본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
대화 모델은 대표적으로 검색 모델 또는 생성 모델을 기반으로 구현된다. 최근에는 두 모델의 장점은 융합하고 단점은 보완하기 위해 검색 기법과 생성 기법을 결합하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 생성 모델이 검색된 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하여 검색 모델을 간과하는 문제 또는 검색된 응답을 그대로 복사해 생성하여 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 완화하며 검색 모델과 생성 모델을 모두 조화롭게 활용할 수 있는 대화 모델을 제안한다. 생성 모델이 검색 모델을 간과하는 문제를 완화하기 위해 학습 시 골드 응답을 검색된 응답과 함께 사용한다. 또한, 검색 모델에 과의존하는 문제를 완화하기 위해 검색된 응답들의 내용어 일부를 마스킹하고 순서를 무작위로 섞어 노이징한다. 검색된 응답은 대화 컨텍스트와의 관련성이 높은 것만을 선별하여 생성에 활용한다. 정량 평가 및 정성 평가를 통해 제안한 방법의 성능 향상 효과를 확인하였다.
인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 부각되면서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모델 검증을 위해 기존의 심볼릭 검증 모델을 응용한 매우 크고 여러 콤포넌트로 구성된 모델 검증 대상이 빈번히 변화하는 상황을 가정한 모델 검증 기술이 요구되었다. 본 논문에서는 빈번히 변화하는 모델 검증을 위해 새로운 알고리즘을 제시하고 완전히 증명하였으며 기존의 모델과 새로운 모델간의 성능 비교 실험으로 새로운 모델의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.
동경전력(주)가 도쿄만 근처에 건설한 높이-직경비가 비교적 큰 지진시험모델(TEPSCO모델)에 수행한 강제진동시험결과와 시험모델의 지진응답을 해석하고 분석하였다. 재료시험과 지반조사 결과를 이용하여 예측해석모델을 만들었고, 시험시에 계측된 측정치를 반영하여 예측해석모델을 수정하여 예측후상관해석모델을 작성하였다. 해석은 진동수영역과 시간영역에서 각각 이루어졌다. 연구결과로 TEPSCOT모델의 경우는 부지와 시험모델의 형상특성으로 인하여 지반의 재료감쇠비가 동적응답에 미치는 영향이 지배적이었음을 알 수 있었다.
최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.
본 논문의 주 목적은 확률변수의 잔차를 이용하여 제안된 확률론적 피로균열전파모델들을 평가하고 Mg-Al-Zn 합금의 확률론적 피로거동을 묘사하기에 적합한 모델을 제시하는 것이다. 제안된 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan 모델', '확률론적 Walker 모델', '확률론적 Forman 모델'과 '확률론적 수정 Forman 모델'이다. 이 모델들은 실험적 피로균열전파모델인 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델과 수정 Forman 모델에 확률변수를 도입하여 준비하였다. Mg-Al-Zn 합금의 피로균열전파거동을 묘사하기에 적합한 모델은 일반적으로 '확률론적 Paris-Erdogan 모델'과 '확률론적 Walker 모델'임을 밝혔으며, 시편두께 9.45mm 에서는 '확률론적 Forman 모델'이 적합하였다.
횡방향으로 구속된 콘크리트의 응력-변형률 거동은 구속되지 않은 콘크리트와는 다른 거동을 한다. 보통강도 콘크리트에서 구속효과를 고려한 콘크리트 재료모델로는 Mander 모델이 대표적이며 고강도 콘크리트의 구속효과의 경우 여러 연구자들에 의하여 제안된 모델 중 공시체 수준의 실험결과와 잘 일치하는 Sakino-Sun 모델을 사용하였다. 보통강도에서는 Mander모델을 고강도 콘크리트에서는 Sakino-Sun 모델을 사용하였으나 중간 강도인 30-40MPa의 강도에서 Mander 모델과 Sakino-Sun 모델의 적용시 실험결과와 해석결과가 다소 차이를 보이며 또한 두 모델은 적용할 수 있는 최대 또는 최소 콘크리트 압축강도의 한계범위가 명확하지 않다. 따라서 이 연구에서는 30-40MPa의 강도의 횡방향으로 구속된 콘크리트의 비선형 재료모델을 제안하고 실제 30-40MPa의 압축강도를 갖는 콘크리트 공시체의 일축압축시험 결과와의 비교를 통해 그 적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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