본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
SyncML은 무선 분산환경에서 멀티플 네트웍과 플랫폼, 그리고 장치간 공유 데이터를 서로 일치(동기)시키는 산업계 표준 프로토콜로 떠오르고 있는 신기숱이다. 지금까지 무선 데이터 동기화는 지역적인 제약이 따라왔고 서로 다른 프로토콜을 사용하는 플랫폼간의 동신이나 데이터 교환이 불가능하였다. 이에 SyncML 기술을 이용한 무선 데이터 동기 방식의 표준이 제정 되었으며 이를 구현한 서로 다른 플랫폼간의 연동성과 적합성을 테스트 하는 것이 필수적인 요소로 떠오르고 있다. 이 논문에서 는 SyncML 을 구현한 멀티플 플랫폼간의 적합성 및 연동성을 테스트하기 위한 방안과 사례를 제시한다.
4대강사업으로 인해 생태계가 파괴되는 하천의 문제점이 발생하였다. 그로 인해 어류의 서식환경이 변화하였다. 하지만, 어류 각각의 서식처 선호도가 변화한 것은 아니기에, 변화된 환경에서 어류의 서식처에 대한 분석이 필요하다. 어류들이 선호하는 환경 조건을 판단하는데 많이 사용되고 있는 지수는 서식처 적합도 지수(Habitat Suitability Index, HSI)이다. 서식처 적합도 지수는 유속 및 수심과 같은 수리적 서식처 특성과 대상 종의 선호도를 나타내는 지수이다. 가로축은 수심 및 유속 변수, 세로축은 적합도를 의미하며, 1의 값에 해당하는 수심 및 유속이 대상 어종이 가장 선호하는 수심 및 유속 값을 나타낸다. 국내에서는 실제로 서식처 적합도 지수를 활용해 수리 인자와 서식처의 관계에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 서식처 적합도 지수는 현재 수리 인자만을 고려해 서식처 적합도를 판단하고 있는데, 정밀한 분석을 위해서는 수리 인자뿐만 아니라 수질 인자를 포함해 분석해야 한다. 실제로 수리 인자와 수질 인자를 함께 고려해 어류의 서식처를 분석한 연구는 부족한 상태이다. 본 연구에서는 수질적인 부분의 지수를 직접 개발하는 것이 아닌, 하천의 수질의 등급을 나타낸 Water Quality Index (NSFWQI)을 이용해 수질부분의 서식처 분석을 실시한다. NSFWQI는비교적 계산이 간단하여 수질 변화를 쉽게 파악할 수 있는 특징을 가진 지수이다. 수리자료는ADCP로 얻은 자료를 통해 기존 문헌과 대상 지역에서의 이미 존재한 서식처 적합도 지수를 이용하고, 수질 자료는 YSI로 얻은 자료를 통해 대상 지역의 NSFWQI 지수를 계산하였다. 서식처 적합도 지수와 NSFWQI 두 가지 지수를 공간분포로 나타내어 Arcgis의 적지분석 기능을 이용해 어류의 최적의 서식처 지역을 제시 하는데에 목적이 있다. 평가 대상 어종은 정수성 어종인 끄리(Opsariichthys uncirostris)와 유수성 어종인 피라미 (Zacco platypus)를 선정하였다.
풍력터빈에서 전력생산량은 속도의 세제곱에 따라 바람의 속도에 크게 영향 받는다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 새만금 인근 해안의 2005부터 2007년까지의 AWS(지역별 관측자료)와 해양에서 떨어진 새만금 서해의 2000년부터 2009년까지 QuikSCAT위성 데이터를 이용하여 속도에 따른 확률 밀도 분포를 획득하였다. 측정된 관측 데이터는 80m 높이에서의 보정 자료를 근거로 하였으며, IEC 61400-12와 13을 근거로 실증단지 적합성에 대한 분석을 하였다.
본 연구에서는 대전지역에서 제공되는 이동도서관의 운영실태와 이용행태의 조사 분석을 통해서 이동 도서관의 운영개선과 이용활성화 방안을 모색하였다. 대전시의 32개 지역에서 운영되고 있는 이동도서관에 대하여 순회지역 및 정차시간의 적합성, 이용자환경과 대출자료유형의 관련성, 지역내의 도서대여점의 영향 등을 분석하여 자원봉사자의 활용, 모 도서관장서와의 연결, 서비스프로그램의 개발, 홍보활동의 강화 등 운영개선 방안을 제시하였다.
최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스네이크 모델의 에너지 최소화 알고리즘을 개선하여 속도와 정확도에 대한 문제를 해결한다. 개선된 알고리즘은 스네이크를 이루는 정점들의 적합성에 따라 탐색 윈도우를 가변적으로 확장시킴으로써 빠르고 정확하게 윤곽선을 추출한다. 또한 정점의 정렬과정을 통해 정점이 지역적 최소점에 빠지는 것을 방지하며 스네이크의 연속성과 완만성을 보존한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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