EPC 회사들이 해외에서 계속 사업을 운영하기 위해서는 위험이 더 이상 피할 수있는 것이 아니라 관리 대상이된다는 것이 점점 더 분명 해지고 있다. 입찰 단계에서 입찰 패키지 내의 요구 사항, 사양 및 프로젝트 광고 항목을 자세히 조사하여 비용 초과를 방지하기 위해 다양한 위험 요소를 분석해야한다. 그러나 막대한 양의 입찰 서류를 검토하는 것은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 쉬운 작업이 아니며 자동화 된 정보 기술이 도움이 될 수 있다. 이 연구에서는 짧은 시간에 방대한 양의 문서를보다 효과적으로 분석하고 적용 할 수있는 Watson AI 기반의 ITB 분석 모델을 구축하였다. AI 기반 ITB 위험 관리 모델 연구, 학습 절차 및 분석 대상 선택, 성능 평가 기준을 위한 Watson Explorer AI 아키텍처의 구성을 정의하고 시험 연구를 수행하기위한 테스트 베드를 구축하였다. 결과적으로 분석 시간 단축의 효과와 전문가의 결과 및 VOC 운영 품질을 확인하였다.
본 연구는 무대음향 지표인 ST1을 이용하여 성악 및 기악 연주형태 모두에 대해 독주 연주자의 선호도 모델을 평가하였다. 실험은 오케스트라 쉘이 설치된 팬형상의 다목적홀에서 수행되었다. 다양한 무대 조건을 평가하기 위해 무대 위 15개 지점에서 음향지표의 측정을 실시하였으며, ST1은 -19.9 dB에서 -11.3 dB의 분포를 보였다. 청감평가를 위해 성악 및 기악 연주자들이 현장 연주평가에 참여하였으며, ST1을 기준으로 선택된 무대 위 5지점에서 연주하면서 그 위치에서의 무대음향을 평가하였다. 연주자의 선호도는 5점 척도의 등급평가법과 평가지점간의 순위결정법을 통해 도출하였다 실험결과, 성악연주자의 선호도 모델은 기악연주자의 선호도 모델과 다른 것으로 나타났으며, ST1은 무대 위 연주자의 선호도 평가결과와 잘 맞지 않는 것으로 나타났다.
지적재조사사업에서는 지적도면을 세계측지계로 변환하는 작업을 추진하고 있다. 본 연구는 이 작업의 효율적 추진을 위한 목적으로 종래의 지적측량성과를 지역측지계 기반에서 조정하여 세계측지계로 좌표변환하는 프로세스를 개발하고 수치실험을 실시하였다. 이 프로세스는 조정좌표의 산출, 조정좌표의 좌표변환, 왜곡량모델링으로 이루어진다. 1단계로 지역측지계 기반의 조정좌표의 산출은 GPS관측의 점간기선거리를 이용하는 삼변망조정계산에 의하였고, 2단계로 조정좌표의 세계측지계 좌표변환은 Affine변환모델에 의하였다. 수치실험에서는 서울시에 소재하는 195점의 동일원점계열의 기준점뿐만 아니라 인천시에 소재하는 61점의 다른 원점계열의 기준점을 통합 활용하는 계산을 실시하였다. 그 결과 조정좌표를 이용하는 좌표변환계산은 특정 공통점의 선택에 관계없이 변환좌표와 관측좌표가 2cm 이내에서 일치하였다. 또, 조정좌표를 이용하는 좌표변환은 변환계산의 지역 범위를 달리하더라도 최종 결과에는 차이가 없었다. 본 연구의 조정좌표를 이용하는 방법은 변환계산의 지역 크기 및 공통점 선택에 무관하게 기준점오차 및 경계점의 왜곡량을 명확히 해주므로 지적재조사사업의 세계측지계 도면변환 과정에서 적합한 왜곡량 보정을 실시한다면 도면의 품질향상을 기할 수 있을 것으로 기대된다.
전력 수요의 증가로 인해 송전철탑의 고용량, 대용량화가 요구되어왔지만 아직 대부분을 차지하고 있는 345kV급 송전철탑에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 현재 해석 설계되고 있는 방식은 2차원 트러스요소를 사용하여 양단은 힌지접합으로 축력만 작용하고 있는 것으로 가정한다. 이러한 방식을 3차원 트러스 요소에 적용하였을 때, 면 외로 작용하는 하중에 대해 무한변위가 발생하는 구조해석적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 보다 합리적인 요소 선택을 통한 구조해석 방식을 제안하기 위해 기존의 3차원 트러스요소 모델, 보요소 모델, 주주재와 수평재는 보요소로 모사하고 사재 및 기타 복재는 트러스로 모사한 보-트러스요소 모델 등 세 모델을 실제 설계 시공된 345kV급 송전철탑에 대해 설계하중 내에서 구조해석프로그램을 이용한 정적해석, 자유진동해석, 선형좌굴해석을 수행하였다. 구조해석 결과, 세 모델 모두 축력 및 축응력, 변위에서는 큰 차이가 나타나지 않았으나 보요소모델과 보-트러스요소 모델에서 휨응력의 비율이 축응력에 대해 크게 나타났다. 자유진동해석과 탄성좌굴해석의 결과를 통해 보-트러스요소 모델이 송전철탑 설계 및 해석에 있어서 더 안전측으로 고려될 수 있음을 확인하였다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.
임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)는 산지(山地)에서 합리적(合理的)으로 임도망(林道網)을 배치(配置)하는 모델을 개발(開發)할 목적(目的)으로 수행(遂行)되었다. 본(本) 연구(硏究)의 임도망(林道網) 배치(配置)모델은 수치지형해석(數値地形解析)과 노선선정(路線選定)의 두 부분으로 구성되어 있다. 본(本) 모델에서는 수치지형(數値地形) 모델을 통하여 지황(地況) 및 임황(林況)에 대한 정보(情報)를 제공(提供)할 뿐만 아니라 종단구배(縱斷勾配)를 바탕으로 임도개설(林道開設)의 적정성(適正性)을 평가(評價)할 수 있다. 이러한 수치지형해석(數値地形解析)의 결과(結果)를 이용(利用)하여 계획(計劃)된 임도밀도(林道密度)를 만족(滿足)시키는 적정임도망(適正林道網)을 수립하게 된다. 노선선정(路線選定)에서는 임도간격(林道間隔)에 따라 노선(路線)의 선택(選擇) 및 임도배치(林道配置)를 위해 면적분할법(面積分割法)을 적용하였으며, 분할면적(分割面積)의 크기는 임도밀도(林道密度)에 의해 산출(算出)된다. 이 면적분할법(面積分割法)은 임도(林道)가 편재(偏在)되어 배치(配置)되지 않도록 해줄 뿐만 아니라 임도계획(林道計劃) 담당자가 융통성(融通性)있게 임도밀도(林道密度)를 조절(調節)하여 배치계획(配置計劃)을 수립할 수 있다. 즉, 임도망(林道網) 계획(計劃)에 있어서의 필수요소인 임도밀도(林道密度)를 다양하게 적용하여 봄으로써 합리적(合理的)인 임도망(林道網)을 구축할 수 있는 것이다. 또한, 노선선정기준(路線選定基準)은 종단구배(縱斷句配), 투자효과(投資效果), 토공량(土工量) 및 이상의 세가지 기준(基準)의 조합(組合)과 같은 4가지 기준(基準)을 적용(適用)하였다. 임도망(林道網) 배치(配置)모델의 현지(現地) 적용가능성(適用可能性)을 평가(評價)하기 위해 평균집재거리(平均集材距離), 집재가능성(集材可能性), 개발지수(開發指數), 순환로망지수(循環路網指數) 등과 같은 지표(指標)를 사용(使用)하였으며, 임도망(林道網) 계획시(計劃時) 노선(路線)을 선정(選定)함에 있어 수치지형분석(數値地形分析)과 면적분할법(面積分割法)을 이용(利用)하는 것이 효과적(效果的)인 것으로 판단(判斷)된다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 보-기둥 접합부, 부재, 그리고 구조물 전체의 재료 및 기하학적 비선형 거동을 고려할 수 있는 개선소성힌지해석 방법을 접목시킨 평면 반강접 강골조 구조물의 최적설계법을 제안하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형성을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 반강접 접합부 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 최적설계시 마이크로 유전자 알고리즘과 재생산을 위한 개체 선택 도구로 토너먼트 선택방법을 사용하였으며, 적합도 함수는 목적함수 및 벌칙함수로 나타낸 무제약 함수값의 조합으로 구성하였다. 목적함수로는 구조물의 중량을, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 사용하였다. 강접 및 반강접 접합부를 갖는 강골조 구조물의 최적설계결과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 적합성을 검증하였다.
이중 선택적 채널 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 시변 채널 특성은 주파수 영역에서 부반송파 사이의 간섭 현상으로 나타난다. 시간 영역 윈도우의 사용은 주파수 영역 채널 행렬의 대역폭을 한정시키는 효과가 있으며, OFDM 시스템을 간략화된 선형 입출력 모델로 근사화시킬 수 있다. OFDM 시스템의 채널 등화에 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 예측에 기반한 순차적인 간섭 제거 기법을 사용하는 경우, 심볼의 검출 순서가 전체적인 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 시간 영역 윈도우의 사용으로 인한 잔류 ICI의 감소와 이에 따른 성능 개선 효과를 확인하고, SINR(Signal to Interference and Noise Ratio)과 CSEP(Conditional Symbol Error Probability) 값을 기준으로 하는 심볼 검출 순서가 순차적 간섭 제거 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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