본 논문에서는 공간 계층 분해를 이용한 3 차원 메쉬 시퀀스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 각 점에 대한 시간적 궤적을 공분산 행렬로 표현하고, PCA(Principal component analysis)를 적용하여 시간 궤적에 대한 고유 벡터와 PCA 계수를 획득한다. 공간적인 예측을 통해 PCA 계수에 대한 벡터 차를 추출하고, 벡터 차와 그것에 대한 고유 벡터를 전송한다. 제안하는 방법은 PCA 계수 예측의 성능을 높이기 위해 점진적 압축에서 사용하는 공간 계층 분해 기법을 적용하여, 계수 예측에 효과적인 이웃 점을 지정하도록 한다. 또한, 이웃 점 개수를 사용자가 임의로 지정할 수 있도록 하여, 성능과 복잡도간의 트레이드 오프를 제어할 수 있도록 한다. 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 동적 공역 형상 관리상의 변경이 발생할 때에 대한 항공 교통 효율성 평가에 사용될 궤적기반 항공 교통량 분석 소프트웨어의 설계 결과를 기술한다. 본 소프트웨어는 비행계획서에 기초한 인천 FIR의 항공 교통에 대한 통계 자료를 산출하고, 비행계획서 상의 항공기 종류, 순항고도, 속도, 이동 경로 등으로부터 도출된 궤적 모델링 자료를 이용하여 항공로 이용율, 관제사 관제량을 분석하도록 설계되었다. 공역 설계 및 항공로 입력 정보와 함께 장기간에 걸친 궤적 모델링 자료를 한꺼번에 입력받아 일괄 처리하는 방식을 적용함에 따라, 본 소프트웨어는 공역 및 항공로 등의 수정 내용에 따른 교통량 변화를 빠르게 예측할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 헬리콥터의 유입류 모델에 따라 헬리콥터에서 발사되는 로켓의 궤적에 대한 영향성을 비행역학 해석을 통해 검토하였다. 무장형상의 비선형 비행역학 해석모델은 UH-60 헬리콥터 형상으로 구성하고 헬리콥터에서 발사되는 발사체의 궤적예측에는 HYDRA 70 로켓을 이용하였다. 다양한 로터 유입류 모델을 사용하여 각각의 모델에 따라 로켓 발사궤적에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 헬리콥터의 다양한 비행조건에 대해 로켓 발사 시뮬레이션 해석을 수행하고 로켓이 로터 디스크 면과 근접하는 위험한 로켓발사 비행영역을 검토하였다.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
본 연구는 한국의료패널(Korea Health Panel: KHP)의 2008년(1, 2차)부터 2016(10차)년 자료를 사용하여 노인이 사용한 의료비 궤적에 따른 잠재계층을 탐색하고 잠재계층을 예측하는 특성과, 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 65세 이상 노인이 9개년에 걸쳐 지출한 의료비 변화 궤적이 서로 다른 하위집단을 구분하기 위해 성장혼합모형 분석을 수행하였다. 이어 의료비 변화의 잠재계층을 예측하는 요인을 탐색하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 노인 의료비의 종단적 변화궤적은 4개의 하위 집단으로 분류하는 것이 적합한 것으로 나타났으며, 이를 고의료비 유지 집단, 의료비 증가 집단, 저의료비 유지 집단, 의료비 감소 집단으로 명명하였다. 다항 로지스틱 회귀분석 결과, 배우자 유무와 경제활동 유무, 만성 질환 개수와 의료보장 형태가 의료비 변화궤적의 하위유형을 예측하였다. 특히 보유 만성질환 개수가 많을수록 고의료비 유지 집단에 속할 가능성이 높았다. 또한 의료급여 수급자는 건강보험 가입자에 비해 저의료비 유지, 의료비 감소 집단에 속할 가능성이 높았다. 다중 회귀분석 결과 낮은 수준의 의료비를 유지하거나 의료비가 감소하는 집단은 높은 수준의 의료비를 유지하는 집단보다 주관적 건강 수준이 유의하게 높았다. 본 연구의 결과는 의료비 지출 궤적에 따른 노인 집단 내 이질성을 확인하고 이러한 이질성을 예측하는 특성을 탐색하였으며 의료비 지출 궤적이 주관적 건강과 유의한 관계가 있음을 확인하였다는 데 의의가 있다. 이러한 결과는 노인 의료비와 관련된 보건·건강 정책 수립의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 원자력 배관용 스테인레스강의 J-R곡선을 예측하기 위한 2가지 방법 올 제시하는 것이다. 첫 번째 방법에서는 균열길이/시편폭 비를 변수로 한 탄소성 유한요소해석을 수행하여 파괴변형률에 근거한 P-$\delta$곡선을 얻고, 이 결과로부터 일반궤적법을 응용하여 J-R곡선을 구하였다. 두 번째 방법에서는 $\sigma$-$\varepsilon$곡선과 J-R곡선의 상관관계를 통계처리하여 응력-변형률시험결과로부터 J-R곡선을 예측할 수 있는 실험식을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법들을 이용하여 구한 예측결과는 실험결과와 대체로 잘 일치하였다.
The departure flow management is the planning tool to optimize the schedule of the departure aircraft and allows them to join smoothly into the overhead traffic flow. To that end, the arrival time prediction to the merge point for the cruising aircraft is necessary to determined. This paper proposes a trajectory prediction model for the cruising aircraft based on the machine learning approach. The proposed method includes the trajectory vectored from the procedural route and is applied to the historical data to evaluate the prediction performances.
본 논문에서는 컴퓨터 기술 발전에 있어서 발전 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 현재 국내 컴퓨터 기술 연구에 있어서 연구 방법은 시대적 핫이슈에 따라 연구 주제가 결정되는 연구방법을 취하고 있는데 이러한 연구 방법은 단편적 연구 성과밖에 얻을 수 없다. 본 연구는 컴퓨터 기술 연구자들이 연구 주제를 결정할 때 사화적 영향력이 큰 연구 주제를 선정하기 위해서는 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 따라가는 연구가 필요하다고 보고, 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 잡는 방법을 제안한다. 방법으로는 프로그래밍 언어의 발전 역사 속에 내재된 궤적을 찾아 그 궤적의 연장선에 근거한 발전 방향성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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