지하 지층의 확인은 지표면 지질조사, 시추코어 분석, 시추코어 관찰, 물리검층 자료 분석 등의 다양한 방법을 이용한다. 이 가운데 물리검층 자료는 원위치에서 연속적으로 물성을 제공하므로 시추코어 분석 자료와 더불어 지층의 확인에 활용되고 있다. 본 연구에서는 완전파형 음파검층과 밀도검층 자료에서 이방성 변수를 구하고 이를 이용하여 지층의 구분에 적용하고자 하였다. 톰슨 이방성 변수(${\varepsilon},\;{\delta},\;{\eta}$)는 바쿠스(Backus) 평균법을 P파와 S파 속도, 밀도검층 자료에 적용하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 캐나다 블랙풋의 물리검층 자료에 적용한 결과, 12개 구간으로 지층을 구분 할 수 있 수 있었다. 즉, 탄성파 속도 이방성을 반영하는 톰슨 이방성 값의 변화에서 지층의 구분이 가능하였고 지층 구분에 많이 이용하는 자연감마선검층 자료가 없는 경우에도 톰슨 이방성 변수를 이용하여 지층 구분이 가능함을 알 수 있었다.
카메라 방식의 3D 스캐너로부터 구한 암석 절리면의 거칠기를 만곡과 요철의 거칠기 성분으로 구분하였다. 거칠기의 구분 기준은 이전의 연구에서 도출된 것을 적용하였으며, 구분 방법으로는 디지털 필티링 기법을 사용하였다. 원래의 프로파일과 구분한 프로파일을 사용하여 금속 주형을 제작하였으며, 정밀한 가공을 위하여 WEDM(Wire-cut Electric Discharge Machining)을 사용하였다. 고강도 석고를 사용하여 시편을 복제하였고, 절리면 전단시험을 실시하였다. 낮은 연직응력 범위와 높은 연직응력 범위에서 전단시험을 실시하고, 거칠기의 규모와 연직응력에 따른 발현 특성을 분석하였다. 절리면 전단강도 예측을 위한 새로운 상관식을 제안하였으며, 이 상관식은 거칠기의 발현 특성과 거칠기 계수의 특성을 모두 효과적으로 고려할 수 있었다. 그러므로 거칠기의 구분에 의한 정량화가 절리면 전단강도 예측을 위한 효과적인 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 영화와 같은 다른 문화콘텐츠의 장르 구분을 수용하면서 애매하고 모호하게 지속되고 있는 게임 장르의 구분에 대한 새로운 시도이다. 게임 그 자체만을 대상으로 장르 구분을 할 경우 먼저 고려하게 되는 것은 게이머의 행위에 기반한 장르구분과 텍스트에 기반한 장르구분이 있을 수 있다. 연구 결과 게이머의 행위에 기반한 장르구분은 행위의 의미의 중복성과 이에 대한 객관적인 판단기준의 부재에 따라 그 한계를 드러낸다. 이에 반해서 상대적으로 객관적인 기준을 제시할 수 있는 게임 텍스트에 기반한 장르 구분은 3단계를 거쳐서 7개의 유형인 물리적 장애물 게임, 물리-인지적 장애물 게임, 인지적 장애물 게임, 인지-물리적 장애물 게임, 운용 게임, 대전 게임, 순위 게임으로 나뉘어진다. 그리고 각 유형의 게임들은 고유의 관습과 성격을 공유하고 있다.
지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.
해상에서 발생하는 위기의 확률적인 평가결과는 확률(P=0.0~1.0)로 나타난다. 이러한 확률적인 위기평가결과는 위험한 정도를 쉽게 알기 위하여 일반적으로 평가의 기준이 되는 위기허용수준(Risk Acceptance Criteria, RAC)을 이용하여 지수(index)로 나타낸다. 현재 RAC은 3단계, 5단계, 7단계 등으로 구분하는데, 구분한 단계 수가 위기평가에 적합한지를 평가할 필요가 있음에도 불구하고 관련 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 RAC의 단계 구분 수에 따른 민감도(Sensitivity)와 민감도의 분포특성을 이용하여 최적의 RAC 구분 단계 수를 정할 수 있는 평가기법을 제안하였다. 사전 연구결과로부터 획득한 확률적인 위기평가 데이터에 대해서 제안한 기법을 적용한 결과, 민감도가 10배 이내로 형성되는 최적의 RAC 구분 단계 수를 결정할 수 있었고, 이를 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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