전력계통 해석의 정확도 향상을 위해서는 해석용 데이터의 정확한 입력이 필수적이나, 우리가 사용하고 있는 해석용 프로그램의 알고리즘상 한계, 실제 전력계통에 설치중인 비표준 전력설비의 데이터 적용상 문제점 둥으로 현재 우리가 사용하고 있는 계통해석용 데이터는 정확도면에서 다소 보완이 필요하다. 이와 관련하여 본 고에서는 전력계통 해석 정확도 향상을 위한 각 상별로 다른 변압기 임피던스의 합리적인 적용방법, 우리계통에 다수 설치되어 있는 기준 외 변압기 데이터 처리방법, 발전기 단자전압과 Step-up 변압기 정격전압 상이로 인한 데이터 적용상 문제의 해결대안을 모색하였고, 현재 우리가 적용하고 있는 송전선로의 선로정수 데이터를 대푯값과 비교분석을 통하여 정확성 의심개소를 제시하였으며, 기존 방식의 해석결과와 금번 개선안 적용시의 해석결과를 실계통 운전실적을 중심으로 비교하여 계통해석 정확도 차이를 나타내 보였다.
천수 흐름에 대한 수치해석에서 매우 작은 수심의 발생은 해가 불안정해지는 주요 원인 중 하나이며, 경사면이 잠기고 드러나는 그 전선에서 그 현상은 더욱 두드러질 수 있다. 특히, 지배 방정식이 보존형으로 기술되는 경우, 흐름률이나 생성항의 계산에서 수심에 의한 나눗셈이 불가피하므로 보존변수를 정확하게 계산하는 것이 해의 안정성을 도모하기 위한 관건이 된다. 이러한 기대에 부응할 수 있는 수치해법으로 흐름률을 정확한 계산할 수 있는 Riemann 해법을 들 수 있다. 또한, 생성항을 정확하게 계산할 수 있도록 계산 격자를 적절하게 구성하고 그 격자가 완전히 잠기지 않을 경우에 대해 물리적으로 타당하게 처리할 필요가 있다. 이 연구에서는 흐름률의 계산에 근사 Riemann 해법을 적용하여 포물면 지형을 지나는 천수 흐름에 대해 모의하였다. 1981년에 W. C. Thacker는 회전 포물면 위의 천수 문제에 대해 천수방정식의 정확해를 처음으로 유도하였다. 이 문제는 지형의 잠김과 드러남이 다수의 계산 격자에서 지속적으로 이루어지기 때문에 천수흐름의 수치 모의에서 극도로 혹독한 조건의 시험으로 알려져 있다. 회전 포물면 위의 천수 문제에 대해 근사 Riemann 해법에 따른 자료의 재구축 방법, 잠김과 드러남의 처리 등에 대해 검토하였다.
본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.
인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.
무마커 기반 증강현실 응용에서 빠르고 정확한 무마커 추적이 수행되어야 한다. 무마커 추적은 등록된 패턴의 특징점들과 입력 영상에서의 특징점들의 매칭을 통하여 수행된다. 매칭에서 이상점은 시차를 크게 유발시키는 요인이 되므로 정확도 향상을 위해서는 이상점을 제거해야 한다. 본 논문에서는 무마커 추적의 정확도 향상을 위한 이상점 제거 방식을 제안한다. 무마커 추적에서 사용되는 SURF 알고리즘을 사용하여 실영상을 캡처하여 실험하였고 정확도 및 실행시간을 비교하였다.
이 논문은 일정체적 캔틸레버 기둥의 정확탄성곡선(elastica)에 관한 연구이다. 기둥의 자유단에 압축하중과 모멘트 하중으로 구성되는 조합하중이 작용하는 캔틸레버 기둥의 정확탄성곡선을 지배하는 비선형 미분방정식과 경계조건을 유도하였다. 미분방정식에는 전단변형효과를 고려하였다. 기둥의 변단면으로는 정다각형 단면을 갖는 선형, 포물선형 및 정현의 변단면을 채택하였다. 기둥의 정확탄성곡선을 해석하기 위하여 유도된 미분방정식을 수치해석하였다. 수치해석의 결과를 이용하여 기둥의 무차원 변수들이 정확탄성곡선에 미치는 영향을 분석하였다. 실험실 규모의 실험을 실시하여 이 연구에서 얻어진 수치해석의 결과를 검증하였다.
우리나라 대형 건설시장의 하나인 터널 시공은 계획 대비 많은 물량과 자재의 소모로 인해 이들 정보의 지속적 관리를 통한 정확한 물량 및 자재 산출 정보 예측에 대한 관심이 꾸준히 요구되고 있는 실정이다. 대부분의 시공현장에서는 굴진의 정확도 검측을 위해 광파기를 사용하고 있다. 광파기는 공사 초기 시부터 유지된 원점으로부터의 정확한 좌표를 사용하고 있어 취득된 정보는 신뢰할 수 있으나, 몇 개의 기준점을 측량하여 굴진방향 및 공사의 진척도를 평가하는 방식이므로, 전체적인 면을 측정하지 못한다는 단점이 있다. 이에 반하여 3차원 스캐너는 제원에 따른 반경 내의 모든 점들을 계측하여 그 정보를 선이 아닌 면으로써 파악하지만 위치에 대한 정확도를 포함할 수 없다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 광파기와 3차원 스캐너를 동시 활용하는 본 시스템은 현장에서 소모된 자원의 정확한 양을 체크하여 굴진정도를 파악하여 공사의 전반적인 진도를 관리할 수 있다. 또한 여굴의 발생 여부를 직접 확인하고 계획대비 소모된 물량정보를 통해 자재관리를 할 수 있게 된다. 마지막으로 추후 발생할 수 있는 하자에 대한 정확한 근거를 제시하여 균열 및 누수 등에 대한 정확한 원인 파악을 제공할 수 있다는 장점들을 제공한다.
의학통계와 신용평가 분야에서 혼합분포함수를 판별하는 최적분류점 추정하기 위하여 판별력을 측정하는 다양한 정확도 측도들이 존재한다. 최근에 혼동행렬 빈도수로 표현되는 Matthews의 상관계수와 정밀도와 재현율의 조화평균인 F1 통계량의 정확도 측도들이 최적분류점을 추정하는데 연구되었다. 본 연구에서는 이런 정확도 측도들 중에서 표본크기에 의존하는 정확도 측도들은 두 표본크기 차이가 많은 경우에 최적분류점을 설정하는데 적절하지 않음을 발견한다. 그리고 대안적인 정확도 측도로 혼동행렬의 비율들의 함수인 상관계수를 정의하고, 이를 최대화하는 분류점을 최적분류점으로 추정하는 방법을 제안하고 이 방법의 유용성과 활용성에 대하여 토론한다.
이 연구에서는 계단과 같이 불연속 횡단 구조물을 지나는 천수 흐름에 대해 내부 경계조건으로서 정확해를 부여하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 검토를 위해 MUSCL이 적용된 HLLL 근사 Riemann 해법을 이용하였다. 계단을 지나는 천수 흐름에 대한 다양한 문제에서 모의 결과는 정확해와 잘 일치하였다. 또한, 계단에서 댐 붕괴 실험 및 급경사 수로 실험의 결과와 부합되었다. 개발된 모형으로 낙차공과 같이 불연속 바닥을 지나는 천수 흐름에 대해 별도의 수위-유량 관계나 지형의 완화 없이 모의가 가능하다. 향후, 계단에 의한 흐름 저항과 수맥에 의한 에너지 손실에 대해 적절한 평가가 이루어진다면, 보나 옹벽(강변 도로)과 같은 불연속 지형을 넘나드는 천수 흐름에 대한 수치모의가 가능할 것으로 기대된다.
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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