대학수학능력시험 국어 과목에서 중요한 비중을 차지하는 독서 영역의 주된 교육 목표는 주어진 지문을 온전히 이해할 수 있는가를 평가하는 데에 있다. 따라서 해당 지문에 포함된 질의를 주어진 지문만으로 풀이할 수 있는지는 해당 영역의 교육 목표와 관련이 깊다. 본 연구에서는 처음으로, 교육학 분야와 딥러닝을 접목하여 이러한 교육 목표가 실제로도 타당하게 실현 가능한지를 입증하고자 한다. 대학수학능력시험의 독서 영역의 개별지문과 그에 수반된 다수의 문장 쌍(sentence pair)을 정제하여 추출하고, 해당 문장 쌍을 주어진 지문에 비추어 적절하거나(T), 적절하지 않은지(F)를 판단하는 이진 분류 태스크(binary classification task)에 적용하여 평가하고자 한다. 그 결과, F1 스코어 기준 59.2%의 human performance를 뛰어넘는 성능을 62.49%의 KoELECTRA를 비롯한 대부분의 언어 모델에서 확인할 수 있었으며, 또한 데이터 전처리 과정에 변화를 줌으로써 언어 모델의 구조적 한계를 극복할 수 있었다.
이 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 절대 위치 좌표를 제공할 수 있는 초음파 위치인식 시스템에 관한 것이다. 무선(RF: Radio Frequency) 신호에 의해 동기화된 다수의 고정된 발신기가 순차적으로 초음파를 발신하며, 초음파 신호들을 수신한 수신기에서 TOF를 파악하여 이를 거리로 환산한 다음 위치정보를 계산한다. 초음파의 전파시간(TOF: Time of Flight)은 주기인식 방법을 통해 파악한다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 인식 영역의 확장을 위해 셀 매칭 기법과 부호화된 초음파 기법을 제안한다. 초음파 위치인식 시스템인 U-SAT을 사용하여 주기인식 기법의 유용성을 입증하기 위하여 다양한 거리에서 실험을 수행하였다. 또한 셀 매칭 기법에 의한 영역 확장에서도 위치 측정의 정확도를 검증하였으며 부호화된 초음파 기법의 분석으로 그 유용성도 입증하였다. 그 결과로 인해 저가격, 높은 갱신율, 그리고 상대적으로 뛰어난 정밀도의 입장에서 GPS가 적용될 수 없는 환경에서의 유비쿼터스 컴퓨팅의 위치인식 시스템으로서의 가능성을 입증하였다.
본 논문은 SiC MOSFET 디바이스를 사용하는 전력변환장치에서 Rogowski 코일을 이용하여 SiC MOSFET 디바이스에 흐르는 전류를 측정하여, 과전류를 검출하고 게이팅 신호를 차단하는 기법에 관하여 연구한다. SiC MOSFET는 소자의 특성으로 보편적으로 사용되는 과전류 검출 방법인 DeSAT 적용이 어렵기 때문에 Rogowski 코일을 사용하여 스위치 전류를 측정, 과전류를 검출한다. 본 논문에서는 PCB패턴 Rogowski 코일의 설계 방법뿐만 아니라 Rogowski 코일과 적분기의 대역폭에 대해서도 논의한다. 실험은 직류링크 커패시터에 SiC MOSFET 스위치 레그를 병렬로 연결하고, 직류링크 커패시터에 직류전압을 충전 후 스위치 레그를 약 6us정도 단락시켜 SiC MOSFET에 과전류를 발생시킨다. 이 때, 제안한 Rogowski 코일을 이용한 과전류 검출 및 차단 기법의 적용 전후를 비교하여 동작 및 성능(검출 및 차단 소요시간)을 확인한다. 마지막으로 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 PCB패턴 Rogowski 코일을 이용하여 과전류 검출 및 차단 기법이 검증되었다.
만족가능성 처리기는 모델 검증 및 임베디드 프로그램 검증과 같이 소프트웨어 공학의 여러 분야에서 활용되고 있다. 만족가능성 처리기를 활용하기 위해서는 주어진 문제를 처리기의 입력인 CNF 형식으로 변환해야 한다. 그러나 이 형식은 소스코드나 소프트웨어 모델보다 표현력이 낮기 때문에 최적화된 변환이 요구된다. 본 논문에서는 "n개에서 인접된 $k{\leq}n$개 선택" 문제를 CNF형식으로 변환하는 최적화된 기법을 제시한다. 제안된 방법을 다양한 일본 퍼즐에 적용한 결과 우수한 성능이 입증되었다. 우리가 알고 있는 한, 인접성에 대한 최적화된 CNF 변환 연구는 거의 없다.
Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)은 하천건천화 평가 및 예측을 위해 개발된 물수지 기반의 분포형 수문모형이다. 그러나 물수지 모형의 특성상 토양층 사이를 이동하는 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 하천 및 지표를 따라 이동하는 물의 수평적인 거동 추적에는 한계가 있다. 본 연구에서는 DrySAT-WFT 모형에 댐·보 방류량을 고려한 하도 갈수량 추적 알고리즘을 적용하여 유출 모의 성능을 개선하고, 개선된 유출 모형을 금강 유역(9,915.5 ㎢)에 적용하여 건천화 원인 추적 및 평가를 수행하였다. 하천건천화 원인 추적을 위한 영향요소로 1976년부터 2015년까지 구축한 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 자료를 활용하였다. 건천화 영향요소를 적용하기 전 기상자료만을 활용해 모의한 유출결과를 기준 시나리오로 설정하고 댐·보 지점을 대상으로 검보정을 진행하였다. 이후 각 건천화 영향요소를 적용한 유출 시나리오별 유량의 감소 비율과 건천화 기여 비율을 산정하여 영향평가를 수행하였다.
본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.
군 위성통신 시스템의 생존성 향상을 위한 대전자전기능 설계기법으로 Dehop/Rehop 중계기를 사용하는 FH-FDMA 위성통신방식 설계구조를 제안하고 성능을 분석하였다. Dehop/Rehop방식은 적의 재밍조건하에서 필수적 통신링크를 보장하는 설계기법으로 Bent-Pipe방식에서의 Power Robbing, Hard-limiter에 의한 소신호 감쇄 등이 거의 없으며 광대역 도약으로 항재밍 능력의 개선이 가능하다. 본 연구에서는 75bps-2048kbps의 LDR/MDR/HDR 데이터 전송이 가능한 중계기 구조를 설계하고, SHF대역에서 도약대역폭에 따른 항재밍 성능분석과 Bent-Pipe방식 대비 Dehop/Rehop방식의 채널별 항재밍 성능분석결과 9-l0㏈내외의 성능개선이 가능함을 보였다.
Fortress 언어는 고성능 컴퓨팅을 대상으로 개발되었으며, 성능과 확장성이 뛰어난 프로그램을 편리하게 작성할 수 있게 하는 특징이 많이 있다. Fortress 언어는 암시적 병렬성을 제공하는데, 이는 프로그램의 대표적인 언어 구조와 자료 구조가 기본적으로 병렬 수행되도록 설계되었음을 의미한다. Fortress 구현은 병렬 수행을 지원하기 위해 스케줄링과 병행성 제어 기법을 제공한다. 우리는 SAT 문제 해결에 널리 쓰이는 알고리듬인 DPLL 알고리듬을 Fortress 언어로 구현하였고, 여러 상황에서 성능을 측정하였다. 실험결과 Fortress 언어를 이용하면 병렬 수행을 쉽게 구현할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 문제 유형, 구현기법, 성능 사이의 관계를 찾을 수 있었다.
NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치의 내부에는 Flash Translation Layer (FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 일반적으로 사상 테이블의 빠른 접근을 위하여 사상 테이블은 저장장치 내부의 RAM에 유지한다. 최근 저장 공간의 용량이 커지게 되면서 사상 테이블로 인해 요구되는 RAM의 크기도 커지게 되어 사상 테이블을 플래시 메모리에 저장하고 일부만 RAM에 유지하는 캐싱 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 SAT-c 라는 사상 테이블 캐싱 기법을 제안하고 캐시 교체 알고리즘들의 성능을 비교하였다.
미계측 유역에서의 홍수위 예측을 위해서는 실제 지형에 가까운 하천 지형 자료의 취득이 필수적이다. 대부분의 경우 하천 지형 자료는 하천정비기본계획을 위한 횡단 측량 자료를 활용하고 있으나, 지방 하천 및 농촌의 소하천은 하천 단면 측량 자료가 존재하지 않는 경우가 많아 홍수위 모의에 어려움이 있다. 기존의 하천 단면을 추정하는 연구는 기 측정된 자료를 기반으로 미계측 된 구간 사이를 세밀하게 보간하는 기법을 제시하거나 최신의 장비 등을 활용하여 고도로 정밀한 측량 기법 등을 제시해왔다. 그러나 이러한 방법들은 유역의 전 구간에 대한 하천 단면을 추정하기에는 한계가 있으며, 소하천에 고도로 정밀한 측량 기법을 적용하기에는 시간과 비용의 과다한 소모가 우려된다. 이에 따라, 비교적 간단한 방법으로 유역의 전 구간에 대해 하천의 폭으로 하천 단면의 높이와 넓이를 추정하는 미측정 하천 단면 추정 기법이 개발된 바 있으나, 실제 미계측 유역에의 적용을 통한 검증은 수행되지 않았다. 본 연구에서는 미계측 유역에서의 홍수위 예측을 위하여 개발된 하천 단면 추정 기법을 적용하여, 홍수위를 모의하고 실측 수위와의 비교를 통해 단면 추정기법의 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 하천정비계획을 참고하여 단면 자료가 존재하는 하천의 본류에 대하여 하천의 폭과 넓이, 높이 사이의 회귀식을 생성한 후, 지류의 미계측 유역에 적용하여 하천 단면을 추정하였다. 추정된 단면으로 부정류 흐름의 실측 홍수 사상으로 홍수위를 모의하였으며, 실측 수위와의 비교를 통해 단면 추정 기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 미측정 하천 단면 추정 기법의 평가 및 검증을 수행하였으며, 이를 적용하여 지방 하천 혹은 소하천 등에 대한 침수 대책 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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