본 논문은 교통량이 변하는 복수 교차로망의 신호등 제어에 적합한 지능형 신호 제어기를 제안한다. 교차로망이란 하나의 교차로가 사방으로 연결된 교차로이다. 기존의 교차로 제어방법들은 주로 단일 교차로를 대상으로 연구가 수행되었다. 하지만 단일 교차로 제어는 현실의 교통 상황과는 차이가 있다. 본 논문에서는 교통량과, 녹색 신호시 교차로로 진입하는 차량수와 적색 신호동안 대기하는 차량수를 퍼지 제어의 입력변수로 사용하여, 현재 녹색 현시의 확장시간을 조정하는 퍼지 교통망 제어기를 개발한다. 제안된 방법은 기존의 교차로 신호 주기 제어 방법들과 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다. 실험결과는 제안된 퍼지 논리 제어기가 기존의 방법들에 비하여 차량당 지체시간과 논문에서 제안된 비용함수 면에서 우수함을 보여준다.
DEA 모델중 널리 사용되는 교차평가모델(cross efficiency model)은 가중치에 제한을 두지 않고 어떤 특정분야에 탁월한 성과를 내는 DMU(Decision Making Unit)보다는 보다 전반적인 분야에서 두각을 나타내는 DMU를 선발함으로써 많은 연구자들이 DEA문헌에서 적용하여 왔다. 본 연구에서는 이러한 교차평가모델이 실제에 있어서는 암묵적으로 고정 가중치를 사용한다는 것과 동일한 결과를 나타낸다는 것을 분석적으로 밝혔다(one input, multi output case). 또한 multi-input, multi-output case의 경우에도 overall performer의 cluster에 근접한 대다수 DMU의 경우에는 고정 가중치를 사용한 경우와 거의 차이가 없음을 보였다. 교차평가 모델에 적용된 변수의 가중치를 보다 명확히 함으로써 연구자들이 모델의 평가결과를 이해하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 또한 교차 평가의 가중치 도식을 더 명확히 보여주기 위해 biplot을 제안한다.
도시지역내로 유입되는 홍수는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역 내에 다양한 형태와 크기를 가지는 건물 및 도시 기반 구조로 되어있으며, 홍수의 강도가 강하고 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐른다. 도시지역내 홍수피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 도시지역 내 도로 교차점에서 유입량에 따른 홍수흐름 특성을 Case 1(Qex : 147.23L/min, Qey : 149.52L/min)과 Case 2(Qex : 150.42L/min, Qey : 298.53L/min) 두 가지 경우에 대해 수리모형실험결과와 수치모의결과와 비교하였다. 출구지점에서 총 유출량의 절대오차가 Case 1에서는 0.84L/min, Case 2에서는 0.45L/min으로 잘 일치하였고, 수심분포 양상은 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. Case 3에서는 다양한 유입량의 변화에 따라 도로 교차점에서 변화하는 홍수흐름 특성과 경향을 분석하였다.
본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.
앙상블 기법은 여러 모델을 종합하여 최종 판단을 산출하는 기계 학습 기법으로서 딥러닝 모델의 성능 향상을 보장한다. 하지만 대부분의 기법은 앙상블만을 위한 추가적인 모델 또는 별도의 연산을 요구한다. 이에 우리는 앙상블 기법을 교차 검증 방법과 결합하여 앙상블 연산을 위한 비용을 줄이며 일반화 성능을 높이는 교차 검증 앙상블 기법을 제안한다. 본 기법의 효과를 입증하기 위해 MRPC, RTE 데이터셋과 BiLSTM, CNN, BERT 모델을 이용하여 기존 앙상블 기법보다 향상된 성능을 보인다. 추가로 교차 검증에서 비롯한 일반화 원리와 교차 검증 변수에 따른 성능 변화에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 rural Postman problem with Time windows(RPPTW) 해법을 위해 유전자 알고리즘에 사용되는 교차 연산자를 제안하고, 기존의 교차 연산자와 비교한다. RPPTW는 다중목적 최적화 문제로서, Rural Postman Problem(RPP)에 서비스 시간 제한을 위한 시간 윈도우(Time Windows)를 두고 제한된 시간 내에 서비스를 받을 수 있도록 구성된 문제이다. 따라서, RPPTW는 주어진 시간 내에 서비스를 받으면서 최소 비용으로 라우팅을 하는 다중 목적 최적화 문제이다. 다중 목적 최적화 문제인 RPPTW를 해결하기 위해서는 Pareto-optimal 집합을 구해야 한다. Pareto-optimal 집합은 각 목적값들의 우수성을 비교할 수 없는 집합이다. 본 논문에서는 12개의 임의로 생성된 문제들에 대해 3개의 교차 연산자를 사용하여 실험을 하여 그 결과를 비교하였다. 본 논문에서 사용된 교차 연산자들은 PMX(Partially Matched Exchange), OX(Order Exchange), 그리고 본 논문에서 제안한 MOX(Modified Order Exchange)이다. 각 문제들에 대한 실험 결과를 통해서 RPPTW를 위한 교차 연산자 중에 본 논문에서 제안한 MOX방법이 효율적임를 알 수 있었다.
최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.
다표적-다무장 전장 환경에서는 다수의 무장이 동시에 발사되기 때문에 무장 간의 궤적 교차로 인한 충돌이 발생할 가능성이 항시 존재한다. 무장간 충돌은 신속한 작전 수행을 저해할 뿐만 아니라 아군 무장 자산을 무의미하게 손실시킴으로써 아군의 적군에 대한 위협 대응력을 약화시킨다. 본 논문에서는 다표적-다무장전장 환경에서 무장 궤적 간 교차 검증 및 간섭 배제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무장 궤적 간 교차 분석을 통해 간섭 여부를 확인 한 후, 교차점이 발생할 경우 무장 궤적 간의 상호 간섭을 배제하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 표적 수 및 무장군 수와 무관하게 교차점이 존재하지 않음을 보여줌으로써 효과적인 간섭 배제를 수행함을 입증하였다.
집파리를 chlorpyrifos, dichlorvos 및 permethrin 등 3종의 살충제로 누대도태하여 저항성 유발과 교차저항성을 조사하였다. chlorpyrifos, dichlorvos 및 permethrin으로 11세대 누대도채한 계통의 저항성 비는 감수성계통의 암컷에 비하여 42.0배, 3.8배 및 18.7배로 증가하였고, 수컷에서는 42.0배, 4.1배 및 16.4배이었다. chlorpyrifos 도태계통은 permethrin에서 암.수컷 각각 7.5배와 9.6배로 다른 살충제보다 높은 교차저항성을 보였으나, propoxur 에 대해서는 역상관 교차저항성을 나타내었다. dich-lorvos도태계통은 chlorpyrifos에서 암.수각각 13.3배와 15.9배로 높은 교차저항성을 나타내었으며 permethrin 도태계통에서도 chlorpyrifos에 대해서 암.수 각각 8.7배와 9.7배로 비교적 높은 교차저항성을 보였다.
이 논문에서는 음선 추적을 이용한 세선화 보정 및 의사 특징 점 제거에 관하여 연구하였다. 세선화 보정 과정은 첫째로, 교차수가 6인 픽셀 중에서 8-이웃 연결합이 3이 아닌 경우 불필요한 픽셀을 삭제하고 둘째로, 교차수가 6인 픽셀의 주위 8픽셀 중에서 융선에 해당하는 픽셀과 교파수가 2인 픽셀을 시작 픽셀로 하여 융선을 추적하면서 제거할 픽셀이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 교차 수와 8-이웃 연결합을 이용하여 후보 특징 점을 추출하였다. 추출된 후보 특징 점 중에서 의사 특징 점 제거 알고리즘을 이용하여 실제 특징 점을 재 추출하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 기존 방법과 비교하였으며, 실험결과 제안방법이 세선화정도가 우수하고 많은 의사 특징 점들이 제거되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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