본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.
최근 차세대 반도체 메모리 소자로 대두된 magnetic random access memory(MRAM)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 MRAM의 magnetic tunnel junction(MTJ) stack을 구성하는 자성 재료의 건식 식각에 대한 연구에서는 좋은 profile을 얻고, 재층착의 문제를 해결하기 위한 노력이 계속해서 진행되고 있다. 본 연구에서는 photoresist(PR)과 Ti 하드 마스크로 패턴 된 배리어(barrier) 층인 MgO 박막의 식각 특성을 유도결합 플라즈마를 이용한 고밀도 반응성 이온 식각(inductively coupled plasma reactive ion etching-ICPRIE)을 통해서 연구하였다. PR 및 Ti 마스크를 이용한 자성 박막들은 HBr/Ar, HBr/$O_2$/Ar 식각 가스의 농도를 변화시키면서 식각되었다. HBr/Ar 가스를 이용 식각함에 있어서 좋은 식각 조건을 얻기 위한 parameter로서 pressure, bias voltage, rf power를 변화시켰다. 각 조건에서 Ti 하드마스크에 대한 터널 배리어층인 MgO 박막에 selectivity를 조사하였고 식각 profile을 관찰하였다. 식각 속도를 구하기 위해 alpha step(Tencor P-1)이 사용되었고 또한 field emission scanning electron microscopy(FESEM)를 이용하여 식각 profile을 관찰함으로써 최적의 식각 가스와 식각 조건을 찾고자 하였다.
스포츠 종류가운데 골프는 특권층이라는 스포츠 인식에서 점차적으로 사라지고 대중적인 스포츠로 자리매김하고 있다. 이러한 골프 스포츠 영역은 충성고객이 다른 마케팅 제품에 비교하여 상대적으로 많다. 그래서 본 논문에서는 골프의 대중화를 통해 골프공 등 악세서리 구매고객층의 온라인 구매 패턴을 분석하여 온라인 환경에서 마케팅 활성화를 도모하고자 한다. 이를 위한 온라인 분석을 실시하여 마케팅 활성화를 위한 방안을 제시한다.
다이아몬드 박막을 마이크로웨이브 플라즈마 방법을 이용하여 실리콘 기판위에 증착하였다. 증착된 다이아몬드 박막과 실리콘 기판의 단면을 이온 밀링 방법으로 식각한후, 경계면을 투과 전자 현미경으로 분석하였다. 다이아몬드 박막은 실리콘 기판위에 직접 성장되거나 또는 중간층이 형성된후 성장됨을 알 수 있었다. 중간층의 구성은 주로 Sic 또는 무정형 탄소로 이루어졌으며 중간층의 두께는 경계면을 따라 다르게 변하였다. 전자 회절 패턴으로부터, 경계면 주위에 잘 발달된 실리콘 기판과 다이아몬드의 결정면들이 서로 적합하게 성장되었고 있음을 알 수 있었다. 이 결과들로부터 실리콘 기판위에 성장되는 다이아몬드 박막의 초기 성장 형태를 추론할 수 있었다.
본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 구조해석을 통하여 구해진 원통쉘 경사면의 10등분 등간격 9지점의 변형율을 신경회로망의 입력패턴으로 활용하여 원통쉘에 가해진 중격하중 특성을 동시에 추론하였다. 적용된 신경회로망은 Momentum Backpropagation 알고리즘이며, 모멘텀 계수 및 학습율이 학습도에 따라 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발 적용하였다 Backpropagation 신경회로망의 은닉층은 1층에서 3층까지 별도 프로그램을 개발하여 충격하중 특성추론 학습을 시도하였다. 개발된 신경회로망 프로그램을 적용하여 원통쉘의 충격하중 특성추론 정확도는 1%이내로 학습에 성공하였다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 충격하중 특성을 추론할 수 있는 역문제 해석이 가능해졌다.
오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.
복잡한 수문 수리지질학적 조건을 고려할 수 있는 SWAT-MODFLOW 지표수-지하수 통합모형과 대수층-하천-양수정 시스템을 단순화한 Hunt (1999) 해석해를 죽산천 인근 지역에 각각 적용하여 지하수 양수로 인한 하천수 감소량을 모의하고 그 결과를 비교하였다. 하천으로부터 약 1 km 이내에 위치한 천부 지하수 관정들 중에서 취수계획량이 $100m^3$/일을 초과하는 18개의 관정을 선별하고 지하수 양수량 대비 하천수 감소량(하천수 감소비)을 산정한 결과 대부분의 관정에서 해석해와 모델링 결과의 차이가 0.2 미만으로 매우 작은 것으로 나타났다. 따라서 해석해가 하천-대수층 시스템을 단순화한 조건에 대해 유도되었음에도 불구하고 정밀한 모델링에 준하는 결과를 나타낼 수 있는 것으로 분석되었다. 그러나, 양수기간이 장기화되거나 하천과 관정간의 이격거리가 증가함에 따라 해석해와 모의결과의 차이가 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 해석해가 대수층 저류량의 감소와 하천수량의 감소가 장기적으로 균형을 이루는 동적 평형 상태를 구현할 수 없고 하천수위의 급격한 변화에 따른 하천수와 지하수간의 상호 교환량의 불규칙한 패턴 또한 모사할 수 없는 한계가 있지만 양수기간 5년 이내의 하천수 감소량의 평균적인 거동은 수치모의 결과와 유사한 것으로 평가되었다.
The sea is stratified with water that has different densities because of pressure, temperature, and salinity. When conducting studies of internal waves in the ocean, the fluid is assumed to have layers that have discrete densities. This assumption is made because it is difficult to achieve layers that exhibit gradual changes in the density of the water. In this study, we used previous studies on ocean waves and their radiation issues in the density layer fluid to investigate the characteristics of internal waves in the ocean and their radiation patterns induced by a moving body in a stratified fluid. We also studied the difference in wave radiation between the density gradient layer and the discrete density layer. We found that the wave radiation patterns depended on the velocity of the moving body and the change in the density of the water. The crest apex shift phenomenon was observed in the density gradient in the layer of fluid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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