• Title/Summary/Keyword: 누적모델

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정부출연연구기관 제도변화의 상호작용모형에 관한 탐색적 연구 : R&D 예산제도를 중심으로 (An Exploratory Study on the Interaction Model of Institutional Change of Government-Funded Research Institutes : Focused on R&D Funding Systems)

  • 김학삼;심영보
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권9호
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    • pp.29-43
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    • 2013
  • 출연연 제도변화에 대한 지배적인 관점은 환경 정책변화라는 외부적인 환경의 요구사항에 기능적으로 대응하기 위해 변화한다는 기능론적 입장이다. 하지만 출연연 제도는 내부적 요인으로 인해 변화가 발생하기도 한다. 따라서 출연연 제도변화를 분석에 있어서 외부적 요인과 내부적 요인이 상호작용해서 변화가 발생한다는 동태적인 대안적 모형이 필요하다. 본 논문에서는 출연연 예산제도가 연구과제중심제도(PBS 모델)에서 묶음예산 모델로 변화하는 과정을 살펴보았는데, 변화과정이 동태적 제도변화 양식 중에 층화(layering)에 해당함을 확인하였다. 즉 외부적 요인과 내부적 요인이 상호작용해서 PBS 모델을 수정하기 위해 정부출연금 확대라는 제도개선의 층을 지속적으로 누적시켰다. 결국 안정적 연구환경 조성 및 연구전념을 위해 지속적으로 누적된 정부출연금 확대라는 제도개선의 층은 정치적 계기를 맞아 단계적으로 빠르게 성장함으로서 묶음예산 모델로 변화되는 동태적인 과정을 확인하였다.

사과 점무늬낙엽병(斑點落葉病)예찰을 위한 한 경험적 모델 (An Empirical Model for Forecasting Alternaria Leaf Spot in Apple)

  • 김충회;조원대;김승철
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.221-228
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    • 1986
  • 사과 점무늬낙엽병(斑點落葉病)의 초발(初發)과 초발후의 병진전을 예찰하기 위하여 기상요인중에서 적산온도(積算)와 강우빈도를 사용하여 예찰할 수 있는 경험적 모델이 3년간의 포장시험으로 작성되었다. 사과의 생육기간중 4월 20일부터 7월말까지 기상요인을 측정, 분석하었고 이들 기상요인들이 모델작성의 변량(變量)으로써 사용되었다. 하루의 평균온도에서 $10^{\circ}C$를 뺀 온도가 적산되어(CDP) 대기온도와 점무늬낙엽병초발과의 관계를 알기위한 한 모수(母數)로서 사용되었다. 병의 초발에 필요한 CDP는 약 160으로서 이 수치는 초발에 필요한 CDP의 하한(下限)온도로 사용되었다. 160 CDP가 도달된 후에는 강우 빈도가 초발을 결정하는 요인이었으며 적어도 4번의 강우가 초발에 필요하였다. 초발후의 병진전은 대체로 강우 빈도가 누적되는 모양과 유사하였다. 병진전의 일반 미분(微分)방정식모델 dx/dt=xr(1-x)에서 산출된 3개년의 병진전 직선의 명백한 감염속도(r)는 강우빈도의 누적율(Rc)과 1차(직선)기능으로서 직선방정식 r=1.06Rc-0.11($R^2=0.993$)에서 직접 추정이 가능하였다. 일정시간(t)후의 발병정도(x)는 미분방정식 모델에서 유도된 지수(指數)방정식 $[x/(1-x)]=[x_0/(1-x)]e^{(b_0+b_1R_c)t}$에서 예측될 수 있는데 이때의 $x_0$는 초발시발병정도 $b_0$$b_1$은 강우빈도 누적률 Rc의 모수(母數)이다. Alternaria mali 분생포자의 공기증밀도의 매일의 누적치와 병진전과는 통계상 유의적인 1차관계(linear relationship)가 있었는데 공기중 분생포자 밀도의 누적치를 독립변량으로 사용하여 병진전을 예측하였을때 예측의 정확도는 $R^2=0.3328$로서 비교적 낮았다.

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원공을 가진 CFRP 복합재료의 피로누적손상 및 피로수명에 대한 확률적 해석 (A Probabilistic Analysis for Fatigue Cumulative Damage and Fatigue Life in CFRP Composites Containing a Circular Hole)

  • 김정규;김도식
    • 대한기계학회논문집
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    • 제19권8호
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    • pp.1915-1926
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    • 1995
  • The Fatigue characteristics of 8-harness satin woven CFRP composites with a circular hole are experimentally investigated under constant amplitude tension-tension loading. It is found in this study that the fatigue damage accumulation behavior is very random and history-independent, and the fatigue cumulative damage is linearly related with the mean number of cycles to a specified damage state. From these results, it is known that the fatigue characteristics of CFRP composites satisfy the basic assumptions of Markov chain theory and the parameter of Markov chain model can be determined only by mean and variance of fatigue lives. The predicted distribution of the fatigue cumulative damage using Markov chain model shows a good agreement with the test results. For the fatigue life distribution, Markov chain model makes similar accuracy to 2-parameter Weibull distribution function.

배경과 칼라정보를 이용한 얼굴 추출 (Face Extraction using Background and Color Information)

  • 정해찬;유혜원;권영탁;소영성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.161-164
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    • 2001
  • 본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.

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볼륨 렌더링에서 산란과 음영 표현을 위한 빛-분포 템플릿 설계 (Light-distribution Templates for scattering and shades expression in volume rendering)

  • 이병준;권구주;신병석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.751-753
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    • 2016
  • 볼륨 렌더링에서 가시화된 물체를 더욱 사실적으로 표현하기 위해서는 조명효과의 표현이 중요하다. 이를 위해 빛의 직접적인 영향과, 산란, 흡수에 따른 소멸, 반사등을 고려하여 빛의 에너지를 누적시켜 표현한다. 이러한 모든 연산을 수행하려면 많은 자원과 연산이 필요 하기 때문에, 여러 근사 방법들이 제안 되어 왔다. 본 논문에서는 3 차원 정보를 갖는 템플릿을 통해 광원의 위치에 상관없이 산란효과와 음영 효과를 표현한다. 램버트의 조명 모델을 기반으로 볼륨 데이터 전체에 대한 광원맵이 아닌 물체의 성질로부터 적은 자원을 차지하는 빛 분포-템플릿들을 생성한다. 생성된 템플릿들을 빛의 영향에 따라 누적 계산하여 3차원 볼륨 데이터를 가시화하는 방법을 제안한다.

적응적 가중치를 이용한 RAM 기반 누적 신경망 (A RAM-based Cumulative Neural Net with Adaptive Weights)

  • 이동형;김성진;권영철;이수동
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.216-224
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    • 2010
  • RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

극한 강수 이벤트 예측을 위한 격자별 가중치를 적용한 ConvLSTM 기반 딥러닝 모델 (A ConvLSTM-based deep learning model with grid-weighting for predicting extreme precipitation events)

  • 최효정;김동균
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.207-207
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    • 2023
  • 데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

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원통형 모델을 이용한 포즈와 조명 불변 얼굴인식 (Pose and Illumination Invariant Face Recognition Using Cylindrical Model)

  • 노진우;김상준;박귀태
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1909-1910
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    • 2008
  • 본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.

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시-공간 특징을 이용한 효율적인 3차원 인체 자세 재구성 (Efficient Reconstruction of 3D Human Body Pose Using Spatio-Temporal Features)

  • 양희덕;아마드;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.892-894
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    • 2005
  • 본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

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HSPF 유역모형을 이용한 주암댐 유역 비점오염물질 저감시설 효과 분석 (Analysis of reduction effect of non-point sources pollution facility in Juam dam watershed using HSPF model)

  • 이혜숙;최광순;정선아;김동섭;이승윤
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.498-498
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    • 2016
  • 광역상수원으로 활용되는 주암댐 저수지 및 동복댐 저수지가 위치하고 있는 유역을 대상으로 유역모형을 적용하여 비점오염 저감시설에 따른 수지개선효과를 분석하였다. 주암댐 유역은 보성강 수계에 위치하고 있으며 전체 유역면적은 약 $1,010km^2$으로 담양군, 보성군, 장흥군, 화순군 및 순천시에 걸쳐 위치하고 있다. 비점오염원 설치지점을 고려하기 위하여 소유역별 비점오염원 부하량 산정이 가능하고 BMPs 효과분석 모의가 가능한 HSPF 유역모델을 적용하여 2011~2012년을 대상으로 유량, BOD, TN, TP 재현성을 검증하였다. 29개 소유역별 비점오염원 부하량 평가를 통해 중점관리지역을 선정하였으며 비점오염원 저감시설 설치 시나리오 4개를 적용하여 수질개선 효과를 비교 분석하였다. BOD, TN, TP 모두 주암호 유역 상류에 위치하는 보성강댐 소유역에서 상대적으로 높은 비점오염원 부하량이 유출되는 것으로 분석되었으며 특히, TN에서 가장 뚜렷하게 나타났다. 비점오염 저감시설의 누적유출고와 배수면적을 고려하여 비점오염 저감시설로 저류지를 선정하였으며 누적유출고 5 mm/d와 전체유역면적을 고려한 시나리오 1, 누적유출고 5mm/d와 산림을 제외한 유역면적을 고려한 시나리오 2, 누적유출고 24.5 mm/d와 전체유역면적을 고려한 시나리오 3, 누적유출고 24.5 mm/d와 산림을 제외한 유역면적을 고려한 시나리오 4로 구분하여 적용하였다. BOD의 경우, 2011년 조건에서 시나리오 1은 각 소유역별 평균 13.1%, 시나리오 2는 3.7%, 시나리오 3은 15.8%, 시나리오 4는 4.4%의 비점오염원 부하량 저감효과가 나타났으며 2012년 조건에서는 각 시나리오별로 평균 13.1%, 3.6%, 15.7%, 4.3%의 저감효과가 나타나는 것으로 분석되었다. TN의 경우, 2011년 조건에서 시나리오별로 평균 10.9%, 3.0%, 13.0%, 3.6%, 2012년 조건에서도 유사한 범위로 비점오염원 부하량 저감효과가 분석되었다. TP의 경우, 2011년 조건에서 시나리오별로 평균 13.7%, 3.8%, 16.5%, 4.6%, 2012년 조건에서는 13.7%, 3.8%, 16.4%, 4.6%로 분석되었다. 주암댐 유역의 중점 관리지역을 선정하여 누적유출고 24.5mm/d와 전체유역면적을 고려한 저류지를 설치할 경우 효과가 가장 큰 것으로 나타났으며 평균 BOD 15.8%, TN 13.3%, TP 16.5%의 저감효과로 분석되었다.

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