본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 인공신경망 과목 커리큘럼을 설계하기 위해, 지도학습 인공신경망 매개변수 최적화 방법과 활성화함수에 대한 기초 교육 방법을 제안하였다. 이를 위해, 프로그래밍 없이, 매개 변수 최적화 해를 스프레드시트로 찾는 방법을 적용하였다. 본 교육 방법을 통해, 인공신경망 동작 및 구현의 기초 원리 교육에 집중할 수 있다. 그리고, 스프레드시트의 시각화된 데이터를 통해 비전공자들의 관심과 교육 효과를 높일 수 있다. 제안한 내용은 인공뉴런과 Sigmoid, ReLU 활성화 함수, 지도학습데이터의 생성, 지도학습 인공신경망 구성과 매개변수 최적화, 스프레드시트를 이용한 지도학습 인공신경망 구현 및 성능 분석 그리고 교육 만족도 분석으로 구성되었다. 본 논문에서는 Sigmoid 뉴런 인공신경망과 ReLU 뉴런 인공신경망에 대해 음수허용 매개변수 최적화를 고려하여, 인공신경망 매개변수 최적화에 대한 네가지 성능분석결과를 교육하는 방법을 제안하고 교육 만족도 분석을 실시하였다.
활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
얕은 기초의 침하는 기초에 가해지는 상재 하중의 지반에 전달될 때 분포되는 응력의 특성과 크기에 관련되어 일어난다. 일반적으로 지반의 보강재로 사용되는 지오그리드로 두께가 작은 토체를 보강하면 지중에 전달되는 응력을 재분포시켜 감소시킨다. 이 논문에서는 현장시험을 통하여 여러 층의 지오그리드로 토체를 보강시 토체 상부에 가해지는 원형 등분포 하중하에서 토체의 응력 분포를 측정하였다. 인천국제 공항 건설 현장의 준설 매립 구간에서 행하여진 이 시험을 통하여, 지오그리드로 보강된 토체의 하중 분포는 기초에 가해지는 하중 강도와, 보강재 포설층수, 토체의 두께의 함수로 나타낼 수 있다.
이 논문에서는 비선형 변환과 가능도 함수를 이용하여 다변량 자료의 정규성을 검정하는 방법에 대해 알아본다. 사용된 변환은 변환모수에 따라 여러 가지 형태를 가지는 변환족을 구성하는데 이 변환모수를 검정하여 자료의 정규성을 검정한다. 모수의 검정은 점수함수(score function)을 기초로 이루어지며 표본크기가 적은 경우에도 검정통계량의 분포를 유도하기 위한 모수적 붓스트랩 검정방법이 사용된다. 모의실험 결과 기존의 방법과 검정력을 비교하여 제안된 방법이 검정력이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 Honghai Jiang에 의해 제안된 OVAG(Output value array graphs)를 기초로 MOVAG(Multi output value array graphs)를 이용한 다치논리함수의 구성방법을 제안하였다. D.M.Miller에 의해 제안된 MDD(Multiple-valued Decision Diagram)는 주어진 다변수의 함수에서 회로 설계까지 많은 처리시간과 노력이 요구되므로 본 논문에서는 MDD의 단점을 보완하여 데이터 처리시간의 단축과 적은 복잡도를 갖도록 MOVAG를 설계하였다. 또한 MOVAG의 구성 알고리즘과 입력행렬선정 알고리즘을 제안하고 T-gate를 사용하여 다치 논리 회로를 설계, 모의 실험을 통해 그 결과를 검증하였다.
해석함수전개 노달방법에 기초한 새로운 3차원 노달확산 코드가 개발되었다. 이 방법은 균질화된 노드내의 해를 노드내에서 중성자확산방정식을 만족하는 해석적인 18개의 기저함수들과 1개의 상수로 전개한후 노달연관방정식을 노드에 대한 중성자의 균형, 경계면에서의 중성자류의 연속, 모서리주위의 무한히 작은 체적소에 대한 중성자누출의 균형이 만족되도록 유도한다. 이 코드의 정확성을 검증한기 위해 잘 알려진 LMW 표준문제와 IAEA 3차원 문제와 동일한 물질을 가지는 작은 노심문제에 적용하여 QUANDRY코드 및 VENTURE코드의 결과와 비교하였다. 계산결과들은 본 연구에서 개발된 코드가 출력분포 및 유효중배계수를 매우 정확하게 예측함을 보여준다.
이 논문에서는 송신 상관된 레일리 페이딩 채널에서 프리코더를 갖는 다중 입출력 안테나 시스템이 고려된다. 특히 최소평균제곱오차 수신기를 적용한 다중 입출력 안테나 시스템을 대상으로 한다. 임의 행렬 이론에 기초하여, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수를 유도하기 위한 정확하고 일반화된 식을 유도한다. 그리하여 적은 수의 송신 및 수신 안테나에 대하여 정확한 폐쇄형 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식을 제안한다. 또한, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식에 기초하여 폐쇄형 심볼 오류율 근사식을 제안한다. 제안하는 심볼오류율 분석결과는 오류 확률을 정확하게 예측하거나, 시스템 디자인을 위한 유용한 툴로서 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
TFT LCD 생산 공정에 사용되는 정밀측정/검사/생산장비가 위치하는 바닥의 진동문제는 크게 장비자체의 가동에 의한 것과 장비외부의 가진원에 의해서 정밀장비의 바닥에 진동이 발생하게 된다. 이러한 진동문제는 건물을 설계 시공하는 건축자의 입장에서는 장비 가동전 건물 인수시 진동문제에 관심이 있으나 장비를 운영하는 사용자의 입장에서는 장비 가동전의 진동문제와 더불어 장비 가동시 장비내부의 진동원에 대해서도 진동대책을 요구하게 된다. 따라서 양자의 진동문제 해결을 위해서는 정밀장비 주변의 진동원에 대한 동하중 설계자료와 함께 장비 가동시 바닥에 진동을 발생시키는 진동원인 장비에 대해서 동하중을 파악하여야 한다. 장비기초의 단위하중에 대한 진동응답을 표현하는 주파수 전달함수는 이러한 동하중과 바닥의 진동허용규제치를 동시에 표현하는 요소로 기존의 정밀장비가 요구하는 장비바닥의 진동허용규제치와 함께 동하중을 유발하는 장비기초에서는 반드시 구조물의 동강성 허용규제치를 이용한 구조물의 동적설계가 요구된다.
본 연구는 도시교통수요예측에 있어 회전제약함수를 다루고 있다. 연구의 목적은 신호교차로의 좌회전 교통에 대한 제약함수를 개발하고, 통행배정모형에 이러한 함수의 적용가능성을 분석하는데 있다. 이것은 기존 모형이 직진 이동류의 지체보다 더 많은 죄회전 이동류의 지체를 효과적으로 반영하지 못하고 있다는 배경에 근거하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Transyt-7F의 모의실험 결과를 이용하여 포화도에 근거한 함수를 개발하고, 청주를 사례연구로 이러한 함수의 적용가능성을 분석하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 포화도에 따라 개발된 두 제약함수는 모두 통계적으로 의미 있는 것으로 평가된다. 둘째, 위 함수를 청주시에 적용한 결과, 반복횟수는 증가하나 수렴하는 것으로 분석된다. 셋째, 회전제약 함수를 적용하여 예측한 구간통행량은 기존 모형의 경우보다 관측통행량과의 오차가 감소된 것으로 평가된다. 마지막으로, 회전제약 함수의 두 형태, 즉 지수함수와 분리함수에 의해 배정된 교통량의 차이는 매우 작은 것으로 분석된다.
초등학생 프로그래밍 교육은 프로그래밍 활동을 통해 논리적 사고력과 문제 해결력을 신장시키는 데 의의를 두고 다양한 프로그래밍 교육 방법과 학습 시스템을 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 프로그래밍 교육의 목표가 프로그래밍적 사고력 함양이라면 프로그래밍적 사고를 언어로 표현하여 실제로 프로그램을 작성할 수 있는 프로그래밍 언어 사용 능력 함양도 필요하다. 초등학생 프로그래밍 언어 학습은 특정 언어의 문법적 설명과 해석을 지양하고 프로그래밍 언어에 대한 올바른 개념 이해와 활용을 통해 프로그램을 구현하는데 필요한 기초 소양 능력 함양에 중점을 두어야 한다. 따라서 초등학생을 위한 프로그래밍 언어 교육 방법의 체계화에 기여할 수 있는 하나의 모델로서, 프로그래밍 언어의 기본적인 개념 중 함수 개념을 효과적으로 지도할 수 있는 지도 원리와 학습 모형을 연구하였고, 함수가 가진 특성 즉 함수적 사고과정을 이용하여 프로그래밍 언어 기술 능력과 논리적 사고력 및 문제해결력의 고등인지기술 능력을 함께 신장시킬 수 있는 지도 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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