수평적으로 무한히 넓은 천해에 시간에 따라 크기와 방향이 바뀌는 바람이 불 때의 해수의 유량transports)에 대한 이론적인 계산을 할 수 있는 모델을 만들 었다. 이 모델에서 사용하는 선형화된 이론식은 가속력, 편향력(Coriolis force), 바람의 응력(wind stress) 및 저면 마찰력을 포함하고 있으며, 이 모델로부터 해수 유량에 대한 다음과 같은 결과를 얻었다. 일정한 바람이 계속 불 때의 해수유량은 해저면 마찰로 인하여 바람 오른쪽 방향 90 보다 작다. 바람이 불기 시작한 후의 천이상태(transient state)의 유량은 정상류적(steady)인 에크만류( Ekman current) 에다가 시간이 지남에 따라서 크기가 감소하는 관성진동(inertial oscillation)과의 합성으로 나타난다. 바람의 크기가 정현적(sinrsoidal)으로 바뀌는 경우는 유량 벡터 는 바람 변화의 주기와 같은 시간동안 일주회전을 하는 유량타원(transport ellipse) 을 그린다. 바람의 방향이 바뀔 경우 해수유량은 자유관성진동(free inertial oscillation)과 강제진동의 합으로 나타나는데, 이 경우 강제진동의 주기는 바람 방향의 회전주기(rotation period)와 같다. 이 이론적인 해수유량모델은 해에서 시간에 따라 바람이 바뀔 경우 해수와 영양염의 이동에 대한 해석을 하는데 유용 하다.
비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.
국가 별 교육과정 비교는 우리나라 국가 교육과정에 제시된 내용과 방향을 탐색하는 주요한 연구 방법이다. 이에 본 연구는 2012년 새로운 교육과정을 공표, 2015년부터 시행하고 있는 호주를 대상으로 고등학교 수학과 교육과정을 비교 분석하였다. 그 결과 호주의 교육과정 성취기준은 다루어야 할 개념을 실생활 맥락까지 함께 제시한다거나 다루어야 하는 수학적 내용을 구체적으로 제시하고 있다는 특징이 있다. 해석영역을 중심으로 분석한 결과, 정적분의 도입을 '급수의 합'으로 정의하고 있으며, 우리나라 고등학교 교육과정 성취기준에는 나타나지 않는 '운동 모델링', '수치적분법' 등이 나타나고, 그 외 '벡터함수의 미적분' 내용은 우리나라보다 심화된 내용으로 다루고 있다는 특징이 있다. 또한 호주의 교과서를 분석한 결과, 어떤 수학적 정의를 이해시키는 데 있어서 도움이 되는 보조 개념들을 충분히 다루고 있음이 나타났는데, 접근 방식에 있어 우리나라 학습자의 인지적 부담 경감 측면에서의 연구에 고려해야할 사항이라 볼 수 있다.
본 논문에서는 고정된 장애물이 포함된 글로벌 맵 환경에서 LRF 센서만을 가진 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안한다. 우선 이동장애물을 회피하기 위해 LRF 거리 센서 데이터와 글로벌 맵을 이용하여 이동장애물을 추출한다. 추출된 이동장애물과 자율이동 로봇의 상대적인 벡터 성분의 합을 이용해 타원 형태의 안전반경을 생성한다. 생성된 안전반경을 고려하여 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하고 목적지에 도착할 수 있도록 한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 정량적인 분석 방법을 사용하여 기존 알고리즘과 비교하고 분석한다. 분석 방법은 이동장애물이 없을 때를 기준으로 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘의 경로의 길이와 주행 시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 이동장애물의 상대적 속도와 방향을 고려하여 회피할 수 있어서 경로와 주행 시간 모두 기존의 알고리즘보다 높은 성능을 보인다.
대사공학을 이용하여 N-아세틸글루코사민(GlcNAc)을 생산하는 재조합 Corynebacterium glutamicum을 개발하였다. 먼저 GlcNAc를 생산하는 기반균주를 제작하기 위하여, N-acetylglucosamine-6-phosphate deacetylase와 glucosamine-6-phosphate deaminase를 암호화하는 nagAB와 N-acetylmannosamine-6-phosphate epimerase를 암호화하는 nanE를 C. glutamicum ATCC 13032에서 순차적으로 결손하여, 최종적으로 KG208 균주를 제작하였다. 또한, glucosamine-6-phosphate synthase를 암호화하는 C. glutamicum 유래의 glmS와 glucosamine-6-phosphate N-acetyltransferase를 암호화하는 Saccharomyces cerevisiae 유래의 gna1을 각각 여러 발현벡터에 클로닝하였다. 여러 발현 조합의 플라스미드들 중에서 pCXI40-glmS와 pCEI40-gna1을 함유한 제조합균주 KG440은 삼각플라스크 발효에서 1.77 g/l의 GlcNAc와 0.63 g/l의 글루코사민을 생산하였다.
일반적으로 동역학 방정식을 이용하여 항공기의 거동을 분석하기 위해서는 공기 역학적 성분이 필요하고, 이를 위해서는 진 대기속도가 필수적이다. 대기속도는 피토관과 같은 항공기의 탑재 장비를 이용하여 계측할 수 있으나, 상업용 항공기의 계측 데이터는 항공사 내규 관련 보안성 데이터를 포함할 수 있으므로 확보하기 어렵다. 일반인들이 이용할 수 있는 항적 데이터 중 하나로 방송형자동종속감시 데이터가 있으며 항공기의 속도를 대지속도 형태로 제공한다. 대지속도는 진 대기속도와 바람 속도의 합으로 표현된다. 본 논문에서는 일반인들이 획득 가능한 항적, 기상, 지형 데이터를 결합하여 진 대기속도를 추정하는 방법을 제시한다. 각 데이터를 통합하기 위해 좌표계를 일치시킨 후 고도 기준을 평균 해수면 고도로 통일하였다. 또한, 해상도가 가장 낮은 기상 데이터의 격자를 기준으로 보간을 수행하여 항적 데이터의 모든 점에 대한 바람 벡터를 산출하였다. 이러한 과정을 여러 항적에 적용하여 기상, 지형 데이터의 통합을 통해 진 대기속도를 추정하였다.
기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.
대구 지하철 굴착공사 중 노출된 굴착벽의 수평변위분석을 위해 서로 인접한 3개소의 경사계 계측자료를 이용하여 굴착지반의 변위특성 및 원인을 지질공학적 관점에서 고찰하였다. 연구지역은 경상누층군 하양층군 반야월층 지반에 해당하며 안산암질화산암, 석회질셰일, 사암, 호온펠스, 규장암맥 등으로 구성된 하부의 암반층과 이를 부정합으로 피복하고 있는 상부의 토사층으로 구성된다. 경사계 계측공 중 D4 지반의 암반층은 RMR V 등급이며, 층리면과 단층면을 따라 심도 12 m 지점에서 N34W 방향으로 최대수평변위량이 101.39 mm로 분석 되었고, D5 지반의 암반층은 RMR IV 등급이며, 셰일의 층리면, 셰일과 규장암의 접촉면을 따라 심도 9 m와 14 m에서 거의 남쪽 방향으로 최대수평변위량이 53.01 mm ~ 55.17 mm로 측정 되었다. Y6 지반의 암반층은 RMR III 등급이며, 상부 토사층과 하부 암반층의 경계면인 부정합면을 따라 심도 7 m 지점에서 S52W 방향으로 12.65 mm의 최대수평변위량을 나타낸다. 굴착벽에서 측정한 암반 내 불연속면들을 평사투영하여 예상되는 변위방향과 각 경사계 계측분석 결과 얻어진 수평변위방향이 거의 일치하는 결과를 보였으며, 굴착벽의 지중수평변위는 암반 내 불연속면의 발달정도와 종류, 배향 및 암석의 종류에 좌우되며, 굴착벽에 수직방향과 수평평행방향의 벡터 합성 방향으로 많이 발생한다. 또한 토사층 내 지중수평변위의 양상이 심도에 따라 비교적 곡선이며 연속적 궤적을 보이는데 반해 암반층 내 지중수평변위의 양상은 직선적이고 불규칙적 궤적을 나타낸다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
교통량 자료는 도로의 계획, 설계 및 운영 등에 폭넓게 활용되는 자료이다. 일반국도를 대상으로 1955년부터 전국 규모의 교통조사가 시행되고 있으며, 도로의 결절점을 기준으로 구간을 설정한 후 상시조사를 실시하고 있다. 그러나 전 구간에서 상시조사를 수행하는 데에는 한계가 있기 때문에 우선순위를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 우선순위 결정을 위한 방법론으로 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 적용한 다기준 의사결정 기법 (MCDM : Multiple Criteria Decision Making)을 적용하였다. 판단 기준변수로는 도로계획 [AADT, VKT, 첨두시간 교통량, 도시부유출입구간] 도로설계 [Volume(pcu), 방향별교통량, 중차량비], 그리고 도로운영 (속도, 밀도, V/C)으로 정의하였다. 평가자료를 정량화 및 규준화하였고, 설문조사를 통해 얻은 쌍대비교 값들을 가지고 고유벡터 방법으로 계층별, 가중치를 구하였다. 교통량 조사구간에 대한 교통조사 우선순위 선정은 규준화 값과 계층별, 가중치를 곱하여 구한 대안 값의 전체 합의 크기에 따라 결정하였다. 이를 통하여 상시 교통량 조사를 위해 다수의 구간으로 분할된 일반국도를 대상으로, 상시 교통량 조사 지점 우선순위를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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