최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 기업의 혁신전략이 특허생산 및 기업의 기술변화와 신제품개발에 미치는 영향을 분석함으로써 기업의 기술성과를 증대시키는 데 필요한 혁신전략을 도출하고자 하였다. 사용자료는 한국직업능력개발원의 "인적자본기업패널조사"(HCCP)의 1~4차년도 자료와 한국신용평가원의 기업재무자료, 특허청의 기업별 특허출원자료를 결합한 자료이다. 특허생산함수는 영과잉음이항회귀모형(ZINB)을 사용하여 추정하였다. 기업의 기술성과 결정요인은 특허의 내생성을 고려하여 2단계 추정방법을 사용하였고, 2단계 회귀식은 순위로짓모형을 사용하였다. 분석결과, 기업의 혁신전략이 특허생산 및 기업의 기술변화와 신제품개발에 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 첫째, 특허생산에서는 기업의 연구개발투자와 인적자원이 중요한 투입요소로 나타났다. R&D집약도가 높을수록 특허생산이 활발하게 이루어지되 한계 생산은 체감하였고, 기업이 보유하고 있는 특허스톡이 많을수록 신규특허의 생산이 활발하였다. 기업의 인적자원수준이 높고 인적자원투자가 많을수록 특허생산이 활발하였고, 기업이 시장선도전략이나 빠른 추종자전략을 추구할 때 안정형 전략을 구사하는 기업에 비해 특허생산이 많았다. 둘째, 기업의 기술성과 결정요인으로는 인적자원의 역할이 중요하였고, R&D 집약도는 대기업의 신제품개발에 유의한 영향을 미쳤다. 시장선도전략이나 빠른 추종자전략을 택한 기업의 기술성과가 안정형 전략의 기업보다 높았다. 특허생산이 활발한 기업일수록 기술성과가 높으나, 이는 상당부분 특허의 내생성에 기인한다. 본 연구의 분석결과는 특허의 생산뿐 아니라 특허와 신제품개발과 같은 기술성과와의 연계성을 높이는 전략이 필요하며, 기업특성에 따른 차별화 전략이 필요하다는 것을 시사한다.
적절한 확률분포형을 결정하고 그에 따른 확률수문량을 산정하는 것은 빈도해석에서 가장 중요한 절차이며, 이를 수행하기 위해서는 경험적 확률분포에서 얻어지는 자료와 가정한 확률분포에서 얻어지는 자료의 일치 정도를 판별하는 적합도 검정을 거쳐야 한다. 지금까지 일반적으로 적용된 적합도 검정 방법은 분포형의 전체적인 적합정도를 판별하여 최근의 기상이변으로 인한 극치 사상에 대하여는 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분포형의 극치 사상에 가중치를 주는 modified Anderson-Darling(AD) 검정 방법을 3변수 Weibull 분포형에 적용하여 검정통계량 한계값과 기각력을 살펴보았으며 이를 실제자료에 적용한 결과, modified AD 검정 방법이 다른 기존의 적합도 검정보다 더 우수한 기각력을 가지고 있음을 확인하였다. 이는 앞으로 3변수 Weibull 분포형을 이용한 극치 수문량 선정에 있어 modified AD 방법이 하나의 기준으로 작용할 수 있을 것이라 판단된다.
고준위폐기물처분장의 설계 및 장기 성능평가를 위한 입력 자료를 확보하기 위해, 한국원자력연구원 지하처분연구시설 부지에서 실시된 경사시추에서 얻은 암석 코어를 이용하여 화강암의 열전도도를 측정하였다. 열전도도에 미치는 함수비의 영향을 조사하기 위해 여러 가지 함수비에서 화강암의 열전도도를 측정하였다. 화강암의 광물 조성, 결정구조 및 이방성의 영향을 고려하지 않고, 비교적 측정이 용이한 유효공극률과 함수비를 이용하여 화강암의 열전도도를 예측할 수 있는 간단한 실험적 관계식이 제안되었다. 이 관계식은 지하처분연구시설 부지에서 채취한 유효공극률 2.7% 이하인 화강암의 열전도도를 10% 오차 이내로 예측할 수 있다.
To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.
Hydraulic conductivity is one of the engineering properties of soil. This study focusses on the influence of cement content on the hydraulic conductivity of cemented sand, which is investigated based on the results from numerical analysis and laboratory testing. For numerical analysis the cemented samples were scanned using X-ray Computed Tomography (CT) while laboratory testing was carried out using a triaxial setup. Numerical analysis enables us to simulate flow through the sample and provides insight to the microstructure. It quantifies the pore volume, proportion of interconnected voids and pore size distribution in both cemented and uncemented samples, which could be computed only through empirical equations in case of laboratory testing. With reduction in global voids, the interconnecting voids within the samples also reduce with cement content. Gamma cumulative distribution function is used to predict the percentage of voids lesser than a given pore volume. Finally, the results obtained from both numerical analysis and laboratory testing are compared.
재생냉각 설계 프로그램을 개발하였으며 CFD 해석과 RTE 코드를 사용하여 결과를 검증하였다. 본 코드는 재생냉각 성능과 연소실 벽의 응력 예측을 주요 기능으로 하며 연소가스와 냉각유체의 열전달은 경험식을 사용하고 립의 핀효과는 이론 관계식을 이용하였다. 연소실 벽의 온도는 RTE 코드를 사용한 결과와 비교하여 최대 약 100 K 차이를 보였으며 열유속과 연소가스의 열전달 계수는 10 % 미만의 차이를 보였다. 벽온도의 차이는 핀효과의 과소평가에 기인한 것으로 판단된다.
Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.
Wind speed is the most important parameter in the design and study of wind energy conversion systems. The weibull distribution is commonly used for wind energy analysis as it can represent the wind variations with an acceptable level of accuracy. In this study, the wind data for 11 cities in Iran have been analysed over a period of one year. The Goodness of fit test is used for testing data fit to weibull distribution. The results show that this data fit to weibull function very well. The scale and shape factors are two parameters of the weibull distribution that depend on the area under study. The kinds of numerical methods commonly used for estimating weibull parameters are reviewed. Their performance for the cities under study was compared according to root mean square and wind energy errors. The result of the study reveals the empirical, modified maximum likelihood estimate of wind speed with minimum error. Also, that the moment and modified maximum likelihood are the best methods for estimating the energy production of wind turbines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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