항공기 이착륙 유무의 중요한 지표 중 하나인 활주로 가시거리는 기온, 습도 등과 같은 기상 조건에 영향을 받는다. 비행장의 활주로 이용 시 도착시점에서의 활주로 가시거리를 예측하는 것은 항공기 이용의 효율성에서 중요하다. 본 연구에서는 활주로 가시거리를 예측하기 위해 기존에 제안된 심층 신경망을 활용한 활주로 가시거리 예측 모델의 고도화를 통해 1시간 이후의 국지 비행장의 활주로 가시거리를 예측하였다. 이를 위해 예측 모델의 고도화는 입력 값으로 기상 정보(기온, 습도, 풍속, 활주로 가시거리)에 대한 시간 간격 변화와 예측 값의 선형변환을 통해 진행하였다. 제안된 방법은 과거 기상 관측 값을 바탕으로 예측 모델의 학습을 생성해 1시간 이후의 활주로 가시거리에 대한 예측을 수행하였고, 1시간 이후의 측정된 활주로 가시거리와 비교를 통해 타당성을 확인했다. 제안된 예측 모델은 예보를 제공해주지 않는 지역의 소규모 비행장에서 참고할 수 있는 활주로 가시거리 생성에 활용 할 수 있을 것이다.
원거리에서 수동소나에 의한 탐지거리를 예측하기 위해서는 소나방정식이 이용된다. 본 연구에서는 거리와 깊이함수의 신호이득 및 탐지확률을 구한 후 이를 거리로 적분하여 거리의존 해양환경에서 탐지거리를 계산하는 탐지거리 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델은 기존에 발표된 거리독립 해양환경에서의 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 거리의존 해양환경에서 수동소나에 의한 표적탐지에 큰 영향을 주는 난수성 소용돌이 해양환경에 확장 적용하여 표적의 탐지거리를 예측하였으며, 그 결과에 대하여 소개한다.
오페론(operon)은 보통 미생물에서 다수의 인접한 유전자들로 구성된 그룹으로 하나의 유전자처럼 공통된 프로모터에 의해 전사되는 단위이다. 오페론을 구성하는 유전자들은 기능적으로 서로 유사하거나 같은 물질대사경로(metabolic pathway) 상에 존재하는 특징을 지니기 때문에 이들은 중요한 의미를 가지며, 미생물 유전체 분석에서 오페론을 구성하는 유전자들을 예측하는 것은 상당히 중요하다. 오페론을 예측하는 이전 연구들로는 이미 알려진 오페론의 특징인 유전자간 거리나 오페론을 구성하는 평균 유전자 개수 등을 이용하는 방법, 마이크로어레이 발현 실험을 이용한 방법, 전유전체(whole genome)들 간의 보존된 유전자 집합(conserved gene cluster)을 이용한 방법 그리고 물질대사경로를 이용한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 COG 기능(function) 거리, 유전자 간의 거리, 코돈 사용빈도(codon usage) 그리고COG 기능 거리와 유전자간 거리를 같이 적용한 방법을 이용하여 오페론 예측을 위한 전처리 모델을 생성하였다 전처리 모델을 E. coli 전유전체에 적용해본 결과, 알려진 오페론들의 약 90%가 이를 포함하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 전처리 모델은, 추후 오페론 예측을 위한 좋은 도구로 활용할 수 있을 것이다.
환산거리 예상식에 의한 진동의 예측은 널리 적용되고 있다. 여기서 환산거리는 거리와 지발당 장약량에 의해 결정된다. 그러나 환산거리가 같다고 하여 진동수준이 같은 것은 아니며, 많은 실무자들이 총장약량이 증가함에 따라 진동이 커지는 경향을 경험하고 있다. 본 연구에서는 총장약량이 진동수준에 미치는 영향을 고려한 진동 예측식을 제안하였고, 이 식을 기존의 계측자료에 적용하여 검토하였으며, 일정한 범위 내에서 진동속도에 미치는 총장약량의 영향을 반영할 수 있음을 보였다
현재 사용되고 있는 풍력발전 예측 모델은 물리적인 시간변화에 따른 예측을 진행하고 있다. 제주도 풍력단지의 출력 값과 풍력단지 상호 거리에 대한 상관관계를 분석해본 결과, 거리가 가까울수록 높은 상관계수를 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 풍력 예측 모델에서 시간적인 특성뿐 아니라 공간적 특성을 같이 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 국내 외 풍력발전 예측 모델을 분석을 수행하고, 풍력 예측 모델에 공간기법 적용의 필요성에 대해 연구하고자 한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
능동 소나 체계에서 표적의 탐지거리 예측을 위하여 소나방정식이 이용되는데, 이는 음원 준위, 전달 손실, 표적 강도, 복반사 준위, 소음 준위, 방향성 이득, Detection threshold, Signal excess, 탐지 확률과 탐지거리의 요소로 구성된다. 본 연구에서는 능동 소나 체계에서 소나 깊이와 표적 깊이의 함수인 탐지거리를 계산하기 위한 알고리즘에 대해 살펴보았다. 소나의 각 요소와 환경이 주어졌을 때 SAFARI 모델을 이용하여 각 수신기의 깊이와 거리에서의 전달손실을 계산하였으며, 구하여진 전달 손실과 배경 소음 준위를 이용하여 Signal excess를 계산하였다. ROC(Receiver-operating-characteristic) 곡선을 이용하여 Signal excess를 탐지 확률로 계산한 후 두 항을 곱하여 각 깊이별 거리로 적분함으로서 탐지거리를 구하였다. 주파수 30Hz의 전방향 음원을 사용하여 여름의 일반적 음속 분포에서 계산한 결과 100m 음원 보다 300m 음원에서 상대적으로 큰 탐지거리를 얻었으며 각 음원 깊이별 평균 탐지거리는 100m 이하의 표면을 제외한 500m 까지는 거의 일정함을 알 수 있었다.
예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 불연속면이 존재하는 암반에서 smooth blasting 이 실시되었을 때의 발파파단면의 형성기구를 밝히고, 효과적인 smooth blasting을 실시하기 위한 기술적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 첫째, 불연속면의 경사와 발파공간거리에 의해서 형성되는 발파파단면의 형상을 I형(인접발파공이 직접 연결된 것), II형(단일 균열으로 연결된 것) 그리고 III형(방사상 균열에 의해서 형성된 것)으로 가정하고, 발파파단면의 요철도의 정도를 예측하는 방법을 제시하였다. 둘째 불연속면의 종류와 발파공에서 불연속면까지의 거리의 변화에 따른 발파균열의 상황을 검토하여 발파균열이 단일이나 방사상으로 되는 한계불연속거리를 결정하였다. 끝으로 불연속면의 종류, 발파공간거리 그리고 불연속면의 경사를 변화시킨 모형실험을 실시하여 파단면의 요철도를 실측하였다. 이 실측결과를 (2)식으로 계산되는 요철도의 예측치와 (3)식으로 계산되는 한계공간거리를 기준으로 대비함으로써 예측법의 타당성을 평가하였다. 실측치와 예측치를 불연속면의 종류와 경사별로 발파공간 거리를 기준으로하여 비교한 결과 overbreak + u 의 값은 예측치와 실험치가 높은 일치성을 나타내고, underbreak - u 의 값은 일치성이 다소 낮게 나타났으나 전체적으로 양호한 일치성을 나타냄으로써 파단면의 형성과 요철도의 예측법이 충분히 합리적이었음이 증명되어 불연속면을 함유하는 암반에서 Smooth Blasting 의 기구가 상당부분 밝혀졌다고 사료된다.
국내에서는 주로 환산거리 진동예측식에 의한 발파진동 예측 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 환산거리방식은 실규모의 발파가 시행되어져야 할 필요성이 있다. 최근 국내에서는 터널 등의 공사 시행 전 사전 조사단계에서 발파진동의 영향권을 예측하려는 시도로서 지질 조사용 시추공 등에 장약 발파하여 지반진동을 측정하고 본 발파의 발파 진동을 예측하는 방법이 사용되고 있다. 그러나 이러한 발파진동 예측 방법은 본 발파시의 진동의 전달 특성을 완전하게 반영하지는 못한다. 이러한 발파진동 예측방법의 결점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 사전 조사 단계의 단일공 파형 중첩 모델링을 통하여 발파진동을 예측하는 방법을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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