본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
사이버 공간이 현실 생활의 일부분으로 통합되어가고 사이버 공간에서의 대인간 의사소통이 보편적인 현상으로 나타남에 따라 사이버 공간에서의 의사소통과 경험 그리고 그것의 영향력에 대한 논의는 그 동안 많이 있어왔다. 그러나 기존의 연구들은 사용자의 행동 특성에 따라 사이버 공간에서의 활동과 영향력, 그리고 그 의미가 달라진다는 점을 간과하였다. 따라서 본 연구에서는 동일한 커뮤니케이션 공간인 싸이월드도 그것에 부여하는 가치와 의미는 사람마다 다르고 따라서 행동도 다를 것이라는 가정하에, 싸이월드에서 나타나는 다양한 이용행동과 활동들을 유형으로 분류하고 그 유형에 따라 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 경험, 활동에서의 차이를 살펴보고자 했다. 사전 연구로 진행되었던 사용자 인터뷰를 통해 정리된 행동문항을 전체 설문을 통해 분석한 결과 싸이월드에서 보이는 개인의 행동적 특성을 의미하는 5 개 요인(적극성.몰입, 낯선 사람과의 연결과 정보 추구, 사생활 보호, 단순한 연락 수단, 폐쇄성)이 확인되었고, 이렇게 추출된 행동 요인을 토대로 싸이월드에서 나타나는 3 개의 행동 유형(적극적 활용형, 폐쇄적. 다이어리 추구형, 새로운 관계.정보 추구형)이 구분되었다. 행동 요인의 차이로 표현되는 3 개의 행동 유형에 따른 싸이월드에서의 의사소통 패턴과 싸이월드에서의 활동 그리고 싸이월드 경험에 대한 평가를 분석한 결과 행동 유형간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 동일한 싸이월드라는 공간이 사용자가 추구하는 가치와 목적에 따라 각기 다른 공간으로 기능하고 있음을 보여주었다는 데에 의의가 있으며, 가치의 차이로 나타나는 행동 유형에 따라 싸이월드에서 소통하는 대상과 방식이 달라지고 경험의 의미 또한 달라질 수 있음을 시사하고 있다.
본 연구는 윌리엄 포사이드(William Forsythe)의 "One Flat Thing Reproduced"를 바르테니에프 펀더멘탈(Bartenieff Fundamentals)을 통해 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 분석하였다. 본 연구 목적은 윌리엄 포사이드의 대표적인 안무적 특징인 역동성, 강인함과 공간적 조화로움을 가능하게 하는 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 알아보기 위함이다. 연구결과 윌리엄 포사이드는 호흡을 안무의 요소로 사용하였고, 상-하체분리패턴은 포사이드 움직임의 특징적인 요소로 관찰되었으며, 서포트(Support)가 있는 듀엣(Duet) 움직임에서는 신체반쪽연결패턴을 사용하는 것으로 나타났다. 이는 역동성, 강인함과 공간적 조화로움이 깊은 관련이 있을 것으로 보여 진다. 더 많은 사례를 통해 움직임 패턴을 연구한다면 에너지 표현에 직접 적용 가능한 패턴들을 구체적으로 밝혀내어 안무를 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 입력패턴을 triple rail-coding 방식으로 표현한 후 입력의 직렬연결 방법으로 기호치환을 수행하는 광 병렬 변형부호화자리수 가산 시스템을 제안하였다. Triple rail-coding 방식으로 변형부호화자리수 입력을 표현할 때 중복연산 결과가 나오는 입력들은 동일한 패턴으로 전처리하여 기호치환과정의 규칙수를 줄였고, 광 구현시 공간 이동된 입력패턴을 직렬로 연결하여 광을 통과시킴으로써 공간 이동 연산, NOR 연산, 그리고 문턱치 연산과정이 필요 없는 광 가산기를 구현하였다.
최근 도로계획 및 건설추세는 터널의 개소수 증가와 장대터널의 건설이 증가하는 추세에 있으며, 이와 더불어 터널내 사고로 인한 재해발생도 증가하는 경향을 보이고 있다. 터널안에서 재해나 사고는 이용객의 안전에 치명적이므로 방재시설에 대한 사회적관심이 증가 하고 있다. 피난연결통로는 병설터널에서 유용한 방재시설이므로 설치개소가 늘고 있으나 지보패턴에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 경험적 방법으로 지보패턴을 선정하고 이론식과 피난연결통로부의 계측결과를 이용한 역해석으로 적정성을 검증하고자 한다. 또한 지반강도비를 이용한 케이스 스터디를 통하여 본선과 피난연락갱의 접속각도에 따른 보강범위도 검토하고자 한다.
입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.
본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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