교차큐브는 하이퍼큐브의 변형으로서 하이퍼큐브의 절반정도의 지름을 가지는 등의 개선된 망 성질을 가진다. N-노드 완전이진트리는 (N+1)-노드 교차큐브의 부그래프임이 알려져 있으나 [P. Kulasinghe and S, Bettayeb, 1995] 완전이진트리의 노드 개수가 교차큐브의 노드 개수보다 더 큰 경우에 대한 효과적인 임베딩 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 N-노드 완전이진트리를 N-노드 교차큐브에 연장을 1, 부하율 [N/M]로 임베딩할 수 있음을 보인다(N>M$\geq$2). 여기서 연장율과 부하율은 최적이다. 본 논문에서 제시하는 임베딩 방법은 같은 레벨의 트리 노드들을 교차큐브의 노드들에 골고루 분포시키는 특징도 가지고 있다. 이 특징은 트리 구조 알고리즘을 교차큐브에서 레벨 단위로 실행할 때 특히 유용하다.
본 연구의 목적은 다이아몬드 입체교차점에서 회전교차로의 도입가능성을 비교 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 입체교차점에서 회전교차로와 비신호교차로 및 신호교차로의 효과를 aaSIDRA를 이용하여 성과를 비교 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 4지 교차로 분석에서는 총 진입 교통량이 480pcph이상에서 1차로 회전교차로가 비신호교차로보다 효과적으로 분석되며, 진입교통량이 $480{\sim}1,880pcph$에서 2차로 회전교차로가 일반교차로보다 효과적으로 분석된다. 둘째, 3지 교차로 분석에서 1차로 교차로일 경우 총 진입교통량이 980pcph이상에서, 2차로 교차로의 경우 총 진입교통량이 $1,600{\sim}3,680pcph$에서 회전교차로가 다른 일반교차로보다 효과적으로 분석된다. 본 연구결과를 요약하면, 입체교차지점에서 회전교차로 설치 시 교차로 진입교통량의 범위를 고려하는 것이 중요하다.
본 연구는 실라 르브랑 드 브레트빌의 작품세계에 일관되게 등장하는 '교차성(intersectionality)'을 주요 개념으로 채택하고 그의 디자인에 나타난 교차성 개념을 구체적으로 밝히는 것이 목적이다. 연구의 주요 개념인 교차성의 정의를 흑인 페미니즘 사상으로부터 그 시원을 찾아보고, 디자인에 있어서 교차성 개념이 어떻게 실천되는지 개괄했다. 드브레트빌의 디자인 작업에 나타나는 공통적 특징을 조형성, 디자인 방법론, 표현 매체 등을 기준으로 분석한 결과, 1)발언의 타이포그래피 2)내러티브의 수집 3)장소특정적 설치와 같은 특징으로 수렴할 수 있었다. 디자인이 놓인 권력의 맥락을 전복하여 잊히거나 덜 조명된 입장들을 포용하는 교차성 개념을 근간으로 실라 르브랑 드 브레트빌의 디자인에 나타난 교차성을 살펴본 결과 1)비가시성의 가시화 2) 객체의 주체화 3)변방의 탈주변화와 같은 세 가지 시사점을 도출할 수 있었다. 본고가 탈중앙화, 다양화되는 한국 사회 동시대 가치 변화에 발맞춰 디자인 철학을 정립하고자 하는 연구자와 실무자에게 통찰을 제공할 수 있기를 기대한다.
최근 목포 해상교통관제(VTS)구역 내 만곡부 항로상에 연륙교가 건설됨에 따라 연륙교를 통과하는 선박들의 충돌사고 위험성이 높아질 개연성이 커졌다. 해당 수역에서의 선박교차와 관련된 선박교통의 분석을 집중적으로 실시함으로써 향후 해상교통관제 업무와 관련하여 주의하여야 할 사항 및 대책들을 제시하였다. 특히 교차빈도가 높은 여객선과 예부선 간의 C PA를 분석함으로써 해상교통사고의 위험을 줄이기 위해 확보되어야 할 최소안전거리에 대해서 중점적으로 검토하였다.
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.
신호화된 교차로의 운영비율을 측정하기 위해 현재 세계적으로 광범위하게 이용되 는 척도는 교차로 통과차량의 평균지체시간이다. 그간 교차로 분석을 위해 많은 대기행렬 모형이 발표되어 왔고 또 그중 일부가 현재 사용 중에 있는데 이들은 모두 steady-state를 가정한 해법이다. 그러나 steady-state 모형은 시간에 따른 대기행렬 길이의 변화를 고려하 지 못하므로 현실적인 분석에 한계가 있는 방법론이다. 그러므로 정당한 교차로 시간산출을 위해서는 time-dependent한 분석형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 discrete Markov chain을 이용하여 단순히 단위시간 동안의 도착율과 출발율로써 transition probabilities를 계산하는 새로운 대기행렬 모형을 개발하였다. 개발된 불연속 대기행렬 모형을 이용하여 교 차로 분석을 할 경우 기존의 교차로 지체모형과 비교하여 기대되는 개선효과는 다음과 같 다. 변화를 고려한 dynamic한 분석으로 현실적이고 정당한 예측을 할 수 있다. 신호자동에 의한 영향을 분석할 수 있다. 그리고 독립적교차로 뿐만 아니라 간선도로, 나아가서 network 분석을 할 수 있으며, 동시에 주어지 교통여건에 대해 신호자동화를 위한 최적값을 산출해 낸다.
본 연구에서는 통행방향의 교차 상황이 발생하였을 때와 그렇지 않았을 때의 뇌파를 정량적으로 측정하여 보행자가 인지심리적 불편함을 느끼는지 여부를 알아보았다. 총 50명의 실험참가자에게 통행방향의 교차가 발생하는 영상 4개와 그렇지 않은 영상 4개를 무작위고 시청하게 하고 좌 우 전두엽, 좌 우 후두엽, 좌 우 측두엽, 중심엽 부위에서 나타나는 뇌파 신호를 추출하였다. 추출된 뇌파는 주파수 분석을 하여 alpha파 상대 스펙트럼 값, beta파 상대 스펙트럼 값, theta파 상대 스펙트럼 값을 계산하고 동선의 교차 여부에 대한 정량적 비교를 실시하였다. 실험 결과, 통행방향이 일관된 영상을 시청하였을 때 모든 부위에서 alpha파가 높게 나오는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 통행방향이 좌/우로 교차할 때 교차하지 않는 상황에 비해 보행자가 인지심리적 더 스트레스를 느끼는 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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