CCD의 개발은 사진측량에 많은 발전을 이루었다. 본 연구는 근접수치사진측량으로 수리모형 해석시 지형 보간최적분석기법에 관한 연구이다. 먼저 근접수치사진측량과 삼각수준측량으로 수리모형의 상사성을 분석하기 위해 통계분석의 일종인 T-검정을 실시하였다 그리고 수치사진측량으로 분석한 수리모형해석을 컴퓨터로 실제지형과 비슷한 형상을 가지는 수치표고모형을 만들기 위해 역거리, 크리깅, 최근린, 불규칙삼각망 보간법 중에서 수리모형 적용에 적합한 최적 보간법을 제시하였다. 수리모형에 대한 기하학적 상사분석을 위해 보간법을 적용 결과, 크리깅 보간법과 불규칙삼각망 보간법이 효율적인 것으로 판단되었다
K-평균 군집에서 수렴 속도를 향상시키기 위한 노력으로서, 우리는 새떼 이동의 개념을 도입한다. 그들 운동의 특징은 각 새가 그의 가장 가까운 이웃을 쫓아간다는 것이다. 우리는 군집 과정에 이 특징을 활용한다. 일단 한 벡터의 클래스가 결정되면, 그 근처의 몇 벡터들에게 동일한 클래스가 부여된다. 실험 결과 군집 종결에 필요한 계산 반복 횟수가 종전 방법에 비해 유의미하게 작은 것으로 나타났다. 게다가 단일 반복 계산에 소요되는 시간이 5% 이상 짧았다. 벡터와 센트로이드 사이의 거리를 누적한 값으로 군집의 품질을 평가한 바, 본 논문에서 제안한 방법과 종전 방법과의 차이는 거의 없었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 방법에 의해, 보다 짧은 계산 시간으로 질적 하락 없는 군집을 수행할 수 있었다.
The purpose of this study is to quantitatively and visually analyze the degree of green biotope fragmentation caused by road construction and other development work using FRAGSTATS and GUIDOS tool. Moreover, linking of the endangered species research, we mapped "Biotope Fragmentation Map" of Daejeon-city. The findings of the study are summarized as follows: First, as the result of FRAGSTATS, landscape indices : number of patch(NP), mean patch size (MPS), edge length(TE), mean nearest neighbor distance(MNN), edge shape(LSI) showed meaningful change from fragmentation. Moreover, the result of GUIDOS analysis, middle core-small core-bridge-branch-edge-islet-perforation showed increase of area percentage without large core. Lastly, analysis result of 'Biotope Fragmentation Map' revealed that changing site of large core's size appeared eighteen-site and designated as the special protection area appeared forty-one site. As the result of the two data, overlapping areas that showed both change of core size and revealed special protection areas revealed four site. For example, five species of endangered species appeared on the NO. 4 site in 'Biotope Fragmentation Map'. The findings of this study as summarized above are considered to play an important role in basic data preventing green biotope fragmentation at the planned level from various development work.
입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.
본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different
작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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