수자원 계획 수립시 인위적인 하천수의 사용 및 조절 과정을 거치지 않는 자연유량 상태를 기반으로 이루어지며, 관측자료를 이용하거나 장기유출모형을 이용한 방법 등을 통해 산정할 수 있다. 그러나, 자연적인 유출 상태를 보이는 유역은 매우 제한적이며, 미계측유역은 수문모형을 구축한 후 이를 전이시켜 산정하는 등 신뢰성 있는 수문자료는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구에서는 GR4J 강우-유출모형을 활용하여 14개 댐 상류 유역에 대한 매개변수 최적화를 수행하여 자연유량의 재현성을 평가하였다. 매개변수의 불확실성을 정량적으로 고려하기 위해 Bayesian 이론을 도입하였으며, 매개변수의 사후분포로부터 추출되는 다수의 매개변수를 지역화에 활용하였다. 최종적으로 최적 매개변수와 유역의 특성을 갖는 인자에 대한 상관관계를 파악해 유역특성인자를 선별하였으며, 인자 사이의 상관성을 효과적으로 고려하기 위하여 Copula 함수를 활용해 매개변수 지역화 모델로 확장하였다. 결과적으로 지역 매개변수를 활용해 산정된 유량과 14개 댐 관측 유입량이 약 0.8 이상의 높은 상관성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미계측유역의 강우-유출모형 매개변수 추정시 유역특성을 고려한 지역 매개변수의 추정이 가능하다는 측면에서 유리한 장점을 확인할 수 있으며, 동시에 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측유역의 자연유량 예측 모형으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 미국의 Environmental Modeling Research Laboratory(EMRL)에서 개발한 지리정보시스템과 수문유출모형이 접목된 WMS(Watershed Modeling System) Ver.6.1 모형을 HEC-1모형과 연계하여 한강수계 안성천의 제1지류인 한천의 유출 해석을 실시하였다. 이를 위해 유역내의 지형특성인자 추출 및 하천망 구성(WMS), 재현기간별 지속시간별 확률강우량 산정(FARD2002), Huff분포법을 이용한 시간분포, ARF(Area Reduction Factor)적용, HEC-1내의 SCS단위도법, Snyder 단위도법, Clark의 유역추적법에 포함된 각각의 매개변수의 최적화를 시도하여 분석하고, 설계 홍수량 산정시 이용될 수 있는 지침 마련을 목적으로 하였다.
교육데이터마이닝은 다양한 교육 환경에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하여 학습자들의 학습 유형, 학습 진도를 분석, 예측하고 교육 성취를 효과적으로 향상시키는 것을 목적으로 한다. 효과적인 교육데이터마이닝 결과를 얻기 위해서는 교육데이터에 대한 정제 과정이 필요하며 DBSCAN 클러스터링을 통해 교육데이터에 포함된 노이즈 데이터를 제거하고 생성된 각 클러스터에서 동일한 비율로 데이터를 추출함으로써 편향되지 않은 표본 데이터를 생성할 수 있다. 하지만 DBSCAN은 두 개의 전역 매개변수에 의해 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터를 생성할 수 없다는 문제점이 있으며 이는 교육 데이터를 정제함에 있어 치명적인 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 DBSCAN의 문제점을 개선하고 클러스터링 정확도를 향상시키기 위해 고정된 매개변수를 사용하지 않고 각 밀도분포에 대해 최적의 입력 매개변수를 결정함으로써 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터들을 효과적으로 생성하는 C-DBSCAN을 제안한다.
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.
최근 프로그램은 그 크기와 복잡도가 나날이 증가하고 있어, 프로그램 행위 모델링에 대한 중요성은 다양한 분야에서 증대되고 있다. 프로그램의 동적 분석은 런타임에 생성되는 데이터가 너무나 많아, 많은 데이터를 활용하기 용이한 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 연산과 연산의 매개변수 중 매개변수에 대한 고려가 충분치 않았다. 이는 매개변수가 딥러닝에 알맞은 입력으로 표현되기 어렵기 때문인데, 우리는 이를 해결하기 위해 매개변수로 인해 발생되는 런타임 행위에서 특징적인 값들을 추출하는 것으로 대체하였다. 또한, 연산과 특징적인 값들이 여러 개의 LSTM-RNN 으로 처리됨을 보이고, 이 결과를 시각화 하여 효과적임을 보였다.
수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전
본 연구에서는 Grid method를 사용하여 베이지안 비정상성 확률강우량 산정 모형을 확립하였다. 강우 극치자료의 분포로 Gumbel 분포를 채택하였으며, 분포형의 매개변수에 사전분포를 적용하고, 사전분포에 포함된 매개변수에는 초사전 분포를 적용하여 계층적 베이지안 모형을 구성하였다. Grid method는 매개변수의 발생가능 전 구간에 대하여 확률적으로 더 높은 뒷받침이 있는 하위 구간에서 난수를 직접 생성하여 집합을 구성함으로써 잘못된 결과를 도출할 수 가능성이 높은 상황에서도 보다 정확한 매개변수의 추정을 가능케 하므로 매개변수의 추정과정에서 비표준분포로 나타나는 조건부 확률밀도함수를 통한 난수의 추출은 기존에 사용해 온 Metropolis Hastings 알고리즘이 아닌 Grid method를 사용하였다. 개발된 모형은 서울의 1973년부터 2012년까지의 시강우자료를 이용하여 미래에 대한 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였으며, 그 결과로 기존 정상성 가정에 비해 목표연도에 따라 5%에서 8%정도의 증가율을 나타냈다.
수자원의 효율적인 이용과 관리를 위해서는 기본적으로 강우-유출에 대한 신뢰성 있는 해석이 필요하지만 이를 위한 연속적인 수문자료가 부족하고, 실측 및 모형 등을 통한 강우-유출자료의 확보는 여전히 요원한 실정이다. 특히 미계측 유역의 경우는 합리적인 강우-유출 모의 개선의 일환으로 모형 적용시 필요한 매개변수를 계측유역에서 미계측 유역으로 전이하는 지역화 방안이 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천 내 미계측 유역 또는 가뭄모니터링이 필요한 지점에서 GR4J 모형을 선정하여 강우-유출과정의 상태변수를 추출하고 SCEM-UA 기법을 이용한 매개변수 최적화를 진행하였다. 모형을 통해 획득한 유역특성인자와 매개변수 상관성 분석을 위해 Copula 함수를 이용하여 지역화하였으며 미계측 유역에 대한 강우-유출 분석을 수행하였다. 분석과정에서 대상 유역의 중간상태변수를 추출하고 이를 수문변량 인자인 하천수위와 지하수위에 대해 각각의 상관성을 분석하였다. 나아가 강우-유출 모의 과정에서 GR4J 모형의 상태변수를 산출하고 지수화시켜 수문학적 가뭄지수(SSDI)를 산정하였으며 이를 대표 가뭄지수인 SPI와 비교분석하여 산정된 가뭄지수의 수문학적 적합성 평가를 수행하였으며 이를 토대로 미계측 유역에서의 가뭄 모니터링 및 가뭄정보제공 체계구축과 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
추상적인 매개공간을 예제모션들로 표본추출(sampling)하고, 그것들을 보간하여 주어진 입력 매개변수(parametrs)와 대응되는 블렌딩 가중치(blend weights)를 계산하는 블렌딩 기반의 매개화된 합성기법은 뛰어난 제어력과 효율성 때문에 널리 쓰이고 있다. 그러나 보다 세부적인 모션 제어를 위해 매개공간의 차원을 증가시킬수록, 표본추출을 위해 필요한 예제모션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 본 논문은 상체모션과 하체모션의 분리된 생성 및 제어를 위해 두 개의 매개공간(parameter spaces)을 사용하는 방법론을 제안한다. 즉, 매 애니메이션 프레임마다 각 매개공간으로부터 두 개의 바탕프레임(source frames)이 추출되면, 하나로부터의 상체를 다른 하나의 하체에 접합(splicing)하여 실시간으로 목적모션을 생성한다. 이를 통해 사용자가 입력한 상체제약과 하체제약을 모두 만족하는 모션을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 매개공간의 차원 복잡도에서 기인하는 문제를 해결할 수 있다. 본 논문을 통해, 우리는 두 개의 매개화된 모션공간으로부터 시간적 상호관계가 고려된 모션을 생성하기 위한 새로운 시간왜곡(time-warping)기법을 제안한다. 또한 상체의 공간적 특성을 기반으로 예제모션들을 매개화할 경우, 접합되는 하체에 따라 변경되는 예제모션들의 매개변수를 빠르게 근사하기 위한 기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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