본 연구에서는 고속도로 VDS에서 수집된 시간평균속도를 이용하여 공간평균속도를 산출하는 방법들의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해서 먼저, 이전 연구들에서 제시된 시간평균속도를 이용한 공간평균속도 추정방법들을 정리하였다. 현장에서 수집된 시간평균속도와 공간평균속도 자료는 기계 혹은 측정 상의 오차로 정확한 값을 보장하기 힘들다. 따라서 미시교통시뮬레이션모형을 이용하여 이상적인 상황에서 공간평균속도 값을 산출한 후, 본 연구에서 선정된 공간평균속도 산출방법론을 통해 산출된 추정값과 비교하였다. 비교 결과, 개별차량의 시간평균속도 자료를 이용하는 경우, 조화평균 값과 교통량-거리가중 조화평균 값이 공간평균속도 값에 가장 근사하게 분석되었다. 그리고 30초 단위 시간평균속도를 사용하는 경우에는 교통량-거리가중 조화평균 값이 가장 유사하였다. 현장에서 공간평균속도를 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 중부고속도로에 레이더검지기를 설치하여 개별 차량의 경로자료를 수집한 후, 경로자료를 이용하여 공간평균속도를 산출하였다. 분석 결과, 교통량-거리가중 조화평균을 이용한 추정값이 공간평균속도에 비교적 유사한 것으로 나타났다.
반복적인 문자열에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 특히, DNA 염기서열의 분석 등 분자생물학에서 그 필용성이 대두되어 있다. 주기 커버, 시드 시퀘어 등이 반복적인 문자열의 대표적인 예들이다. 근사문자열 매칭 분야에서도 근사주기, 근사스퀘어 등 반복적인 문자열에 관 한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 근사커버의 개념을 제시한다. 길이가 각각 m, n 인 두 문자열 P. T가 주어졌을 때, P가 T의 근사커버가 되는 최소의 편집거리를 O(mn) 시간, 최소의 가중편집거리를 $O(mn^2)$시간에 찾는 알 고리즘을 제시한다. 또한 문자열 T만 주어졌을 때. T의 최소 근사커버 거리를 갖는 문자열 P를 찾는 문제가 NP-완전 결과임을 증명한다.
본 논문에서는 다중 경로 오차 제거를 위해, 4개의 상관값을 제공하는 가중 협대역 상관기(Weighted Narrow Correlator) 구조에 대해 제안한다. 가중 협대역 상관기는 서로 다른 칩 간격을 가지는 여러 상관값 출력에 가중치를 주어 다중경로 신호에 의한 코드 위상 측정 오차를 줄이는 방법이다. 우선 다양한 지연시간 및 신호 감쇄를 가지는 다중 경로 신호에 대하여, 가중치에 대한 수신기의 성능 변화를 분석하고 이를 통해 최적의 가중치를 선택하였다. 제안한 상관기는 일반 수신기와 동일한 신호 획득능력을 가지며, 협대역 상관기보다 개선된 다중경로 오차 제거 능력을 보인다. 가중 협대역 상관기의 성능은 시뮬레이션을 통한 의사거리 측정치의 비교를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는 데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때, 오류 역전파 신경망을 사용했을 때와 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 각각 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
본 연구는 사고처리 지연으로 인한 피해를 최소화할 수 있는 고속도로 순찰대의 최적입지를 결정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우리는 최단거리를 기준으로 서비스 관할구간을 할당하는 maximum covering 문제와 사고 빈도 가중 p-center 문제를 각각 구성하고, 두 문제를 해결하기 위하여 라그랑지안 완화 알고리즘과 Daskin의 휴리스틱 알고리즘을 적용한다. 제안된 모형들의 결과는 한국 고속도로의 사고자료를 기반으로 최대사고가중거리, 평균사고가중거리, 평균처리거리 등의 사고처리 서비스 수준 지표를 이용하여 현재의 순찰대 입지와 비교된다. 비교 결과를 통해 제안된 모형들은 10km 평균 접근거리와 약 10분의 평균 접근시간을 개선할 수 있음이 확인된다. 또한 현재의 입지를 고정시키고 서비스 관할구간만을 변경할 경우에도 서비스 수준이 개선될 수 있다. 본 연구에서 제시된 모형과 결과는 고속도로 사고처리 서비스 수준을 개선하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 다양한 유형의 긴급시설 입지 결정이나 시간대별 사고자료에 기초한 유동적 관할구역 설정 등의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
화자 분할 기술은 오디오 데이터로부터 자동적으로 화자 경계 구간을 검출하는 것이다. 화자 분할 방식은 화자에 대한 선행 지식 사용 여부에 따라 거리기반 방식과 모델기반 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 eigenvoice 기반의 화자가중치 거리를 이용한 화자 분할 방식을 도입하고, 이 방식을 대표적인 거리 기반 방식들과 비교한다. 또한, 화자가중치의 거리 측정 함수로 유클리드 거리와 cosine 유사도를 사용하여 화자 분할 성능을 비교하고, eigenvoice 방식에 의해 화자 적응된 모델들 사이의 직접적인 거리를 이용한 화자 분할 방식과의 비교를 통해 화자가중치 거리를 이용한 방식이 계산량면에서 효율적인 점을 검증한다.
본 논문은 그로스버그(Grossberg)에 의해 개발된 퍼지 ART 신경 회로망의 성능을 향상시키기 위하여 가변가중 평균(VWA) 학습 방법을 제안한다. 기존의 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)는 입력패턴이 임의의 카테고리 내에 포함될 때 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신이 입력패턴과의 거리(유사성)와 관계없이 고정 학습률로 갱신되고, 또한 이를 개선한 가변학습(VL)은 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 대표패턴의 갱신에 반영하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식률을 개선한다. 그러나 두 방법 모두 학습 시 퍼지 AND에 의한 과도한 학습이 필수적으로 발생하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식 향상에 한계를 갖는다. 제안된 방법은 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신 시 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 반영한 가중평균 학습을 적용하여 대표패턴의 과도한 학습을 억제한다. 시뮬레이션 결과 기존의 학습 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)와 가변학습(VL) 보다 제안된 가변가중평균(VWA) 학습 방법이 잡음 환경에서 대표패턴의 과도한 학습을 억제하여 퍼지 ART 신경 회로망의 카테고리 증식문제를 완화하고 패턴 인식률을 향상시키는 것을 보여준다.
본 연구에서는 표면 메탄농도와 지구통계기법(거리역산가중기법)을 기초로 표면 메탄발산량을 평가하고자 하였다. 실험결과 표면 메탄농도는 표면 메탄발산량과 높은 상관성이 있는 것으로 나타나, 표면 메탄농도를 기초로 표면 메탄발산량을 산정하는 것이 가능한 것으로 나타났다. 또한 지구통계기법 적용 결과 측정 면적의 12.85%가 총 메탄발산량의 42.21%를 나타내어 챔버 방법으로 메탄발산량을 정확하게 평가하기 위해서는 지구통계기법을 반드시 적용해야 하는 것으로 사료된다.
The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.
기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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