함수합성법은 주어진 입출력 데이터 쌍으로부터 입출력관계를 충족하는 함수를 예측하는 것으로, 특성을 알 수 없는 시스템을 제어할 때에 필수적이다. 일반적으로 시스템은 비선형인 성질을 갖는 경우가 많고, 함수 합성에 취급하는 변수, 정수, 제약 등으로 조합된 문제가 발생하기가 쉽다. 그 함수를 합성하는 방법 중 한 가지로 유전적 프로그래밍이 제안되고 있다. 이것은 함수를 트리구조로 표시한 함수 트리에 유전적 조작을 적용하여, 입출력 관계를 충족하는 함수 트리를 탐색하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법의 문제점을 지적하고, 새로운 4종류의 개선법을 제안한다. 즉, 함수 트리를 탐색할 때에 함수가 복잡하게 되는 것을 방지하기 위하여 함수 트리의 성장 억제, 조기 수렴을 목표로 하는 국소 탐색법의 채택, 함수 트리 내의 필요 없이 길어지는 요소의 효과적인 삭제, 대상으로 하는 문제의 특성을 이용하는 방법이다. 이러한 개선법을 이용할 경우, 기존의 유전적 프로그래밍에 의한 함수 합성법보다도 짧은 시간에 우수한 구조의 함수 트리가 구해지는 것을 2-spirals 문제에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
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.
본 논문에서는 자료 제약의 현실적 상황에서 Porter 가설이 성립되기 위한 조건을 제시한다. 이를 위하여 기업의 생산비용 최소화 달성 여부에 관계없이 성립함으로써 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있는 두 유형의 산출물거리함수를 활용한다. Shephard 거리함수와 방향 거리함수, Shephard 거리함수로부터 공해물질의 한계저감비용을 구한 다음, Porter 가설이 내포한 생산기술이 전제되어 있는 방향 거리함수를 추정하여 얻은 한계저감비용과 비교한다. 국내 전력산업을 대상으로 1970~1998년 기간 동안 방향 거리함수에 의한 $SO_2$의 연평균 한계저감비용은 Shephard 거리함수 도출값보다 약 50퍼센트 높게 나타났는데 이는 Porter 가설이 성립하기 위해서는 새로운 발전시설과 공정에 투자하여 생산성을 평균적으로 50퍼센트 이상 향상시킬 수 있어야 함을 의미한다.
함수에서 한 표현 양식을 해석하여 다른 표현 양식으로 번역하는 과정은 함수적 사고 능력의 개발에 있어서 중요한 과정이며 함수의 지도에서 강조되어야 한다. 본 연구는 수학 수준별 함수의 번역 능력과 번역 과정에서 나타나는 오류를 파악하고 그 원인을 찾아 함수 교수 학습에 시사점을 제공하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 고등학교 1학년을 대상으로 함수적 표현의 번역 능력을 검사하기 위한 과제를 수행하게 하고, 각 문항에 대하여 수준별로 정답률을 분석하고, 오류 유형과 그 원인을 분석하여 교정 방안을 모색하고자 한다.
본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
PLC와 같은 특수 목적 제어기나 모션 제어기 등을 프로그램하기 위해 제공되는 제어 언어의 표준은 IEC61131-3이다. 이 표준 언어의 하나인 IL(Instruction List)은 어셈블리 수준의 언어이지만 고수준 언어의 특징들도 가지고 있다. 본 논문에서는 IL의 정형적인 의미구조를 실행적 의미구조를 이용하여 정의한다. 기존의 IL 의미구조들은 함수와 함수블록을 포함하지 않는 기본 프로그램만을 대상으로 하기 때문에 실용적이지 못하다. 우리는 함수와 함수블록을 포함하는 IL 의미구조를 정의하였다.
반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 자원제약을 목적함수로 하여 파이프라인 실행이 가능하게 하는 데이터패스 합성을 위해 개발되어진 스케쥴링 알고리즘들의 실행시간과 실행결과를 도표를 기준으로 정렬한다. 평가의 대상이 되는 알고리즘들은 스케쥴을 위해 제안되는 함수의 계산시점, 함수의 역할과 적용방법에 의해 구분되어지는 논문 [1],[2],[3]에 대하여 수행되어지며, 충돌을 발생시키는 파티션 내에 위치하는 모빌리티를 가지는 각각의 연산에 대해 다음 파티션으로의 지연시 충돌수 변이와 각 연산의 모빌리티를 요소로 계산되는 우선 순위 함수를 정의하여 스케쥴 순열을 정렬하는 결정하는 논문[1]과 자원 할당 가능성 판단함수를 제안하고 이를 기준으로 배정가능 범위를 축소해 나가며 연산을 스케쥴하는 논문[2]와, 논문[2]의 자원할당 가능성 판단시 부과되는 시간감소를 위해 현재의 스케쥴 상황 값들을 정량화 하여 연산이 선택되도록하여 결과적 실행 시간을 감소시키는 논문[3]에 대하여 벤치마크 성능평가와 알고리즘 실행시간 결과 비교를 수행하고 향후 연구 진행 방향을 제시한다.
재해로부터 국민의 인명과 재산을 보호하기 위해서는 재해 발생의 빈도 증가와 대형화 추세에 따라 예상되어지는 피해규모의 분석과 예측을 통한 대책 마련이 필요하다. 한국의 경우 피해지역 조사를 통하여 획득한 피해일시, 피해시설물, 피해내역, 피해액과 같은 피해액 정보를 관리하는 국가재난관리시스템(National Disaster Management System, NDMS)이 운영되고 있다. 그러나 공공시설물 중 가장 많은 피해액을 나타내고 있는 하천시설물에 대한 피해규모의 예측에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 국가재난관리시스템의 과거 하천 피해정보를 이용하여 하천의 구간별 평균유속과 피해연장으로부터 하천의 피해액을 추정할 수 있는 하천 손실함수를 개발하였으며, 시범 대상지역에 적용하여 검증하였다. 하천 손실함수는 향후 피해액 추정에 따른 피해규모 분석을 통하여 재해저감대책을 마련하는데 필요한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
여름철 발생하는 집중호우는 해안지역 및 하천유역의 저지대에 상습적인 침수를 유발하며, 도시지역은 높은 불투수율로 인해 추가적인 침수 피해가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 폭함수를 통해 하천망의 공간적인 특성을 함수형태로 나타내어 유역의 수문분석에 이용하는 폭함수 단위도법(WFIUH, Width Function Instantaneous Unit Hydrograph)을 소개하고, 적용성을 검토하기 위하여 실제 유역 및 강우 사상에 적용해보았다. WFIUH는 기존의 집중형 수문모형과 다르게 매개변수를 물리적으로 결정할 수 있으며, 유역특성과 시공간적 변동성을 수문곡선 산정에 반영할 수 있는 장점이 있다. WFIUH의 적용성을 검토하기 위하여 2003년 한반도에 심각한 침수피해를 입힌 태풍 매미로 인해 발생한 강우사상과 그로인해 큰 피해가 있었던 마산 지역의 남천, 삼호천 일부 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 실시하였다. 분석결과 범용 수문모형인 HEC-HMS와 비교 시 유사한 결과를 보이며, 실제 관측치와도 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우의 이동을 반영하여 강우의 이동이 수문곡선과 첨두유량에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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