VTSO(Vessel Traffic Service Operator)는 양 선박의 충돌위험 정도를 판단할 때, 선박들의 침로와 속력, DCPA(Distance to CPA)와 TCPA(Time to CPA) 그리고 양 선박의 조우상황 등을 종합적으로 고려한다. 이에 본 연구에서는 VTS관점에서 선박충돌 위험도를 구하기 위하여 CPA에서의 양 선박 상대방위에 따른 조우상황 위험도와 선박의 길이를 고려한 양 선박의 범퍼영역에 대한 근접 위험도를 이용하여 두 선박의 다양한 교차상황에 따른 선박 충돌위험 값을 비교하였다.
글로벌 시대를 맞이하여 언어의 장벽을 해소하기 위하여 기계번역 연구들이 전 세계적으로 이루어지고 있다. 딥러닝의 등장으로 기존 규칙 및 통계기반 방법론에 비하여 눈에 띄는 성능향상을 이루어내고 있으며 많은 연구들이 이루어지고 있다. 인공신경망 기반 기계번역 모델을 만들 때 가장 중요한 요소는 병렬 말뭉치의 양과 질이다. 본 논문은 한-영 대용량의 말뭉치를 수집하고 병렬 말뭉치 필터링 기법을 적용하여 데이터의 양과 질을 충족시켰으며 한-영 기계번역 관련 객관적인 테스트셋인 Iwslt 16, Iwslt 17을 기준으로 기존 한-영 기계번역 관련 연구 중 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 미분양 아파트 수요자를 대상으로 선호요인을 분석하고 향후 민간측면에서 미분양 아파트 해소를 위한 마케팅 전략에 대해 연구하고자 한다. 연구방법은 미분양 아파트 수요자 선호요인을 도출한 뒤 컨조인트 분석을 통해 가장 중요하게 판단하는 요인과 상대적으로 포기할 수 있는 요인을 도출하였다. 분석결과, 첫째, 미분양 아파트 수요자들은 주택 구매 선택에 있어 미분양에 따른 혜택(분양가 인하 및 보장제)을 입지환경 및 거주환경 보다 우선적으로 고려하는 것으로 나타났다. 둘째, 미분양 아파트 수요자들은 입지환경과 관련해 대중교통 이용이 양호한 환경을 가장 중요하게 고려하며, 거주환경과 관련해서는 단지 내 친환경 수준을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 셋째, 미분양 아파트인 만큼 가격전략에서는 납부조건 완화보다는 분양가 인하를 선호하는 것으로 나타났다. 마지막으로 홍보전략은 주택전시관이나 설명회를 통해 홍보하는 것이 가장 효과적인 것으로 분석되었다.
최신 기계번역 연구 동향을 살펴보면 대용량의 단일말뭉치를 통해 모델의 사전학습을 거친 후 병렬 말뭉치로 미세조정을 진행한다. 많은 연구에서 사전학습 단계에 이용되는 데이터의 양을 늘리는 추세이나, 기계번역 성능 향상을 위해 반드시 데이터의 양을 늘려야 한다고는 보기 어렵다. 본 연구에서는 병렬 말뭉치 필터링을 활용한 mBART 모델 기반의 실험을 통해, 더 적은 양의 데이터라도 고품질의 데이터라면 더 좋은 기계번역 성능을 낼 수 있음을 보인다. 실험결과 병렬 말뭉치 필터링을 거친 사전학습모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 실험결과를 통해 데이터의 양보다 데이터의 질을 고려하는 것이 중요함을 보이고, 해당 프로세스를 통해 추후 말뭉치 구축에 있어 하나의 가이드라인으로 활용될 수 있음을 보였다.
양안식 3DTV 비디오의 효율적인 압축을 위해 다양한 기술들이 연구되었으며, 그 중 좌우영상으로 상이한 해상도의 영상을 사용하는 비대칭 양안식 영상은 인간의 시각시스템이 상이한 해상도의 양안식 양상을 높은 쪽 영상의 품질에 가깝게 인지하는 특성을 이용한 대표적인 비트레이트를 절감 방식이다. 이에 다양한 연구에서 좌우해상도 차이에 따른 화질 저하 정도를 측정하려는 시도가 이루어졌으나, 기존 연구에서는 적정 시청거리를 고려하지 않고 좌우 영상의 크기만을 고려하여 실험하였으며 따라서 각 연구별로 상이한 실험 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 인간의 시각 시스템을 고려하여 적정 시청거리를 계산하고, 이에 따라 좌우영상 비율 별 화질평가를 수행하였다. 특히 본 연구에서는 좌영상을 IID급 방송콘텐츠로 가정하고, 우영상을 모바일 방송콘텐츠로 가정함으로써, 실험 결과의 방송 서비스 활용가능성을 높였다.
데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.
현대 인류는 비약적인 경제성장으로 인하여 급격한 도시화와 산업화를 이루었다. 하지만 이러한 성장을 위해 수반되는 자원개발 및 생활환경조성으로 인한 토지개발이 진행되어 많은 양의 토양이 유실되고 있다. 토양유실을 관리하기 위해서는 모니터링을 통해 관리하는 방법과 모형을 통해 유실되는 토양의 양을 산정하여 관리방안을 제시하는 방법이 있다. 현재 전 세계적으로 사용되고 있는 범용토양유실량 산정공식(USLE)은 사용상의 편리성과 연간 토양유실량을 산정할 수 있는 이점이 있다. 뿐만 아니라 국내의 환경부에서는 USLE 공식을 적용한 '표토 침식 현황에 관한 고시'를 제정하여 유실되는 표토를 관리하고 있다. 하지만 USLE 공식을 구성하고 있는 인자 중 P factor는 경사도만을 고려하여 인자 값을 제시하고 있으며, 밭에 적용된 관리방법과 작물, 경운방법 등을 고려하지 않아 방법에 차이에 따른 발생되는 토양유실량에 차이가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 고려하여 경작지의 경사도와 적용된 관리방안을 복합적으로 고려한 P factor 선정 체계가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 실제 경작지 조사를 통해 경작지 별 관리방안과 경사도를 고려한 P factor를 제안하고자 한다. 관리방안과 경사도를 복합적으로 고려한 P factor를 제안하기 위해 선정된 유역은 강원도 양구군 해안면 유역과 자운리 유역, 안동시 임동면 반변천 상류 유역을 선정하여 위치하고 있는 밭에 대한 현장조사를 진행하였다. 조사항목은 경작지의 경사도, 재배작물, 관리방법, 경운방법 등을 조사하였으며, 이를 바탕으로 경사도와 관리방법을 복합적으로 고려한 P factor를 재산정 하였다. P factor를 재산정한 결과 대상 유역 내 밭에 적용된 관리방법과 경운방법, 재배작물의 차이로 인해 상이한 값이 산정되었다. 또한 기존 P factor와 재산정된 P factor를 사용하여 산정한 토양유실량의 차이가 약 17%정도 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 재산정된 P factor는 토양유실에 직간접적으로 관여하는 조건들을 복합적으로 고려한 P factor로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단되며, 본 연구를 바탕으로 전국단위 USLE P factor를 산정을 위한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 벽면을 통해 빗물을 모을 수 있는 수직 빗물수집장치을 개발하고, 기상 자료를 이용하여 장치의 성능을 모의해보았다. 빗물수집장치는 높이에 따라 총 3 가지 유형(1.00 m, 1.50 m, 2.00 m)으로 제작되었다. 본 연구는 빗물수집장치에 의해 모을 수 있는 빗물의 양을 추정하고 실제로 측정한 값과 비교해보았다. 빗물의 양을 추정하는 과정에서는 Cho et al. (2020)이 제안한 차단량 추정식을 이용하였다. 기상 자료를 관측하기 위한 장치로는 BloomSky 기상 관측 장치를 이용하였다. 수직 빗물수집장치와 BloomSky 기상 관측 장치는 고려대학교 공학관 옥상에 설치되었다. 본 연구에서는 2020 년 6 월 10 일부터 2020 년 9 월 7 일까지 총 16 개의 강우사상에 대한 빗물수집장치에 모이는 빗물의 양과 기상 자료를 관측하여 이용하였다. 그 결과, 빗물수집장치의 빗물의 양을 추정한 결과는 실제로 관측된 결과와 유사한 것으로 확인되었다. 16개의 강우사상에 대한 빗물집수량의 추정 결과와 관측 결과의 평균은 각각 1.770 mm/hr·m2 및 1.878 mm/hr·m2로 계산되었다. 표준 편차의 경우, 추정 결과는 1.269 mm/hr·m2, 관측 결과는 1.181 mm/hr·m2로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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