이 논문은 다층퍼셉트론의 학습을 빠르게 하기 위한 최적 학습률을 제안한다. 이 학습률은 한 뉴런에 연결된 가중치들에 대한 학습률과, 중간층에 가상의 목표값을 설정하기 위한 학습률로 나타난다. 그 결과, 중간층 가중치의 최적 학습률은 가상의 중간층 목표값 할당 성분과 중간층 오차함수를 최소화 시키고자하는 성분의 곱으로 나타난다. 제안한 방법은 고립단어인식과 필기체 숫자 인식 문제의 시뮬레이션으로 효용성을 확인하였다.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건강상태 및 농작물 생산량 추정등에 효과적인 식생지수로, 20년 이상 축적된 MOAA NDVI data의 경우, 식생의 시기적, 계절적 변화탐지가 가능해져 이를 바탕으로 한 가뭄지수들이 개발되어 가뭄 모니터링에 사용되어지고 있다 지난 2001년, 한반도는 기상관측 이래 90년만의 강수량 최저치를 기록하여 전국적인 대 가뭄의 피해를 입었으며, 특히 북한은 유엔이 선정한 가뭄에 가장 취약한 국가로 그로 인한 식량난이 더욱 악화되고 있어 가뭄에 대한 정보는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 1994~2002년의 식물 생장기(growing season : 3~10월)동안 NDVI 10일 최대값 합성영상 (10-day maximum composite data)을 사용하여 남북한으로 나누어진 한반도를 대상으로 각각의 식생현황을 파악 및 비교하고, 산림, 농지, 도시지역별로 NDVI와 가뭄의 주원인인 강수량과의 상관관계로 그 효용성을 분석하였다. 그 결과, NDVI는 1~2개월 전 강수량의 영향이 가장 컸으며, 특히 농지지역에서의 상관계수가 높게 나타났다.
DGNSS 서비스는 보정정보를 제공하는 기준국과 측량지점 간의 기선거리가 멀어질수록 정확도가 저하되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서는 다수의 기준국을 설치하는 방법이 있지만, 기준국 설치 시 많은 비용이 소요되기 때문에 비효율적이다. 이러한 문제는 기존의 기준국들로 기준망을 구성하고 보간을 통해 측량지점의 보정정보를 생성하는 가상기준국 기반의 방법을 적용함으로써 해결할 수 있다. 이 연구에서는 국토해양부 위성항법중앙사무소에서 운영하는 DGNSS 서비스를 이용하여 가상기준국의 보정정보 생성 알고리즘을 구현하였으며 단일기준국 기반의 DGNSS 측위의 정확도를 평가하여 가상기준국 기반의 DGNSS 측위의 효용성을 검증하였다.
3상 컨버터에서 스위치의 개방고장이 발생한 경우 고장 전류에 직류 및 고조파 성분이 발생할 수 있으며, 보호회로에 의한 고장 감지가 어려우므로 주변 기기에 2차 고장이 발생할 수 있다. 단일 및 이중 스위치 개방고장의 경우 21가지 고장 모드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 고장 모드를 진단하기 위해 정지 좌표계 d-q축 전류의 직류 및 고조파 성분을 활용하는 two-step 구조의 ANN(Artificial Neural Network)을 제안한다. 고장 시에 발생된 직류 및 고조파 성분 전류는 ADALINE(Adaptive-Linear Neuron)을 통해 얻는다. 고장 진단의 첫 번째 단계에서는 직류 성분을 기반으로 ANN을 이용하여 고장모드를 6개 영역으로 분류한다. 두 번째 단계에서는 6개의 각 영역에서 직류 성분과 전류의 THD(Total Harmonics Distortion)를 기반으로 ANN을 이용하여 개방고장이 발생한 스위치를 진단한다. 제안된 Two-step 방법으로 고장을 진단하므로써 간단한 구조로 ANN의 설계가 가능하다. 3.7kW급 3상 PWM 컨버터로 실험을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
Blockchain has gone beyond the proof-of-concept level and is converging with various industries and fields, moving toward the service development and commercialization stage. However, although various blockchain technologies and services are emerging, their development is quite slow and their widespread application to various industries is difficult. Accordingly, it is necessary to identify areas with high introduction utility when applying blockchain services in actual industries and to develop a method to evaluate the utility of blockchain services for this purpose. This paper proposes a framework for evaluating the utility of blockchain services using a multi-criteria decision-making model. Through a case study on the utility evaluation of blockchain services, the proposed framework was applied to domestic and foreign blockchain services to evaluate its utility and verify its applicability. It is expected that the proposed framework will be able to identify industrial and functional characteristics where actual blockchain services can be introduced and demonstrate effective utility and can be used to develop blockchain services in various industrial fields.
본 연구에서는 선행연구에서 제시된 태양열원식 해수 담수기 모델에 디젤 발전기 폐열을 적용하였을 때 설계변수에 따른 담수량을 수치해석을 통하여 예측하고, 최적설계를 위한 자료를 제시하고자 하였다. 선행연구를 기초로 수학적 모델을 설정하였고, 폐열 회수관으로부터의 열교환량을 고려하였다. 해석의 결과를 선행연구의 결과와 비교 분석하여 해석의 타당성을 확보하였고, 타당성이 검증된 해석모델을 적용하여 여러 가지 설계 변수에 따른 담수량을 예측하였다. 결과적으로 선행연구와 전반적으로 일치한 해석결과를 확인하였고, 디젤 발전기 폐열을 적용하였을 때 담수량 향상정도를 확인하였다. 또한 수치해석을 통하여 최적의 효용단 수, 유리덮개 경사각 등을 결정하였다.
샌드박스 게임은 높은 자유도를 기반으로 사용자 스스로 다양한 플레이패턴을 재창조하며 만족을 배가시킨다. 이러한 창조적 과정은 '커스터마이징'과 '행동자율성'을 통한 놀이의 확장성에 기인한다. 이는 즐거움을 느끼는 요소가 과정지향적이라는 말로 대변될 수 있다. 본고는 샌드박스형 게임이 다중경쟁 환경에서 가지는 구조적한계를 규명하고자 한다. 스텐드어론 기반에서는 다양한 커스터마이징을 통한 자유도의 확장성이 유저에게 월드지속성에 강한 동기를 부여한다. 반면 MMORPG와 같은 온라인 샌드박스 게임물에서는 다수유저의 경쟁 우위를 점하고자하는 목적지향적 성향이 샌드 박스형 게임 본연의 자유도와 확장성을 구사할 수 없는 태생적 한계임을 확인하였다. 본 연구에서는 온라인 기반의 샌드박스형 게임의 자유도와 확장성의 효용이 상쇄되는 원인과 성장한계를 옵티멀솔루션 요소에 기인함을 제시할 수 있었다.
다중이용시설의 화재 시 온도분포 및 연기유동 모델링은 결정론적 모델(Deterministic Model)인 존모델 (Zone Model)과 필드모델(Field Model)이 주로 사용되고 있다. 존모델은 공간을 두개의 지역으로 구분하여 화재현상을 분석하고, 필드모델은 공간을 다수의 Cell로 구분하여 분석하고 있으나 두 모델의 비교치에 대해서는 효용성 검증에 어려움을 겪고 있다. 따라서 화재현상의 모델링에 따른 수치적 이해와 관련자료의 검증을 통하여 실 상황에 보다 근접한 새로운 모델의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 두 모델을 복합상영관의 실내공간에 적용하여 그 효용성을 분석해본 결과 공간 평균분포도에서는 존모델이, 세부적 공간현상에서는 필드모델의 적용이 적절한 것으로 판단된다. 또한 구체적인 화재의 성상과 감지기의 위치선정, 연기제어를 위한 제연설비의 검토를 위해서는 필드모델의 활용이 더욱 효과적이다.
IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.
본 연구에서는 다중 에이전트를 이용한 타깃 감지 문제를 다루는데, 특히 이동식 에이전트를 활용한 감지 문제는 경로 계획에 대한 전략이 추가로 필요하다. 문제의 목표는 특정 기간 내 감지 프로세스를 통해 총 효용을 극대화할 수 있는 각 에이전트의 경로를 찾는 것인데, 시간에 따라 타깃의 사건 발생 확률이 변하도록 하는 포아송 프로세스(Poisson process) 기반의 확률적 프로세스(stochastic process)를 고려하여 현실적인 효용 값을 반영한다. 본 감지 문제의 목적함수는 비선형(non-linearity)이고, NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 효율적인 계산 시간 내에 효과적인 해를 찾기 위해, 본 연구에서는 하위모듈성(submodularity)의 특성을 갖는 목적함수임을 증명하고, 이를 활용해 비교적 낮은 계산 시간으로 합리적인 전략을 얻기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 해의 성능과 적절한 계산 시간 내에 해를 도출할 수 있다는 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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