돌발홍수 예경보시스템의 입력자료로 예측강우가 활용된다. 기상청과 환경부에서는 초단기 예보의 목적으로 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting and Lagrangian Extrapolation)을 생산하고 있다. MAPLE은 선행 30분까지의 예측품질은 어느 정도 정확하다고 볼 수 있으나 그 이후 특히 3시간 이상이 되면 예측품질이 크게 떨어지는 문제가 있다. 예측강우의 편의보정을 위한 여러 시도들이 있었으나 호우의 규모 및 이동특성을 고려한 사례는 제한적이다. 호우의 이동특성을 고려해야하는 이유로는 첫째, 예측의 특성상 예측강우가 생성되고 편의보정이 이루어지는 시간 동안 호우는 이동을 하기 때문이다. 둘째, 호우가 이동을 하면서 편의보정의 대상이 되는 지역에 적합한 보정계수의 결정이 어렵기 때문이다. 마지막으로 돌발홍수는 장마와 같은 전선형 강수가 아닌 국지성 호우와 같이 빠르게 움직이며 강한 호우를 내리는 강수에 의해 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 호우의 이동특성을 고려하여 예측강우 보정계수를 결정하고 이를 예측강우에 실시간으로 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 Backward tracking은 미래에 호우가 도달할 지역(대상지역)으로부터 현재 호우가 위치하는 지역을 추적하는데 이용된다. 추적된 지역에서 보정계수가 결정된다. Forward tracking은 현재 호우가 위치하는 지역으로부터 대상지역을 다시 추적하는데 이용된다. 앞서 결정된 보정계수는 대상지역의 예측강우에 적용된다. 해당 방법론을 2019년에 발생한 주요 호우사상에 실시간 적용하고 평가하였다. 그 결과, Backward-Forward tracking 기반 예측강우 보정방법을 적용한 경우에는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 보정결과가 도출됨을 확인되었다.
최근 가상화와 클라우드 컴퓨팅 이슈가 대두되면서 서비스 품질과 성능 안정성을 보장하기 위한 대안으로서 시스템 자원 관리의 필요성이 부각되고 있으며, 디스크 입출력 자원은 오랜 기간 동안 심각한 성능 병목으로 인식되어 왔다. 다수의 서비스들이 입출력 자원에 대하여 경쟁 상태에 있는 경우, 낮은 중요도를 갖는 서비스 또는 프로세스들에 의하여 제한된 입출력 자원들이 점유되는 경우가 빈번하게 발생하며, 이는 중요 서비스의 품질 및 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한, 특정 프로세스 또는 서비스가 사용할 수 있는 입출력 자원을 예측할 수 없는 경우에는 서비스의 성능 안정성 및 품질을 보장할 수 없으며 제한된 자원에 대한 효율적인 사용을 어렵게 만드는 문제점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상기 문제점의 개선을 위하여 예측 가능한 입출력 대역폭을 제공하는 서비스 기반 디스크 입출력 제어 방식을 제안하며, 제안 방식은 서비스 기반의 예측 가능한 입출력 대역폭을 제공함으로써, 안정적인 서비스 품질 및 성능을 유지하도록 하며, 제한된 입출력 자원의 효율적인 사용을 가능하게 한다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.
본 논문에서는 LCD 공정의 효율적인 관리를 위한 방법으로서 품질마이닝 시스템의 설계/개발 그리고 운영방법론을 논하고자 한다. 주요내용으로는 주요공정의 탐색, 설비유의차분석, 공정최적화 및 recipe 최적화, 수율 및 주요특성의 추정/예측 등을 들 수 있다. 이를 위하여 다양한 데이터마이닝 도구와 통계적 모형의 적절한 활용 방법을 논하고자 한다. 또한, 실제현장 중심의 개발사례를 통하여 품질마이닝 시스템의 유용성을 기술하였다.
식품저장의 목적은 수확한 식량이나 가공식품의 관능적 품질과 영양가의 손실 속도를 줄이고 유해 미생물의 증식 가능성을 배제하는 데 있다. 그러나 어떠한 저장 방법을 써도 관능적 품질의 손상과 영양가의 손실을 완전히 정지시킬 수는 없다. 즉 모든 저장식품은 시간의 경과에 따라 언젠가는 먹을 수 없을 정도로 변하게 되어 있으며 주어진 조건에서 제품이 일정수준의 품질을 유지할 수 있는 기간을 곧 저장 수명 또는 품질수명(shelf-life)이라고 정의할 수 있다. (중략)
농산물 취급자는 전체 수송기간 동안 청과류의 품질을 어떻게 유지할 것인가 하는 기술적인 면에 더 많은 관심을 기울이고 있다. 대부분의 농산물은 선적하기 전의 품질만으로도 목적지에 도착했을 때의 품질을 예측할 수 있다. 신선도가 높은 농산물은 신선도가 떨어지는 농산물에 비해 병원균의 침투에 강하고, 기계적인 손상과 물리적 피해에 대한 저항력이 크다. 동일한 조건으로 수송될 때 양질의 농산물은 품질이 낮은 농산물에 비해 손실이 적고, 수송비용을 많이 들이는 것이 양질의 농산물을 수송하는 한가지 방법이다(McGregor, 1989). (중략)
자동차 부품의 품질보증 비용은 각 시장의 품질보증 영역(warranty region) 내에서 부품이 고장 날 확률에 따라 달라진다. 부품이 고장 날 확률은 각 시장의 다른 스트레스 조건이 비슷하다고 가정할 때 사용비율(usage-rate)에 영향을 크게 받는다. 그러므로 품질보증 비용은 사용비율을 반영한 고장모형을 수립하고 이를 이용한 확률과정 (stochastic process)을 통하여 예측할 수 있다. 본 논문에서는 사용비율을 선형으로 가정한 후 가속실험 모형을 적용하여 2차원 고장모형을 1차원으로 축소시킨다. 이렇게 1차원으로 축소된 고장모형은 사용비율의 함수로 표현될 수 있으므로 사용비율의 변동에 따른 부품의 고장확률 변동을 설명할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장의 사용비율을 알면 실측 데이터가 없다고 하더라도 고장확률 분포를 추정할 수 있고 교체되어야 하는 부품일 경우 재생과정(renewal process)으로 비용을 예측할 수 있다. 응용사례에서 실제 두 시장의 품질보증 데이터를 이용하여 이를 분석해 보았다.
본 논문에서는 셀룰러 인지 라디오 망에서 주 사용자들 (PU; primary user)의 다중 채널상에서 발생하는 스펙트럼 홀 (spectrum hole)을 그룹핑(grouping)하여, 광대역 인지 사용자 (WCRU; wideband cognitive radio user)의 서비스 품질 (QoS; quality of service)을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 스펙트럼 홀 그룹핑 방법은 같은 시간에 발생하는 스펙트럼 홀들을 위너예측과정으로 예측하고, 예측된 스펙트럼 홀을 그룹핑하여 광대역 인지 사용자를 지원함으로써 인지 사용자의 서비스 품질을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 단일 스펙트럼 홀 채널을 이용한 경우와 비교하여 핸드오프 호의 손실률과 초기 발생 호의 차단률을 줄일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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