• 제목/요약/키워드: 모델 개선

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프레임 내 전체 배경 모델을 이용한 배경 분리 알고리즘의 정확도 개선 (Improvement of Background Subtraction Algorithm using Intra-Frame Global Background Model)

  • 이상훈;김기백;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.160-163
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

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정적하중입력/변위출력관계를 이용한 단경간 교량의 유한요소모델개선기법: 실내실험검증 (Laboratory Validation of Bridge Finite Model Updating Approach By Static Load Input/Deflection Output Measurements)

  • 김세훈;구기영;이종재
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제20권3호
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    • pp.10-17
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    • 2016
  • 본 연구는 단경간 교량의 정적하중입력/변위출력관계를 이용한 새로운 교량 유한요소모델 개선 방법을 제안하였고, 실내 모형교량 실험을 통해 검증하였다. 기존의 유한요소모델개선기법은 실험으로부터 얻어진 모드계수와 유한요소모델로부터 예측된 모드계수가 유사해지도록 유한요소모델을 개선하는데, 이 과정에서 구조계의 질량행렬에 대한 가정을 필요로 한다. 제안된 기법은 질량행렬을 가정하지 않고, 오히려 질량행렬 추정을 가능하게 하는 장점을 가진다. 제안된 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 정적 하중입력-변위응답으로부터 강성행렬을 개선하고, 둘째, 실측된 고유진동수를 이용하여 질량행렬을 개선한다. 실험검증을 위하여 실내 모형교량을 제작하였고, 제안된 기법을 이용하여 모형교량의 탄성계수를 추정하였으며, Universal Testing Machine으로 부터 얻어진 탄성계수와 비교하였다. 또한 기존의 유한요소모델개선기법으로 추정된 탄성계수와 비교하였다. 실험의 결과들로부터 제안된 기법이 합리적으로 탄성계수와 질량밀도를 추정하는 것이 관찰되었고, 기존의 유한요소모델개선기법은 고차모드를 사용했을 때 상대적으로 큰 오차를 주는 것이 관찰되었다. 추가적으로 유한요소모델링 오차에 대하여 토의하였다.

사례기반의 소프트웨어 유지보수 성숙도 모델 수립 방안 (A Method for Establishment of Case-based Software Maintenance Maturity Model)

  • 김지혁;김창재;류성열
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권9호
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    • pp.718-731
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    • 2009
  • 소프트웨어 유지보수는 기존의 하자 유지보수 개념에서 운영관리 및 서비스의 향상을 위해 지속적인 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 K사에서 수행중인 4개의 유지보수 프로젝트를 기반으로 소프트웨어 유지보수 성숙도 모델과 평가지표를 제안한다. 이를 위해 SMMM, ITSMM, ITIL을 기반하여 13개의 프로세스 영역과 64개의 평가지표를 도출하고, 도출된 64개의 평가지표를 5점 척도로 설문 평가하여 그 결과를 기반으로 성숙도 모델의 수준을 분류하여 K사의 성숙도 모델을 구축한다. 그리고 K사의 성숙도 모델을 검증 및 개선하기 위하여 K사의 설문평가 점수를 분석하여 평가지표의 개선방안을 제안하고, K사의 성숙도 모델이 소프트웨어 유지보수의 개선 방안을 어떻게 나타내는지를 확인하기 위하여 제안한 소프트웨어 유지보수 성숙도 모델을 K사의 4개의 프로젝트를 대상으로 하여 성숙도 평가를 수행하고, 그 결과를 기반으로 개선방안을 제시하였다.

극한 사상의 탁수 예측 모델 개선 및 적용 (Improvement and Applications of the Turbidity Flow Predictive Model in Extreme Rainfall Event)

  • 박형석;정세웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.435-435
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    • 2016
  • 기후변화에 따라 강우 패턴이 변화하며, 집중호우 발생 빈도의 증가가 예상된다. 이로 인해 저수지 상류에서 유실된 토사는 저수지로 유입하여 정수 처리비용 증가, 1차생산성 감소, 어류폐사, 하천경관 악화 등 다양한 문제를 유발한다. 따라서 위와 같은 탁수 피해 저감을 위해 과학적인 모니터링과 예측, 저수지 운영과 관리기술 개발 등의 대응이 요구된다. 본 연구에서는 극한 탁수사상 발생시 대응 기술의 일환으로 저수지 탁수예측 모델의 신뢰도 향상을 위해, 기존 탁수예측 모형인 CE-QUAL-W2(이하 W2)의 탁수 예측 알고리즘을 개선하고 소양강댐 저수지에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 최근 W2모델 3.72 버전까지 출시되었으나, 모델은 단순 침강속도만 고려하여 저수지 밀도 특성을 반영하지 못하고, TSS 모의시 독립침강을 가정하여 응집 침강 및 장기탁수 예측에 취약한 한계점을 가지고 있다. 따라서, 과거 연구내용을 바탕으로 수온에 따른 점성계수 변화(Stoke's), 다중 부유 입자별 침강속도 고려 기능을 추가하였으며, 새롭게 점착성유사의 응집 침강을 고려할 수 있는 기능을 추가하여 모델을 개선하였다. 모델에 점착성 유사 모의 전략은 입자 크기 $63{\mu}m$를 기준으로 비점착성유사(NCS)와 점착성유사(CS)로 구분하고, 비점착성유사는 독립침강, 점착성 유사는 응집침강을 가정하였다. 응집 후 중간 입경의 추정은 Gailani et al(1991)의 식을 사용하였으며, 침강속도 계산 공식은 Hwang and Mehta(1989)식을 적용하였다. 수정된 모델은 소양강댐 운영이후 최대 탁수사상이 발생했던 2006년을 대상으로 기존 탁수해석 결과와 수정된 모델의 모의결과를 실측값과 비교 분석 하였다. Stoke's 식 적용시 기존의 모의결과 대비 AME 평균 23%, RMSE 평균 18%가 개선되는 것으로 나타났으며, Hwang and Metha식 적용시에 SS 모의값이 전반적으로 과소평가되는 것으로 나타났다. 또한, 실측 방류 탁수 농도와 모의값을 비교하여 평가 하였으며, 모의기간인 Julian Day 173~365(192일) 동안 모의 결과의 총 TSS 부하량은 실측값의 약 80%수준을 보였으며, TSS 방류 부하기준 Stoke's 식 적용시 기존 모의대비 오차가 1.3% 개선되는 것으로 나타났다.

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색상 변환 모델을 이용한 수중 영상의 가시성 개선 (Visibility Enhancement of Underwater Image Using a Color Transform Model)

  • 장익희;박정선
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.645-652
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    • 2015
  • 양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.

EA 성숙도 모형 개선 방향에 관한 연구 (A Study on Directions for Improving the EA Maturity Model)

  • 김성근;최원경
    • 경영정보학연구
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    • 제11권3호
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    • pp.147-167
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    • 2009
  • 최근 EA 성숙도모델의 개선 필요성이 제기되고 있다. 현 모델의 한계점을 극복하고, 새롭게 진행되고 있는 EA 기반 국가정보화 정책의 변화를 반영하기 위함이다. 대부분의 EA 성숙도모델 개선 노력은 정책 노력의 일환으로 수행되다 보니 이론적 연구의 대상이 되지 못했다. 국내 일부 연구가 이론적 관점에서 다룬 게 전부였다. 그러나 이들 연구도 기존 모델과의 심층적 비교와 의사결정 요소의 체계화 노력이 부족하였다. 이에 본 연구는 EA 성숙도 모델의 주요 의사결정 요소를 도출하고 이들 요소별로 대안을 분석하였다. 여기에 대한 전문가 의견을 토대로 EA 성숙도모델 개선 방향을 제시하였다.

개선된 모델 축소 방법에 의한 범용적 제어기 설계 (Design of Generalized Controller by Improved Model Reduction)

  • 조준호;황형수
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제44권5호
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • 본 논문은 개선된 모델 축소 알고리즘을 이용하여 범용적 제어기 설계에 대해서 제안했다. 개선된 모델 축소 알고리즘은 모델의 과도상태와 정상상태 응답을 고려하여 주파수 영역에서 구하였다. 범용적 제어기 설계는 위상여유와 등 제동의 특성을 만족하는 PID 제어기와 2차 지연 모델에 대하여 촤적화 PID 제어기 설계에 대해서 제안 하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여, 모델축소 방법의 정확성 및 제어기 성능의 개선을 보였다.

머신러닝기법을 이용한 WRF-Hydro 하천수 흐름 예측 개선 (Improvement of WRF-Hydro streamflow prediction using Machine Learning Methods)

  • 조경우;김연주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.115-115
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    • 2019
  • 하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

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고속 시뮬레이션을 위한 모델합성 방법 (Model Composition Methodology for High Speed Simulation)

  • 이완복
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권11호
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    • pp.258-265
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    • 2006
  • DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.

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