SIMS(Secondary Ion Mass Spectrometry) 분석 데이터의 정량화 방법으로 이온주입에 의한 실험적 접근법과 LTE(Local Thermal Equilibrium) 모델을 사용한 준이론적 접근법 2가지가 주로 논의되고 있다. 본 고에서는 LTE 모델을 사용, SIMS data를 정량화하는 방법에 대하여 기술하였으며 아울러 BASIC language로 된 간단한 LTE 프로그램을 제시하였다.
인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.
2002년 봄철에는 예년에 비하여 황사현상이 자주 발생하였는데 특히 3월 21-22일 과 4월 7-8일에는 예전에 찾아 볼 수 없을 정도의 강한 황사가 한반도에서 관측되었다. 이 사례들로 인하여 황사로 인한 재해를 방지하기 위하여 황사의 정량적인 예보가 필요함을 인식하게 되었고 이를 위해서 황사의 발생과 수송과정에 대한 수치모델의 정립이 요구된다고 하겠다. 따라서 이 연구에서는 황사의 발생을 예측하고 정량적으로 예보하기 위한 모델을 구축하고 2002년 두 차례의 강한 황사 사례에 적용하여 그 모델을 개선하고자 한다. (중략)
이 논문에서는 저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL변환 시스템 모델의 비용 평가를 수행한다. 시맨틱 웹이 발전하면서 이를 기술하기 위한 다양한 웹 온톨로지 언어들이 제안되었고 이를 저장 및 검색하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 저장소와 SPARQL과 같은 질의 언어가 개발되었다. SPARQL의 활용도가 높아짐에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지 데이터를 질의하기 위해서는 SPARQL을 SQL로 변환하기 위한 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 변환 알고리즘들은 몇 가지 해결해야 할 문제점을 가지고 있는데 그 중 변환 알고리즘이 저장소에 종속적이라는 문제점 때문에 변환 알고리즘의 활용도가 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 기존 논문에서는 저장소에 독립적으로 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 시스템 모델을 제안하였으며 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 통한 질의 결과의 정확성을 측정하였다. 또한, 저장소의 종속적인 모델과 독립적인 모델간의 정성적 평가를 통하여 저장소에 독립적인 모델이 여러 측면에서 활용도가 높다는 것을 평가하였다. 그러나 기존 논문에서는 제안한 시스템 모델에 대한 명확한 정량적 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 비용 평가 모델을 정의하여 제안한 시스템 모델의 효율성을 정량적으로 평가한다.
TEM(투과전자현미경, Transmission Electron Microscop)은 결정재료뿐 아니라 비정질 재료까지도 원자단위의 구조를 연구하는데 매우 유용한 도구이다. 특히 200kV의 가속전압 투과전자현미경에 FEG(Field Emission Gun) 전자총이 장착되기 시작하면서 TEM은 비정질 구조 연구에 하나의 핵심적인 도구로서의 역할이 크게 기대되는 장비가 되었다. 본 연구에서는 TEM의 microanalysis accessary인 EELS(Electron Energy Loss Spectroscopy)technique을 주로 이용하던 기존의 방법대신 고 분해능(HRTEM(High Resolution Transmission Electron Microscopy)의 image로부터 비정질 정량묘사의 유일한 도구인 원자분포함수(RDF(Radial Distribution Function))로의 Reconstruction을 Simulation을 이용하여 시도하였다. 비정질 HRTEM image의 정량분석을 통하여 이 분야에서의 TEM의 한계를 이해하기 위하여 몇 모델을 제시하고 사용하였다. 또한 비정질 구조를 정량적으로 묘사하는 도구인 원자분포함수를 알아보고 비정질재료를 보다 물리적으로 모델링하기 위하여 가능한 모델 제시 후 첫 단계로서 HRTEM image에서 원자분포함수를 이끌어내기 위한 모델링을 수행하고 비정질 게르마늄(a-Ge) film에 대하여 실제로 적용하여 보았다. 마지막으로 실험적인 접근으로 200kV FE-TEm (poingt resolution 0.14nm) 으로 비정질 Ge의 image를 solw Scan CCD를 이용한 Elastic image를 Through Focus로 얻었으며 수치적인 정량비교를 역격자 공간에서 출발한 가장 물리적인 구조 모델을 이용하여 수행하였다. 모든 정량비교는 image의 Fourier 변환인 Diffractogram으로 하였다. 결론적으로, 많은 복잡한 수치 처리과정을 거쳐야 하지만 HRTEM의 image로부터 구조에 대한 정보(RDF)는 명확하게 얻을 수 있었다.
원자력 발전소 운전원에게 발전소 상태를 정확히 알려주는 완벽한 신호가 원자력 발전소 전체의 가용도와 경제성에 얼마만한 영향을 주는가에 대한 정량적인 분석이 이 논문에서 수행되어졌다. 이 분석을 위한 기본 모델들이 개발되어졌고 이 모델들은 발전소가 정상상태에서 비정상상태로 바뀌어갈때 운전원이 발전소가 완전히 비정상상태로 가기전에 발전소를 정상상태로 회복시키는 것에 완벽한 발전소 신호가 얼마만큼 영향을 주는가를 정량화 하였다. 또한 이러한 완벽한 신호가 경제적으로 얼마만큼의 이득을 주는가도 정량화 하였다. 이 모델 적용의 대상으로는 응축 및 주급수 시스템을 선정하였다.
기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.
풍화작용에 의해 생성된 유사는 자연 매체에 의해 이동하고 하천에 도달하기 이전이나 이후 퇴적되며, 해당 과정 중에서 하상변동, 홍수위 상승, 제방 안정성, 두부 침식, 생태환경 변화, 수질문제 등 다양한 침식과 퇴적 관련 문제들이 발생한다. 이러한 유사 문제의 해결과 지속적인 하천관리를 위해서는 유사의 생성, 이송, 그리고 퇴적 과정에 대한 충분한 이해와 정량적인 유사량을 파악하는 것이 필수적이다. 다양한 연구들을 통해서 유사량을 정량적으로 파악하기 위해 여러 종류의 모델과 공식들이 제안 되어져 왔다. 그 중 경험적 모델의 경우 실제로 관측된 값을 기반으로 하며, 복잡한 계산이나 요구하는 자료가 다른 종류의 모델들 보다 적어 쉽게 접근이 가능하다. 이러한 경험적 모델은 유사에 영향을 주는 인자를 규명하거나 특정 유역이나 지역에서 이송 및 퇴적 되는 유사의 출처와 특성을 규명하는 초기 단계에서 유용하게 이용된다. 국내 하천의 경우 여름에 강우가 집중되고 대부분의 국토가 산지로 이루어져있어 상류에서 침식이 주로 발생한다. 또한, 본류 및 하류 지역의 하천은 유사의 퇴적이 주로 일어나서 하천의 형태와 물길이 형성된 충적 하천 형태로 발전 되어있기 때문에 국내 하천에서는 전반적으로 국부적이며 다양한 형태의 유사 관련 문제가 발생한다. 국내 하천에서 발생하는 유사 관련 문제를 해결하기 위해 국내 하천의 유사량을 추정하는 다양한 경험적 모델들이 지속적으로 개발되어왔다. 하지만 과거에 개발된 모델들의 경우 계측 자료가 충분하지 않은 시기에 개발 되었으며, 현재에는 활용하기 불가능하다. 본 연구에서는 국내 하천의 비유사량을 예측하는 동시에 국내 하천의 유사 특성을 이해하기 위해 과거에 국내 하천을 대상으로 비유사량을 추정하기 위해 개발되었던 경험적 모델을 개선하였다. 본 연구를 통해 기존 경험 모델의 경우 주기적인 업데이트가 필요함을 확인하였으며, 개발된 모델의 경우 국내 하천 유사 관리를 위해 미래 유사량 예측하는 등 다양한 방면으로 활용 관리가 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는 지하수로부터 방출된 실내라돈오염을 해석하기 위한 수학적 모델에서 모델인자들의 불확실성을 고려하고 인체축적량을 정량적으로 해석하는 PBPK모델을 사용하여 호흡을 통한 라돈의 인체축적량을 보다 현실적으로 평가하려고 한다. 우선, 전에 사용한 3 구역모델을 샤워실과 화장실을 구분하는 경계가 없다는 국내실정을 감안하여 보다 현실적으로 개량한 2-구역 모델을 개발하였다. (중략)
대구지하철 화재사고에서와 같이 철도터널 내 화재는 제연과 배연의 어려움으로 자칫 대형 사고로 이어질 가능성이 크다. 철도터널에서는 화재 시 안전성 확보를 위하여 정량적 위험도 평가를 통하여 방재 시설을 설치하도록 되어 있다. 이 연구에서는 터널내 화재시 정량적 위험도평가를 위해서 필요한 화재발생 표준시나리오, 화재 및 대피해석모델, 사망자 추정모델, 사회적 위험도 평가기준 등을 정립하여 철도터널에 대한 정량적 안전성 평가 기법을 제시하고자 하였다. 또한 본 연구에는 각각의 철도터널 화재사고에 대한 정량적 위험도를 평가할 수 있는 프로그램의 개발과 각종 모델을 정립하여 호남고속철도 방재시설 설계에 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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