Superdiffusive transport motions of passive scalars are numerically considered for various advection velocity fields. Calculated exponents ${\alpha}$ in the superdiffusion-defining relation ${\sigma}^2(t){\sim}t^{\alpha}$ for model flow fields agree to the theoretically predicted values. Simulation results show that the superdiffusion takes place as the tracers' motion become less random, compared to their motion at the pure molecular diffusion. Whether the flow field is random or not, degrees of superdiffusion are directly related to the velocity autocorrelation functions along the tracers Lagrangian trajectories that characterize degrees of randomness of the tracers' motion.
가상교육이 활성화됨에 따라 많은 가상대학이 진행되고 있다. 이러한 가상대학운영에서 몇몇의 문제점이 제기되고 있는 것 중에서 학습자의 학습도를 평가하는 평가방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 보완하고자 본 논문에서는 평가에서 나타날 수 있는 문제를 분석하고 오답 일치율, 신상정보 유사도, IP주소 유사도, 시험시간 유사도 등을 이용하여 담합 여부를 파악하고, 담합 행위를 방지하기 위하여 무작위 문항 제시에 의한 온라인 시험 방법으로 이를 개선하려는 시스템을 구현하였다. 그 결과 Threshold 간을 조절함으로 학습자의 담합 행위를 검출할 수 있었으며 무작위 문항 제시 방법에 적절한 시간 설정값을 조절함으로 기존 평가에서의 담합 행위를 80%정도 방지할 수 있었다.
산악의 영향을 받는 지역에서 비정상성 평균을 사용하는 G.C.모델에 의하여 총강우량의 우량곡면을 구성하였다. 구성된 우량곡면에 2차원 프리에 해석을 실시하여 강우의 주기성분을 분리하였다. 강우의 지엽성분, 즉 강우잔차는 우량곡면에서 주기성분을 제거하여 얻은 강우잔차를 균일한 무작위장의 표본함수라고 가정해서 이 무작위장의 특성을 자기상관함수로 나타냈다. 자기상관함수를 변환하여 스팩트럼 밀도를 구했고, 이 결과를 토대로 한강, 금강유역의 환상스팩트럼 분포함수의 모델을 제안했다.
최근 몇년동안 2차원 무작위 강우장의 확률특성치인 환상스펙트럼에 대한 논의가 있었고, 2차원 강우장의 모의 모형도 제안되었다. 본 연구는 맨처음 G.Matheron에 의해 소재된 회전띠기법(TBM)을 도입하여 앞서 제시된 환상스펙트럼이나 동방성 공분산 함수를 2차원 강우장으로 전환하는 문제를 다루었다. 특히 Bras의 강우 모의 모형에서 잔차 발생치의 보존특성에 중점을 두었는데 표본수의 증가에 따라 TBM에 의해 발생한 값을 토대로 산정한 평균과 공분산이 이론치에 접근해감을 보였다. 또한 표본의 갯수를 경제적인 규모로 선택하여 실시한 진행성 강우의 모의예도 제시하였다.
온라인 상품평 데이터는 제품의 특성에 대한 구체적인 평가를 담고 있으면서도 인터넷상에서 쉽게 수집할 수 있기에 제품의 장단점 및 긍정/부정 척도를 판단하기에 높은 효용 가치를 가진다. 기존의 감성 분석 연구들은 여러 문장으로 구성된 상품평 전체 단위의 감성 평가 방법을 제안하였다. 제품의 여러 속성별로 감성 평가 결과를 얻을 수 있으면 후속 제품 개발 과정에 유효한 입력이 될 수 있다. 본 논문에서는 제품의 속성 단위의 감성 분석을 하기 위해 상품평의 문장 단위로부터 제품 속성을 추출하여 감성 평가를 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 LSTM과 조건부 무작위장(CRF)을 활용한 문장분석 모델을 통해 제품 속성과 감성어를 추출한다. 추출된 제품 속성별 감성 평가 결과는 본 논문에서 제안하는 감성 평가 규칙을 활용하여 계산된다. 제품 속성별 감성평가 결과는 품질 전개 기법에 적용되어 후속 제품 개발과정에 반영된다. 제안하는 방법론은 헤어드라이기 제품 사례를 통해 적정성을 보여준다.
연구목적: 본 연구는 흰쥐를 대상으로 정강뼈의 관절연골에 적용한 맥동전자장과 맥동초음파가 HSP70(Heat shock protein 70)의 발현을 통한 연골 형성에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 연구방법: 36마리의 200~250g의 Sprague-Dawley 흰쥐를 대조군, 맥동전자장 적용군, 맥동초음파 적용군으로 각 집단별로 12마리씩 무작위 배정하여 실험을 진행하였다. 맥동전자장은 27.12 MHz의 주파수, 5가우스의 강도, 450 W의 출력으로 10분간 적용하였고, 맥동초음파는 20%의 맥동비, 1MHz의 주파수, $1.5W/cm^2$의 강도로 10분간 적용하였다. 연구결과: 맥동전자장 적용군과 맥동초음파 적용군의 관절연골 조직에서 유의한 수준의 HSP70 발현량을 나타냈다. 또한 맥동전자장 적용군과 맥동초음파 적용군에서는 Akt, Erk1, CREB의 높은 활성도를 나타내었고, 맥동초음파 적용군에 비해서 맥동전자장 적용군의 더 높은 수준의 활성도를 보였다. 결론: 맥동전자장과 맥동초음파는 HSP70의 과발현을 유발하고, 이를 통해 연골형성을 증가시키는 것으로 나타나, 향후 관절연골의 손상에 대한 임상적 적용을 위한 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다.
경기도 이천에서 2002년 7월부터 12까지 총 6개월 동안 측정된 지자기 3성분 자료를 이용하여 일별 각 성분의 스펙트럼, 지자기 전달함수의 크기, 위상, 오차 등을 계산하였다. 지자기 스펙트럼은 관측기간 동안 태양활동에 의한 무작위적 강약이 반복되는 형태를 보여주었고, 유의미한 시간적 변동은 존대하지 않았다. 지자기 전달함수의 크기, 위상, 오차의 경우, 주기 100초 이하와 주기 1000초 이상에서 부분적으로 무작위적인 경향을 확인할 수 있었으나, 시간에 따른 증감추세 없이 대체로 안정적인 값을 보였다. 이와 더불어, 전기장의 P$_{1}\;^{0}$ 소스(zonal harmonics) 가정을 통하여 시간에 따른 근사적인 겉보기 전기비저항의 변동을 조사하였는데, 근사된 전기비저항의 변화는 지각의 자체적인 물성 변화보다는 수평 자기장 성분의 시간적 강약에 지배적임을 확인할 수 있었다.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
CAPTCHA은 스팸이나 로봇에 의한 사이트 자동가입을 막는 계정 생성방지 도구로써, 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 인간의 우수한 가독성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 입력하도록 하여 스팸 또는 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 사용되었던 CAPTCHA 방식은 웹봇 또는 이미지프로세싱, 머신 러닝을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 Text 기반의 CAPTCHA 시스템과는 달리 이미지 기반의 새로운 CAPTCHA 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 시스템은 일반적으로 현상된 사진의 부분적인 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 회전을 통하여 CAPTCHA 시스템을 제공하는 것이다. 사용자 인증은 다음과 같이 검증한다. 먼저 총 8장의 사진에서 각각 서브 이미지를 추출하여, 추출된 서브 이미지를 무작위로 회전시킨다. 무작위로 회전된 서브 이미지를 사용자가 올바르게 교정하면 사용자가 인증된다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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