• 지질공학
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• 제18권4호
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• pp.359-369
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• 2008

지하저장공동의 설계 및 효율적 유지관리를 위해서는 설계전단계에서 사전조사로서 공동주위의 대수층 매개변수를 규명하고 운영전 후의 지하수의 흐름을 해석하는 과정이 반드시 수행되어야 한다. 수리지질설계에 필요한 제반자료를 얻기 위해서는 다양한 수리시험을 수행해야하며, 이 중 시추공 주변의 수리지질특성은 필수적인 기초자료가 되므로 보다 정확한 매개변수의 산정이 요구된다. 그러나 기존에 널리 사용된 도해적 일치법을 이용할 경우, 육안 오차나 절차상의 오독 등으로 타당성이 적은 수리지질 상수값을 산정할 위험이 있으며, 산정과정에서 불필요한 작업을 수행해야 하는 단점이 있다 최근 매개변수의 직접전환을 위한 여러 방법론이 제시되어 왔는데, 그 중에서 비선형 회귀모형을 이용하면 매개변수가 반복계산을 통해 자동추정되는 편리함이 있고 추정된 매개변수의 통계학적 타당성까지 평가할 수 있어 매우 유용한 것으로 평가되고 있다 본 연구에서는 공동주위의 실제 수리시험 자료에 대해 기존의 도해적 방법을 거치지 않고, 비선형 회귀모형을 이용한 매개변수의 자동추정을 수행하였다. 매개변수 자동추정 과정에서 발생할 수 있는 많은 반복 계산 횟수를 줄이고 수렴불가능의 문제를 해결하는 방안으로 감쇠계수를 도입하는 방안을 함께 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.246-251
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• 2017

벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.23-35
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3417-3426
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• 2012

본 연구는 기본적으로 소유구조(내부 외국인 지분율)가 대리인 비용(자산효율성 비중 영업외비용 비중)에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 실증연구이다. 그러나 소유구조와 대리인 비용의 상관성에 대한 기존연구들이 단순히 Pooled OLS Model을 사용하고 있기에 본 연구에서는 단순 Pooled OLS Model이 방대한 양의 패널형 자료의 검증에는 통계적 신뢰성이 부족하다는 전제하에, Pooled-OLS Model의 적합성 검증 결과를 토대로, 자료형성의 시점 및 기업의 효과를 반영하는 Fixed Effect Model과 Random Effect Model을 추가적인 연구모형으로 형성하고 이를 비교분석함으로써 실증분석 결과의 신뢰성 및 통계적 타당성을 높이고자 하였다. 연구 자료는 IMF 경제 위기 이후인 1998~2007년까지 10년간이며 금융업을 제외한 331개 기업을 대상으로 하였다. 주요 결과로는 모델의 적합성 검증결과 대리인 비용 항목 중 자산효율성 비중은 Random Effect Model을 사용하는 것이 적절하였으나 이에 반하여 영업외비용 비중은 Fixed Effect Model의 사용이 적합하였다. 이에 따른 실증분석결과는 Pooled OLS Model에서 채택되었던 가설이 대부분 기각되는 결과가 나왔다. 이는 실증분석에 있어서 사용하는 모형에 따라 다른 분석결과의 도출이 가능하다는 점을 보여주어 연구 자료에 따른 적합한 연구모형의 형성이 통계적으로 유의한 실증결과의 도출을 위해 무엇보다 중요하다는 점을 시사하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2153-2158
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• 2008

대표적인 웹 문서의 표준인 XML은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그로 이루어진 문법 구조를 갖는다. XML 문서 작성자는 XML 문서 작성 중 해당 XML DTD(Document Type Definition)에 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 즉, 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용과 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱 을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.65-76
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• 2004

본 연구는 위성으로부터 얻어진 지표온도와 Elevation Derivative Database(EDD)를 사용하여 일 최고기온을 산출하기 위해 수행되었다. 실험은 다중 회귀 분석을 통하여 일 최고기온의 반 경험적 산출 시스템을 구축하는데 초점이 맞추어졌다. 회귀식 내에서 EDD가 하나의 독립변수로 추가되었을 때 온도 산출에 어떤 영향을 미치는지도 테스트 되었다. 본 연구에서는 EDD가 회귀식에 추가되었을 때가 그렇지 않았을 때 보다 좋은 상관을 보였고 이는 EDD가 좀 더 정확한 산출을 위해 필요한 자료임을 나타낸다. 진보된 산출시스템을 만들기 위해 본 연구는 3가지 접근을 시도하여 그 결과론 비교하였다. 3가지 접근방법은 다음과 같다: 1) 토지피복을 고려하지 않은 계절별 산출법, 2) 토지피복을 고려한 계절별 산출법, 그리고 3) 계절의 구분이 없는 토지피복 형태별 산출법이다. 세번째 방법이 0.56$^{\circ}C$에서 3.14$^{\circ}C$ 사이의 정확도와 함께 가장 최상의 결과를 보여주었다. 산출결과를 검증하기 위해 가장 정확도가 좋았던 세 번째 산출 시스템에 대한 교차검증을 농경지와 산림지역을 대상으로 수행하였다. 검증결과는 토지 피복의 종류에 관계없이 좋은 결과를 보였다. 따라서 제시된 일 최고기온 산출 시스템은 남한의 대부분 지역에서 적용 가능하리라 사료된다.

• 공업화학
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• 제30권5호
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• pp.606-614
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• 2019

본 연구에서는 palm oil과 서로 다른 HLB (hydrophile-lipophilie balance) value를 갖는 Tween-Span계 비이온성 계면활성제를 혼합하여 O/W (oil in water) 유화액을 제조하고, 유화액의 유화안정성을 향상시키기 위한 최적 유화조건을 결정하였다. 이를 위해 CCD-RSM (central composite design model-response surface methodology)을 이용하여 각 계량인자의 주효과 및 교호효과를 해석하였으며, 두 가지 반응치를 동시에 만족하는 최적조건을 결정하였다. CCD-RSM의 계량인자로는 유화시간, 유화속도, HLB value, 계면활성제의 첨가량 등을 설정하고, 반응치로는 O/W 유화액의 점도와 평균액적크기를 설정하였다. CCD-RSM 최적화 분석결과 반응치인 O/W 유화액이 점도와 평균액적크기의 목표치를 동시에 부합하는 최적조건은 유화시간(12.7 min), 유화속도(5,551 rpm), HLB value (8.0), 계면활성제의 첨가량(5.7 wt.%)으로 산출되었으며, 이 조건에서의 CCD-RSM 예측결과는 점도(1,551 cP)와 평균액적크기(432 nm)이었다. 이 조건의 실제 실험 결과 오차율은 2.5% 이하로 나타나 O/W 유화액 제조과정에 CCD-RSM 최적화 분석을 적용할 경우 비교적 높은 유의수준의 만족하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.287-293
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• 2008

망원경의 조립 및 평가를 위해서는 평행광선을 만들어주는 시준장치가 반드시 필요하다. 최근에 고해상도 카메라의 초점거리가 길어짐에 따라 상대적으로 적은 부피를 차지하는 Cassegrain 형태의 시준장치가 많이 사용되고 있다. 하지만 이러한 형태는 적외선 광학계를 평가할 때 부경이 가지는 온도로 인하여 불필요한 열복사선을 방출하여 적외선 광학계의 평가 정밀도를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 직경이 800 mm이고 초점거리가 2 m인 적외선 광학계를 평가하기 위하여 초점거리는 6m이고 물리적인 직경 1 m, 유효 직경이 930 mm인 비축포물면을 Zerodur를 이용하여 가공하고 측정한 과정을 설명한다. 약 4개월간의 작업 끝에 면의 최종 파면수차는 30.4 nm rms($\lambda$/138, ${\lambda}=4.2\;{\mu}m$)를 얻어서 적외선 광학계뿐만 아니라 가시광 영역 광학계도 측정 가능한 성능을 보유하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.209-218
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• 2011

해안선 보호대책을 위하여 기존의 강성공법의 단점을 보완한 철재형 이안제의 소파형식인 수평형 이열 조합판의 투과율 산정식이 제안됐다. 철재형 이안제는 소파제, 이를 지지하는 기둥 및 하부기초로 구성되어 있는 구조물이므로 각 요소 구조물에 대한 설계가 가능해야 한다. 그리고 철재형 이안제는 해안선 보호라는 기능성과 구조물로서의 안정성을 동시에 만족하여야 한다. 본 연구에서는 실해역을 대상으로 철재형 이안제의 축조를 위한 설계기법의 단계를 제안하고자 한다. 본 연구는 구조물의 안정성(stability)과 안전성(safety)을 검토하기 위하여 유공판에 작용하는 파압추정을 수행했다. 기초말뚝의 안정성 검토를 위해 파압계에 의한 지점별 최대하중을 총 파력으로 산출하는 방법을 적용했다. 이때, 연직 파력 산정을 위하여 유의파에 상응하는 규칙파를 사용했다. 적정 몰수심 조정을 위하여 조위발생밀도함수를 적용하여 최적 수심을 산정하는 방법을 보였다. 본 연구는 시행 착오를 통하여 검토된 최종단계의 수순을 설계단계로써 제안하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.