 dB과 매우 유사한 값을 나타내었다. 4.split beam 음향 변환기의 송파응답파형과 수파응답파형은 각각 송신 및 수신 공진주파수 부근인 70.0 kHz와 75.0 kHz에서 전기 입력펄스파형과 가장 유사한 특성을 나타내었다. 5. 본 연구에서 설계, 개발한 split beam 음향 변환기의 성능을 분석하기 위해 반사강도 보정을 위한 지향성손실과 물표의 위치각을 추정하기 위한 실험을 행한 결과 실험적으로 추정한 위치각은 실제적인 위치각과 잘 일치하였다.

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Systemic analysis 방법을 활용한 국내 학교급식 위생의 주요 영향 인자 분석 연구(2005-2014) (Systemic Analysis on Hygiene of Food Catering in Korea (2005-2014))

  • 민지현;박문경;김현정;이종경
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.13-27
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    • 2015
  • Systemic analysis 기법을 이용하여 국내 학교급식의 위해관리를 위한 정보를 제공하고자 학교급식 위생 관련 문헌분석을 실시하였다. 단체급식 및 위생 분야 키워드 47개를 도출한 후, DBpia 검색엔진을 통하여 도출된 키워드를 입력하여 최근 10년간(2005-2014) 생산된 총 1,177개 논문을 검색하였다. 이후 관련논문을 수집하고 전문가리뷰를 통하여 최종 142개 논문을 선정하였다. 시설별, 이해당사자별, 외부요인, 내부요인, 직접적 요인, 간접적 요인으로 나눠 문헌을 분석하였다. 시설별로 학교(64편)가 산업체(5편)나 병원(3편)보다 단체급식 위생 관련문헌이 많았다. 학교급식의 주요요인을 분석한 결과 시스템/시설/설비(15편), 위생교육(12편), 생산/납품업체(6편), 식재료(4편), 복합적 요인(9편)이었다. 학교급식 위생관련 요인을 환경적 요인, 인적 요인, 식재료 요인, 고용 및 직무요인으로 구분하였다. 이해당사자별로 영양사, 조리종사원, 학생, 교직원, 식재료 납품업체 등으로 구분하여 분석하였다. 첫 번째, 환경적 요인으로 시설 설비 영역과 시스템 영역으로 구분하였다. 시설 설비 영역에서 대상이 영양사인 경우 급식시설의 명확하지 않은 구획 및 구분, 다량조리기기의 부족으로 인한 음식 온도관리 미흡, 위생관리를 위한 기기 구비율 저조, 조리실 온 습도 관리 미흡 등이 문제점으로 지적되었다. 대상이 학생인 경우에는 교실배식 환경을 문제로 꼽았다. 시스템 영역에서는 영양사가 대상인 경우 학교 내 구성원 간 HACCP 시스템 팀의 낮은 협력정도가 문제로 지적되었다. 조리사/조리종사원이 대상인 경우에는 과도한 업무량과 높은 노동 강도, 급식소 안전 관련 근무 조건의 열악함이 문제가 되었다. 학부모를 대상으로 조사한 결과에서는 학교급식 모니터 제도의 활동이 저조한 것이 문제로 파악되었다. 두 번째, 인적 요소 측면에서는 "위생교육 부족"이 가장 큰 문제점으로서, 교육대상이 조리종사원인 경우 형식적인 위생교육, HACCP 관련 교육 미흡, 낮은 개인위생관리수행이 문제가 되었다. 대상이 학생인 경우에는 위생교육 경험이 적고, 위생교육의 적용 및 효과가 낮은 것으로 나타났다. 세 번째, 식재료 요소 측면에서 원재료 자체의 위생문제와 신선편이식품 전처리 식재료의 불신이 문제로 파악되었다. 한편, 생산 납품업체 관련 납품업체 배송차량 관리 미흡, 생산 납품업체 직원의 위생관리, HACCP 비인증업체의 위생관리가 문제로 지적되었다. 마지막으로 고용 및 직무 요소 측면에서 영양사와 조리종사원의 고용형태, 연봉수준은 직무만족도 및 직무몰입도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 직무스트레스는 직무수행, 나아가 학교급식 위생에도 영향을 줄 수 있다는 것이 확인되었다. 학교급식 위생의 원인 분석을 통하여 향후 정부는 예산확보, 현장조사, 인증시스템 제도 마련, 근무 조건 개선, 위생훈련 및 점검 강화, 전문가에 의한 위생컨설팅 및 급식장 설계 컨설팅을 강화할 필요가 있다. 본 연구는 향후 급식위생안전 개선을 위한 교육 자료 및 관련 기술 개발에 활용할 수 있다.

다계층 이원 네트워크를 활용한 사용자 관점의 이슈 클러스터링 (User-Perspective Issue Clustering Using Multi-Layered Two-Mode Network Analysis)

  • 김지은;김남규;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.93-107
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    • 2014
  • 대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

금융 특화 딥러닝 광학문자인식 기반 문서 처리 플랫폼 구축 및 금융권 내 활용 (Deep Learning OCR based document processing platform and its application in financial domain)

  • 김동영;김두형;곽명성;손현수;손동원;임민기;신예지;이현정;박찬동;김미향;최동원
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.143-174
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    • 2023
  • 인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

종합 평점과 다기준 평점을 선택적으로 활용하는 협업필터링 기반 하이브리드 추천 시스템 (A Hybrid Recommender System based on Collaborative Filtering with Selective Use of Overall and Multicriteria Ratings)

  • 구민정;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.85-109
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    • 2018
  • 추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

반복적 대화식 통합 탄성파 속도분석 (An Iterative, Interactive and Unified Seismic Velocity Analysis)

  • 서상용;정부흥;장성형
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제2권1호
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    • pp.26-32
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    • 1999
  • 탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.

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