개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.
최근 해군 함정은 다양한 최첨단 장비와 ICT 기술이 탑재되어 다종의 임무를 수행할 수 있도록 개발되고 있다. 우리나라 해군 함정의 주요 임무 중 하나는 급증하고 있는 탄도탄의 위협으로부터 아군의 주요 유닛과 지역을 방어하는 대탄도탄전이다. 대탄도탄전의 경우 탐지에서 요격까지 이루어지는 과정이 복잡한 반면 실패에 대한 피해가 크기 때문에, 대탄도탄전을 효과적으로 수행하기 위한 많은 준비가 필요하다. 본 논문에서는 미래 해군 함정에 탑재될 전투체계 및 장비를 활용한 대탄도 탄전 시뮬레이션 모델을 제안한다. 특히, 대탄도탄전에 필요한 특성을 반영하여 향후 효과도 분석에 활용될 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 시뮬레이션 모델 개발에 DEVS 형식론을 적용하여 모듈러하고 계층적인 모델을 개발하였으며, 다양한 대탄도탄전 상황을 효율적으로 표현할 수 있게 하였다. 제시된 사례 연구 결과에서는 함정의 탐지 체계의 성능 및 의사 결정으로 발생할 수 있는 대탄도탄전의 문제 상황을 시뮬레이션 내용과 그 의미를 설명하였다. 향후 본 연구의 결과가 함정의 대탄도탄전 효과도 분석은 물론 함정의 대탄도탄전의 효과적인 수행을 위한 최적의 전투자원 배치 및 제원 그리고 운용 전술 등을 개발하는데 활용되기를 기대한다.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
수중음향통신은 자원 및 지질탐사, 무인잠수정을 이용한 수중탐지 등 산업, 과학, 군사 분야에 다양하게 이용될 수 있으며 최근 들어 미국을 비롯한 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 수중음향통신은 지상에서의 무선통신과 달리, 느린 음파 전달속도로 인한 전송대역의 제한과 다중경로에 의한 심볼간 간섭과 이로 인한 심각한 신호왜곡 등의 치명적인 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점 중, 다중경로에 의한 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로 단일반송파 전송방식을 사용하는 주파수영역등화(FDE) 기법과 다중반송파 전송방식을 사용하는 직교주파수분할다중화 기법(OFDM)을 수중음향통신 채널에 적용하여 그 성능과 수중통신에서의 적용성 여부를 판단하였다. 이를 위해 모의된 수중채널을 바탕으로, SC-FDE와 OFDM 방식의 성능을 SER 관점에서 비교하였다. 수중채널은 벨홉모델을 이용하여 모의하였으며, 모의실험 결과, SC-FDE는 OFDM에 비해 $10^{-3}SER$ 기점을 기준으로 약 5dB 이상의 SNR 이득이 발생하였다. 모의실험 결과를 통해, SC-FDE가 수중 음향통신에 효율적으로 적용 가능한 시스템임을 보였다.
국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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