통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. Python은 무료로 개방되어 있는 패키지로서 머신러닝, 데이터사이언스, 공학 및 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 Python 패키지를 통계공학을 위한 기본 패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 Python 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 종합 Python projects가 필요함을 제안하였다.
본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.
본 논문에서는 비교적 장기간의 조위 관측자료가 축적되어 있는 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대하여 극치확률법과 결합확률법을 이용하여 극치해면을 산정하였다. 극치확률법의 분포는 Gumbel, Weibull 및 일반화 극치(GEV)분포에 대하여 최소자승법, 모멘트법, 확률가중적률(PWM)법으로 parameter를 추정하여 극치해면을 산출하였다. 그 결과 Gumbel 분포와 최소자승법이 각각 다른 분포와 다른 parameter 추정법에 비해 크게 추정되는 경향이 있다. 그리고 결합확률법이 극치확률법 보다 대략 5-l0cm 정도 크게 나타났다. 이는 극치확률법이 tide와 surge가 동시에 발생한 조위를 사용한 반면 결합확률법은 동시 발생하지 않은 극치 tide와 극치 surge도 포함하여 극치해면을 산출하기 때문에 값이 조금 크게 추정된다.
개체명 인식이란 주어진 문서에서 개체명의 범위를 찾고 개체명을 분류하는 것이다. 최근 많은 연구는 신경망 모델을 이용하며 하나 이상의 단어로 구성된 개체명을 BIO 표기법으로 표현한다. BIO 표기법은 개체명이 시작되는 단어의 표지에 B(Beginning)-를 붙이고, 개체명에 포함된 그 외의 단어의 표지에는 I(Inside)-를 붙이며, 개체명과 개체명 사이의 모든 단어의 표지를 O로 간주하는 방법이다. BIO 표기법으로 표현된 말뭉치는 O 표지가 90% 이상을 차지하므로 O 표지에 대한 혼잡도가 높아지는 문제와 불균형 학습 문제가 발생된다. 본 논문에서는 BIO 표기법 대신에 BIT 표기법을 제안한다. BIT 표기법이란 BIO 표기법에서 O 표지를 T(Tag) 표지로 변환하는 방법이며 본 논문에서 T 표지는 품사 표지를 나타낸다. 실험을 통해서 BIT 표기법이 거의 모든 경우에 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
인간의 생명을 다루는 약학, 의학쪽의 의약품, 진단시약, 새로운 의료법의 개발등을 다루는 biotechnology는 생명공학이라 하여도 별로 어색한 표현은 아닐것이다. 생명공학의 발전은 전적으로 life science의 진흥에 있었으므로 life science의 진흥배경을 살피고저 한다.
IPCC 5차 보고서에서 기술되어 있는 것처럼 기후시스템의 온난화는 명백하며, 1950년 이후 관측된 많은 변화들은 지난 수천 년간 전례가 없는 것이었다. 지구 온난화로 대표되는 기후변화는 이제 일부 국가에 국한되는 문제가 아니라 전 지구적인 문제가 되었다. RCP 시나리오에 따라 차이는 있으나 대한민국의 경우 연평균 강수 총량은 증가할 것이라 예상되는 반면 총 예상 강우 일수는 감소하여 집중호우의 발생빈도가 증가될 것이라 예상되고 있다. 이에 따라 수자원의 효율적 이용에 대한 필요성 또한 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수자원의 효율적 이용을 위해 한강수계 9개 댐(화천, 춘천, 소양강, 의암, 청평, 충주, 괴산, 횡성, 팔당)을 대상으로 HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용하여 발전량을 최적화 하였다. HEC-ResPRM은 미공병단 수문공학센터에서 개발한 저수지운영 최적화 모형으로 홍수 조절, 관개, 발전, 레크리에이션 등 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있는 최적의 저수지 운영방안 도출이 가능하다. 본 연구에서는 HEC-ResPRM 모형과 선형계획법을 이용한 운형모형의 결과자료를 비교하였으며 이를 통해 HEC-ResPRM 모형의 특징과 활용 가능성을 확인하였다.
최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.
천수방정식에 대한 불연속 갤러킨 기법 (DG)은 주로 양해법 기반으로 개발되어 적용되어 왔으나, 바닥마찰항의 처리, 과도한 CFL 조건 등의 불리한 점이 지적되어 왔다. 이에 대한 대안으로써, 본 연구에서는 음해법 기반의 모형을 개발하고 이를 적용하여 향후 가능성을 입증하였다. 본 논문에서 연구한 사례에서는 선형 삼각형 요소를 사용하였고, 수치흐름률로서 Roe 흐름률을 이용하였으며, TVD 특성 보존을 위한 기울기 제한자를 적용하였다. 적용 사례로서 실린더 주변의 흐름과 댐 붕괴류 문제 등에 대하여 적용하고, 기존의 실험치, 수치해와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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