본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어 복합 다층 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서 수신된 신호를 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용하고, 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거한다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 다계층 퍼셉트론 조합을 이용하여 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 평균자승 에러의 수렴 특성이 우월하다는 것을 연구한다.
본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.
수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.
생산설비의 적절한 조합을 통한 생산 라인의 최적화는 국내 폴리에스터 산업의 경쟁력 강화를 위해 중요한 과제다. 본 연구의 목적은 폴리에스터 생산 라인의 최적화를 위해 생산 설비의 조합에 대한 우선순위를 평가하는 방법을 제시하고, 이를 통해 최적의 생산 라인 구성 방안을 도출하는데 있다. 이를 위해 폴리에스터 생산라인의 평가에 필요한 요소들을 도출하고, 이를 활용한 계층분석절차를 제시하였다. 이 방법을 활용하여 폴리에스터 생산라인 평가를 위한 요소들에 대한 가중치를 도출하였으며, 검토 중인 실제 생산라인들에 대한 우선순위와 그 시사점을 제시하였다.
하이퍼스펙트럴 데이터의 효과적인 분석을 위해 밴드 추출(Feature Extraction)이나 밴드선택(Feature Selection)에 대한 연구가 최근 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 상대적으로 많은 밴드를 가지는 하이퍼스펙트럴 영상을 식생지수(Vegetation Index)와 같은 특수한 목적에 적용하기 위해 같은 파장대의 밴드를 조합(Band Aggregation)하여 Landsat ETM+ 영상 밴드와 동일한 영상 생성을 목적으로 한다. 이를 위해 NASA에서 제공하는 밴드별 분광특성 자료를 이용하여 밴드 조합을 위한 가중치 계산식에 적용하였으며, 밴드 선택을 위한 유효 파장대를 추출해 보았다 데이터 간 편차를 줄이기 위해 실제 1분 간격으로 촬영된 동일지역의 Hyperion과 ETM+ 영상을 사용하여 알고리즘에 적용하였고, 그 결과를 영상 간 상관계수와 NDVI 영상을 이용하여 비교 분석하였다.
본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.
본 연구에서는 움직이는 CCD 카메라로부터 입력된 영상에서 색상 및 질감 성분을 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 초기 영상에서 추적하고자 하는 객체를 선택하면 이를 타깃 파티클로 결정하고, 타깃 파티클로 부터 추적을 위한 초기 상태가 모델링 된다. 이후 프레임부터 N개의 파티클들이 랜덤 분포로 생성되고 각 파티클로 부터 질감 정보인 로컬 CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns)모델과 색상 분포 모델이 특징 모델로 사용된다. 각 특징 모델에 대해 바타차리야 (Bhattacharyya) 거리를 사용하여 각 파티클과 타깃 파티클 간의 특징 관측 우도(likelihood)를 구하고 이를 각 파티클의 가중치로 설정 한다. 각 파티클의 가중치를 기반으로 가중치가 가장 높은 파티클을 새로운 타깃으로 설정하고, 각 파티클들을 재 샘플링 한다. 본 실험결과에서는 여러 가지 특징을 조합하여 실험을 하였고, 그 결과 색상 분포 모델과 로컬 CS-LBP를 조합했을 때 추적 성능이 가장 우수한 것을 확인할 수 있었다.
기존에는 잠재위험도와 해당지역 하나의 강우관측소에서의 기왕최대강우량을 이용하여 계획빈도를 결정하였다. 그러나 기왕최대강우량은 이미 발생한 최대강우량이기 때문에 안전치를 고려해 산정한 계획빈도를 따라가지 못하였고, 잠재위험도에 따른 계획빈도의 범위가 매우 작은 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 문산천 유역의 기왕최대강우량과 잠재위험도를 이용하여 계획빈도를 산정하는데 필요한 가중치를 결정하였다. 본 연구에서는 수도권지역 6개의 기상청 강우관측소 강우량 자료를 사용하여 크리깅기법으로 공간분포를 시키고자 하였다. 또한, 기왕최대강우량으로 계획빈도를 연결시키는데 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 계획빈도의 가중치를 산정하고자 하였다. 문산천 유역에 잠재위험도 산정에 따라 계획빈도를 결정한 결과, 크리깅기법으로 문산천 유역에 기왕최대강우량에 해당하는 계획빈도는 160년 정도이며, 회귀식으로 각 소유역별로 계획빈도를 산정한 결과 약 110년에서 120년까지 분포하였다. 이렇게 산정된 계획빈도를 공시지가와 홍수량으로 가중치를 구하여 소유역별로 분포시킨 계획빈도 값은 대략 100년에서 200년으로 산정되었다. 잠재위험도와 피해액 산정기법을 이용하여 문산천에 최적 홍수방어대안을 선정하고자 하였다. 최적 대안을 선정하기 위한 방법론을 제시하고 이에 따라 잠재위험도를 산정하고 유역 분담량을 결정하여 적합한 구조적 홍수방어시설물을 Decision Tree라는 의사결정을 통하여 계획하고 조합하여 3개의 적정 홍수방어대안을 선정하였다.
일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.
한강 자연성 회복은 사회환경을 고려한 한강의 생태적 기능회복과 복원, 자연의 복원력을 기반으로 한 사람이 공생 공존하는 새로운 관계로의 전환점을 의미하고 있다. 본 연구에서는 한강 유역권 산·학·연 관계자 100명을 대상으로 설문조사를 실시하여 한강 자연성 회복 비전과 추진전략을 도출한 결과, '맑은 물이 흐르는 강'(1순위), '더불어 사는 강'(2순위), '생명이 숨쉬는 강'(3순위), '살아 움직이는 강'(4순위)으로 정책방향을 수립할 수 있었다. 또한 설문조사의 결과를 바탕으로 AHP 및 델파이 분석을 통해 한강 상류, 중류(서울권, 경기권), 하류별 자연성 회복 평가지표간 가중치를 산정하여 주요 추진과제를 선정하였다. 상류유역에서는 비점오염원 관리를 통한 환경오염 감소, 중류 유역에서는 도심하천의 수질관리강화 및 물 순환 체계 개선, 하류 유역에서는 생물다양성 확보 및 상·하류 지역 협력을 통한 상수원 수질 개선의 방안 필요의 결과가 도출되었다. 본 연구를 통하여 한강의 하천관리정책은 이수·치수 중심의 하천조성에서 하천생태복원 및 강과 사람과의 공존과 공생이 조화를 이룬 하천조성으로 관점이 변화되었음을 확인할 수 있었으며, 가중치 평가를 통한 최적 조합의 하천 관리방안이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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