소프트웨어의 규모는 시간이 지남에 따라 복잡성과 유지보수 비용이 증가한다. 이로 인해 최근 유지보수의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 소프트웨어가 진화 할수록 유지보수를 어렵게 하는 징후인 코드의 나쁜 냄새(Bad Smell)가 점점 심해지기 때문에 나쁜 냄새가 나는 코드를 제거하여 유지보수를 용이하게 개선해야 한다. 최근에는 이러한 나쁜 냄새를 위해 소프트웨어 리팩토링 기법에 대한 연구가 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 나쁜 냄새의 한 종류인 긴 매개변수 리스트(Long Parameter List)를 식별하고 해결하여 소프트웨어의 유지보수성을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안되는 방안은 매개변수간의 의미적인 유사도를 측정하여 이를 군집화 하여 새로운 객체가 될 수 있는 매개변수들을 식별한다. 제안되는 방안은 경력 있는 객체지향 소프트웨어 개발자들이 군집화한 매개변수리스트와의 비교를 통해 평가되고, 그 결과가 통계적으로 검증된다.
최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.
본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.
Tank 모형은 유역을 임의의 저류탱크로 가정하여, 유출공의 높이를 초과하는 저류고를 방출함으로써 유출량을 모의한다. 유출분석의 목적에 따라 직렬 3단 혹은 4단의 탱크로 구성하여 적용하는 것이 일반적인데, 국내의 일 단위 장기유출분석 연구에서는 직렬 4단 Tank 모형이 널리 활용되고 있다. 이러한 Tank 모형은 유역의 강우-유출관계를 모의하는 과정에 black box적인 특성을 지니고 있다. 그러나 각 저류탱크와 관련된 매개변수를 최적화하기 위해서는 매개변수들의 물리적인 의미를 이해하여야 한다. 이런 점을 고려하여 일본의 Sugawara는 경험적으로 매개변수들이 결정되는 범위를 제시한 바 있다. 그러나 기저유출을 모의하는 Tank 모형의 최하단 탱크에서 이러한 매개변수 범위에서는 적합한 값을 갖으나 장기적인 모의시에 저류고 및 유출고가 계속 증가하여 물리적인 유출특성을 반영하지 못하는 문제점이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 원인을 분석하기 위해 장기간의 자료가 구축된 소양강댐을 적용 유역으로 선정하여 최하단탱크의 유출공계수의 변화에 따른 유출량과 저류고의 변화를 살펴보았다. 분석결과 매개변수가 $0.0001{\sim}0.001$의 범위에서 장기간의 지속적인 저류고와 유출량의 증가가 나타났다. 그리고 유출공계수가 증가함에 따라 최대저류고는 감소하고, 저류고가 증가하는 지속기간이 짧아지는 것으로 나타났다. 그러나 통계치 변화분석에서는 상관계수, 평균제곱근오차, 모형효율성계수에서 거의 변화가 없는 것으로 나타났으며, 유출용적오차에서도 최대 약 6% 정도 유출용적이 변화하는 것으로 나타났다.mber)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이
유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
객체의 이동 궤적에 대한 효율적 기술기(descriptor) 및 이를 이용한 내용기반 비디오 검색 기술을 제안하였다. 정지 배경의 비디오에서 이동 객체를 추출한 후, 객체의 중심 좌표의 시간에 따른 이동 궤적을 2차 다항식의 매개변수로써 표현하였다. 또한, 카메라의 움직임이 있는 유동 배경의 비디오에서 비디오의 전역 움직임을 어파인(affine) 모델링한 후, 어파인 매개변수로써 카메라의 움직임을 식별하고 색인화 하였다. 이동 궤적에 대한 질의 매개변수와 색인화 된 매개변수간 유사도 정합에 의하여 내용 기반의 비디오 검색을 실현하였다. 제안한 기술은 일반 비디오에 대한 신속한 검색뿐만 아니라 감시 비디오 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Decay usage 알고리즘은 CPU를 최근에 적게 사용한 프로세스를 우선시하는 스케줄링 방법으로, UNIX와 같이 계산 위주의 프로세스와 대화형 프로세스가 혼재한 시분할 시스템에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, decay usage의 매개변수들이 어떻게 상호작용하며 결국 어떤 서비스 행태를 보이는 지에 대한 분명한 이해가 없었다. 본 논문에서는 decay usage가 사용하는 매개변수들의 상호작용에 따라 서비스의 사용량 및 지연시간이 보이는 행태를 실험적으로 분석한다. 이러한 실험적 분석을 바탕으로, 각 매개 변수가 가지는 의미를 서비스 제공의 관점에서 규명한다. 본 논문의 분석 결과는 decay usage의 매개변수들을 조정하여 응용의 요구에 맞는 서비스를 제공하기 위한 기반이 된다.
본 논문에서는 2차원 얼굴 영상의 움직임을 추출하여 3차원 얼굴 모델에 합성하는 방법을 연구하였다. 본 논문은 동영상에서의 움직임을 추정하기 위하여 광류를 기반으로 한 추정방법을 이용하였다. 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 추정하기 위해 인접한 두 영상으로부터 계산된 광류를 가장 잘 고려하는 매개변수화된 움직임 벡터들을 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화 된 움직임 벡터는 눈 영역, 입술과 눈썹 영역, 그리고 얼굴영역을 위한 서로 다른 세 종류의 움직임을 위하여 사용하였다. 이를 얼굴 모델의 움직임을 합성할 수 있는 단위행위(Action Unit)와 결합하여 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 3 차원으로 합성한 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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