본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
Gauss Sieve는 격자 기반 문제 중 하나인 SVP를 풀기 위한 알고리즘으로 지수 시간 및 공간 복잡도를 필요로 한다. 알고리즘의 종료 조건은 공간 복잡도와 관련이 있는 리스트의 크기 및 충돌 횟수에 의해 결정된다. 여기서 충돌이란 샘플링 된 벡터에 대한 축소 연산 뒤 이미 리스트에 존재하는 벡터와 동일한 벡터가 되는 상황을 의미하며 일정 횟수 이상의 충돌이 발생할 경우 알고리즘은 종료된다. 기존 알고리즘으로부터 제시된 공간 복잡도를 기준으로 실제 실행 결과를 확인하였을 때, 가장 짧은 벡터를 발견한 이후에도 불필요한 연산이 지속되는 것을 확인하였다. 이는 기존의 종료 조건이 필요 이상으로 크게 설정되었음을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 불필요한 연산이 반복되는 지점을 파악한 뒤 기존에 필요로 하는 연산의 횟수에 대한 최적화를 진행한다. 종료 조건이 되는 충돌의 임계값과 샘플 벡터가 생성되는 분포를 조정하는 방식으로 실험을 진행하였으며 실험 결과 가장 큰 비중을 차지하는 축소 연산은 62.6% 감소하였으며 이에 따른 공간 및 시간 복잡도는 각각 4.3%, 1.6% 감소하였다.
국내에서 사용되는 천연가스가 저열량화 되면서 발생할 수 있는 문제점에 대응하기 위해서는 국내 산업용 가스기기에 미칠 수 있는 문제점을 사전에 파악하고, 이를 기반으로 에너지의 효율적인 사용을 위한 대응방안이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 EURO-6 규제를 대응하는 희박연소방식의 천연가스 엔진을 이용할 경우, 저열량 가스의 도입으로 인한 엔진 출력성능과 효율의 저하 문제를 해결하기 위해, 실험을 토대로 한 구체적인 제어방안과 결과를 제시하고자 하였다. 전부하 운전조건인 1,400 rpm의 엔진 회전수에서 스로틀이 전부 개방된 전부하 조건과 정격운전조건의 엔진회전수인 2,100 rpm, 450 Nm의 토크 조건에서 점화시기로 대표되는 제어변수에 의한 개선효과 확인을 위해, 각 가스연료에 대해서 점화시기를 변경하여 열효율 및 배출가스특성을 파악하고 최적화하였다. 전부하조건에서 토크를 기준으로 가장 낮은 값을 보이는 순수메탄의 경우 기준 조건에서 약 2 CAD 정도 점화시기를 진각하면 NOx 배출의 큰 증가 없이 토크를 보상할 수 있다.
본 논문에서는 DVB-H, DVB-T, SDMB 및 TDMB 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 모바일 영상 시스템 응용을 위한 12비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 3단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도 및 높은 신호처리속도와 함께 전력 소모 및 면적을 최적화하였다. 첫 번째 및 두 번째 MDAC 사이에 적용된 증폭기 공유기법은 기존의 증폭기 공유 시 입력 단을 리셋하지 않아 발생하였던 메모리 효과를 제거하기 위해 두개의 입력 단을 사용하였으며, 위상 일부가 중첩된 클록을 사용하여 스위칭 동안 발생하는 글리치를 최소화하여 출력 신호의 정착 시간 지연 문제를 줄였다. 마지막 단으로 사용되는 6비트 FLASH ADC에는 효과적인 2단 기준 전압 선택 기법을 적용하여 소비되는 전력 소모 및 면적을 줄였다. 제안하는 ADC는 0.13um 1P7M CMOS 공정으로 제작되었으며, 면적은 0.92 $mm^2$이고, 측정된 DNL 및 INL은 각각 0.40LSB, 1.79LSB의 최대값을 갖으며, 동적성능은 100MS/s의 동작속도에서 각각 최대 60.0dB의 SNDR과 72.4dB의 SFDR을 보여준다. 전력 소모는 1.0V 전원 전압 및 100MS/s 동작속도에서 24mW이며, FOM은 0.29pJ/conv.으로 최근까지 발표된 12비트 100MS/s급 ADC 중에서 가장 우수한 성능을 보여준다.
본 연구에서는 기존 유출분석의 입력자료 생성 시 발생되는 사용상의 불편함과 다양한 수질 수문 모형에 적용을 위한 유역특성자료 도출 기반의 미비로 인하여 보다 편리하고 체계적인 유역특성자료 분석 시스템을 개발하고자 하였다. 기존 PRMS를 이용하여 유출분석 시 입력자료 생성을 위해 사용되는 USGS WEASEL 벤치마킹을 통하여 시스템 개발항목을 도출하고, 체계적이고 효율적인 시스템 개발 및 유지관리를 위하여 UML을 이용한 객체지향 시스템 설계를 수행하였다. 또한, 편리한 사용자 인터페이스 제공 및 다양한 수질 수문 모형에 적용하기 위한 GIS 컴포넌트 기반인 ArcGIS ArcObject를 이용한 시스템 개발을 수행하였다. 또한, 시범 연구지역인 용담댐 유역을 대상으로 DEM, 토양도, 토지피복도, 임상도 등을 구축하여 유역특성자료 분석 시스템에 적용하여 PRMS의 입력 매개변수를 추출하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 의하여 추출된 매개 변수의 검토를 위하여 용담댐 유역과 구량천 유역을 대상으로 PRMS를 이용한 장기유출모의를 수행하였다. 강우자료 및 기상자료는 기상청의 장수기상관측소의 시계열 자료를 사용하였으며 모의 결과를 검증할 수 있는 하천유출량 자료는 용담댐 지점과 동향수위관측소 자료를 사용하였다. 장기유출모의 목적에 맞는 PRMS 모형을 구성하고 유역특성자료 분석시스템을 이용하여 추출된 매개변수로서 1966년부터 2001년까지 용담댐 유역에 대하여 모의하여 매개변수를 최적화하였고 최적화된 매개변수를 이용하여 각각의 유역에 대하여 검토하였다. 그 결과 용담댐 유역에 대해서는 0.49에서 0.83까지의 모형효율을 나타내었으며 구량천 유역에 대해서는 0.57에서 0.75까지의 모형효율을 나타내어 모의결과가 실측치에 대하여 높은 적합도를 나타내었다.997년 이후로 지속적으로 감소되고 있다.게 될 것이다. 본 연구에서는 현재 진행중인 승기천 오염하천 정화사업이 종료되는 시점을 기준으로 남동유수지에 대해 승기천과 연계한 유수지의 환경개선 방법을 제안하였다. 준설을 통해 유수지의 근본적인 오염원을 제거하고 남동유수지 유입부에 인공습지와 수처리설비를 설치하여 유수지의 수질을 개선하고 개선된 수질이 3급수로 유지하도록 하였으며, 설치된 인공습지에는 철새도래지를 조성하여 유수지 유입수인 철새가 날아드는 하천인 승기천의 테마와 연계하도록 하였다. 인공습지 주변으로 식생호안을 설치하고 유수지 주변에는 산책로를 설치하여 지역주민들의 친환경 수변공간으로 활용하도록 하였다. 1유수지와 연결된 2유수지는 BTL사업을 통해 주변공단으로부터의 오폐수를 원천적으로 차단하도록 하였으며 2유수지를 매립하여 지하는 강우시 유출수 저류가 가능한 화물차주차장으로 활용하고 지상은 녹지공간으로 조성하여 공단근로자 및 지역주민을 위한 휴식공간으로 활용될 수 있도록 제안하였다. 본 연구는 남동유수지 환경 개선 사업 실행을 위한 정책 연구로 연구결과를 인천시가 적극 수용하기로 결정함에 따라 인천시의 환경 현안 문제인 남동유수지의 수질개선을 통해 시민의 휴식 및 여가선용 공간으로 활용하기 위한 사업의 기초자료로 활용되며 이미 설계검토가 시작되었다. 본 연구결과는 유수지 및 저수지의 환경개선 사업의 선두적인 성공사례로 국내 타 지역의 유사한 사업에 있어 벤치마킹을 할 수 있는 훌륭한 사례가 될 것이다.요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째, 경기도 광주에서
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
고유가 및 에너지 문제 해결대책의 하나로 고부가가치 산업인 액화천연가스(LNG) 플랜트 건설시장에 대한 세계적 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 선진국의 기술독점에 대응하기 위해 추진중인 우리나라의 위험도평가 기술개발 방안을 소개하기 위한 것이다. 먼저 위험도평가 기술을 정의한 후 국내외 기술의 특징 및 수준을 분석하였다. 기술분석 결과를 토대로 위험도평가 프로그램, 비파괴진단 신뢰도평가 기술, 안전기준 통합클래스 개발이라는 핵심 요소를 도출하였다. 이는 정보 기반의 융합기술로써, 다양한 설비 검사 및 진단분야의 데이터베이스와 인공지능형 최적화 기법을 탑재한 비파괴평가 시스템과 연계하여 LNG 플랜트 모듈화 및 효율성 개선을 위해 활용될 수 있다.
최근 민간투자에 의한 사회기반시설 확충, 육상 도로망의 직선화 및 최적화를 위해 항만 및 주요 항로를 횡단하는 해상교량 건설이 활발히 추진되고 있다. 이러한 해상교량 건설에 있어 해상이용자의 통항 안전, 항만 운영의 효율화 및 장기 개발 등에 미치는 영향을 충분히 고려하지 않고 경제적인 측면만을 부각하여 건설되고 있다. 이로 인해 해상교량의 위치 및 규모 결정시 해상교통안전 확보를 요구하는 해상이용자와 해상교량 건설주체와 지속적인 갈등이 반복되고 있는 실정이다. 이러한 문제들의 근본적 원인은 항만의 개발 운영 및 해상교통안전 관점에서 제시된 해상교량 건설시에 필요한 교량규모 및 통항 예상 대상 선박 등에 대한 설계기준 및 절차 통이 없기 때문이다. 이에 본 연구에서는 항만별 해상교량 건설현황을 조사 분석을 통해 국내 해상교량 건설에 따른 절차상의 문제점을 우선 고찰하여 개선 방안을 제시하고자 한다.
앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.
해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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