자료동화(data assimilation) 기법은 관측 자료와 예측 모형의 정보를 동시에 활용, 모형의 상태량(state variables)이나 매개변수(model parameters)를 실시간으로 업데이트하는 Bayesian 필터링 이론에 근거한 방법으로, 최근 이를 활용한 수문 모의 정확도 향상 기술이 빠르게 발전하고 있다. 본 연구에서는 앙상블 자료동화의 정확성을 향상시키기 위한 세부 방법인 along-the-stream localization과 inflation 기법의 분포형 수문 모형에 대한 적용성을 대규모 지역 단위(regional-scale) 모의를 통해 검토한다. 분포형 수문모형과 자료동화 framework로는 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological Modeling System)와 DART(Data Assimilation Research Testbed)를 각각 적용한다. WRF-Hydro는 미국의 전 대륙지역(CONUS; continental United States)에 대한 수문 모델링 framework인 National Water Model의 핵심엔진이고, DART는 미국 National Center for Atmospheric Research(NCAR) 연구소에서 개발한 범용 자료동화 도구이다. 본 연구에서는 지표수 수문모형의 자료동화를 위해 개발된 기법인 along-the-stream localization과 inflation 기법이 하도 추적에 미치는 영향을 분석한다. along-the stream localization 기법은 공간적 근접도 외에 하도의 수문학적 연관관계를 고려하는 localization 기법으로, 상대적으로 수문학적 상관도가 떨어지는 하도에 대한 과도한 자료동화를 줄여줄 수 있다. inflation 기법은 앙상블의 다양성을 증가시키는 기법으로, 칼만 필터(Kalman filter)에 의한 업데이트의 이전이나 이후 적용하여 앙상블 예측의 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 앙상블 자료동화 기법을 지표수 수문 모의에 적용할 경우 남아 있는 난제와 적용 가능한 방법에 대해 중점적으로 논의한다.
최근 집중호우나 태풍에 의한 홍수피해가 급증하면서, 댐방류시 하류하천의 홍수범람지역에 대한 가시화 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 남강댐 하류지역을 대상으로 홍수범람지역을 가시화할 수 있는 3차원 GIS 시스템을 개발하였다. 먼저, TextureMaker와 HeightMaker 모듈을 이용하여 NGIS 수치지형도에서 추출한 DEM과 IKONOS 위성영상을 iWorld 엔진에 탑재 가능한 형태로 최적화 하였으며, 홍수분석모형(COSFIM)과 FLDWAV 수리모델을 이용하여 예측한 하천 횡단측선별 실시간 홍수위정보를 기반으로 댐하류 지역에 대한 홍수범람지역을 효과적으로 추출할 수 있게 되었다. 이러한 홍수범람 가시화 정보는 실시간 댐운영에 필요한 침수취약지역 파악 및 신속한 홍수재해 대처계획 수립에도 효과적으로 이용될 수 있다.
최근 검색 엔진에서의 가짜 광고성 피싱 사이트 노출이 급증하면서 검색 품질 악화 및 개인정보 유출로 인한 피해가 커지고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 도구들을 통한 광고성 피싱 사이트 생성이 자동화될 가능성이 증가함에 따라 해당 문제의 심각성은 더욱 빠르게 악화되고 있다. 본 논문에서는 가짜 광고성 피싱 사이트의 소스 코드를 정적 분석하여 구조적 공통점을 도출하였고 그 중 외국 도메인, 리다이렉션을 바탕으로 사이트를 단계적으로 필터링하는 탐지 크롤러를 개발하여 최종적으로 가짜 광고성 게시물들이 탐지됨을 확인하였다. 또한, 가짜 광고성 사이트의 리다이렉션 페이지가 3가지의 유형으로 나뉘어 각 상황에 따라 다른 사이트를 반환하는 것을 검증함으로써 새로운 가이드라인의 필요성을 입증한다. 나아가 기존의 탐지 방법으로 탐지가 불가한 가짜 광고성 피싱 사이트를 대상으로 새로운 탐지 가이드라인을 제안한다.
최근 환경규제가 강화되고 고유가 문제로 인하여 전기차 시장이 점차 커지고 있으며 또한 내연기관 자동차에서도 엔진의 Noise, Vibration, Harshness(NVH) 관련 소음이 저감되고 외부에서 유입되는 소음의 차폐 기술이 발전됨에 따라 Buzz, Squeak, Rattle(BSR) 이음의 민감도가 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 자동차의 Panoramic Curved Display(PCD)에서 발생하는 Stick-slip 이음과 고분자 플라스틱의 표면에너지 및 극성 성분과의 상관관계에 대하여 분석하였다. 극성 고분자 소재인 Acrylonitrile Butadiene Styrene(ABS)와 PolyCarbonate-Acrylonitrile Butadiene Styrene(PC-ABS)를 대상으로 컴파운드 소재를 제작하여 평가하였다. 결과적으로 고분자 플라스틱의 극성성분이 3.86 mN/m 이상일 때 Stick-slip 거동이 발생하였으며, 시간에 따른 마찰 거동에서 absolute transition slope가 증가할수록 Stick-slip의 이음 가능성이 증가하고 마찰계수의 값 차이가 클수록 Stick-slip 이음의 세기가 증가하였다.
컴퓨터와 첨단영상매체의 발달로 디자인 분야에서도 컴퓨터를 사용하여 색을 자유롭게 선택할 수 있는 그래픽 소프트웨어가 도입되고 있으나 영상정보의 색채 재현성과 영상입출력 장치의 다양화로 인한 색채 불일치에 대한 문제들이 극복해야할 시급한 과제로 부각되고 있다. 따라서, 색채 영상정보 입출력장치의 색채구현 성능과 인간의 색채인지 원리이론을 바탕으로 색보정 알고리즘이 발전하여 색보정 엔진의 개발이 국제적으로 활발히 진행되고 있는 연구 분야임에도 불구하고 국내에서는 그 연구사례가 상대적으로 극히 미비한 실정이며, 더욱이, CAD 시스템을 이용한 패션/텍스타일 디자인 분야에서는 이에 대한 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 염색 직물의 색을 CAD시스템을 이용하여 soft-copy로 재현하고 이것을 다시 hard-copy로 출력하여 물리적 측정치와 주관적 색채 인지도간의 일치도를 비교하고, 물리적, 주관적 색차의 한계치를 제시함으로써, 패션/텍스타일 디자인 CAD시스템 운용에 기초가 되는 자료를 제공하려 하였다. 연구의 절차는 객관적 측정과 주관적 평가 두 단계로 나누어 진행되었다 연구에 사용된 직물은 7가지 색상의 면 염직물로써, CAD시스템을 이용하여 각 직물당 5개의 soft-copy를 재현하고, 이것을 다시 hard-copy로 출력하여 spectrophotometer를 이용해 물리적 측정(ΔE, ΔL, Δc, Δh)을 실시하였다. 또한 주관적 평가에는 20명의 의류학 전공 학생들이 참여하였다. 결과 분석에는 분산분석과 Friedman분석이 사용되었다. 연구 결과 색차 측정에 대한 물리적 측정치와 1차 주관적 평가치 사이의 일치도는 90.5%로 나타났으며, 2차 주관적 평가치와의 rank order는 거의 일치하는 것으로 나타났다. 또한 주관적 평가에서 피험자들은 색차인지에 있어 CIELAB 색채공간의 각각의 색요소 차이보다는 전체 색차에 더 영향을 받는 것으로 나타났다.녹색콩풍뎅이의 유충에 의하여 피해를 받는 것이 확인되었다. 녹색콩풍뎅이 유충의 피해를 받은 금잔디는 황화되거나 시들음 증상이 있었고, 이듬해 봄에는 잔디의 회복이 지연되었다.ic conductivity. The changes of $varepsilon$′ and $varepsilon$" were well estimated with this modified Havriliak-Negami model.05). 상기의 결과를 토대로, 성장과 전어체내 지방산조성에 있어서 뱀장어 치어의 사료내 EPA와 DHA의 첨가효과 미약한 것으로 판단되며, 사료내 LNA (n-3)와 LA(n-6) HUFA을 각각 0.35%, 0.65% 첨가했을 때 WG, SGR, FE, PER이 가장 높았으나, 이전의 실험(Takeuchi, 1980)과 동일한 수준인 n-3와 n-6를 각각 0.5%씩 첨가한 실험구와는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이렇게 볼 때, 뱀장어 치어의 필수지방산은 LNA (n-3), LA (n-6)이고, 그 적정수준은 각각 0.35-0.5%, 0.5-0.65%임을 보여준다.George W, Bush)가 새로운 지도자로 취임하여 얼마 되지 않은 2001년 9월 11일 사상 초유로 본토에서 알 카에다 테러리스트 조직에 의해 공격받게 되었다. 뉴욕의 세계무역센터 빌딩 2개가 완전히 붕괴되고, 펜타곤에 민간 여객기가 충돌하여 많은 사람이 살상 당하고, 전체적으로 세계 80여 개국으로부터의 6천여 명이 살상되었다. 전 세계와 미국은 국제 테러리스트들의 야만적 행위에 대해 경악하고 이제 미국은 그 대외정책의 최우선순위를 국제 테러를 발본색원하는 것에 두게 되었다. 본 논문은 1998년 한국에서 새로이 출범한 김대중 행정부가 북한에 대해 실시한 포용정책이 어떠한 성과를 거두고 어떠한 문제점을 간과하고 있는가에 대해 논의하고, 대북 정책의 새로운 지평을 논의하는 것을 목적으로 하고
특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.
본 논문은 기계학습 방법과 필터링 방법을 결합해서 경쟁관계를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 기존 연구들은 기계학습 방법에만 의존해서 관계유형을 인식하는 연구들이 대부분이며. 사용되는 자질도 일반적인 관계유형에 적합한 자질을 사용하고 특히 구문분석 정보가 매우 중요한 자질로 사용된다. 본 논문에서는 구문분석 등의 언어분석 결과를 이용하지 않고, 단순한 자질들(어휘, 거리, 위치, 단서단어)만을 사용해도 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다. 또한, 경쟁관계인식 긍정 정확도를 향상시킬 수 있는 문장별 경쟁유무 분류방법, 스팸분류 방법, 거리제약 기반 자질필터링 방법을 기계학습 방법과 결합한 방법론을 제안한다. 방법론 검증을 위해서 뉴스분야 2,565개 문장을 평가셋으로 구축하였고, 비교 평가를 위해서 규칙기반 경쟁관계 인식기와 기존연구의 관계추출 방법론에 기반한 일반 관계추출기를 적용해서 비교하였다. 성능평가 결과로 규칙기반 엔진이 긍정정확도와 전체정확도(accuracy)가 81.2%와 56.8% 성능을 보였고, 일반 관계추출기는 61.2%와 56.3%를 보였다. 그에 비해서 본 논문에서 제안하는 방법은 긍정 정확도 92.2%와 전체정확도 71.3% 성능을 보여서 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다.
잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.
초음속 항공기에 사용되는 항법등은 항공기의 비행 방향을 알림과 동시에 야간 조명이 없는 상태에서 지상 이동 및 주기 시 항공기의 위치를 식별하기 위해 사용된다. 항법등의 색상 및 장착 위치는 항공법에 따라 좌측 날개는 적색, 우측 날개는 녹색, 미익에는 백색으로 규정되어 있다. 초음속 항공기에 장착되는 항법등은 2가지 동작모드로 작동되며, 하나는 최대 밝기를 출력하는 BRT 모드, 다른 하나는 밝기를 감광하여 출력하는 DIM 모드이다. 항법등은 불빛을 통해 항공기 충돌 방지 역할을 하며, 비행 안전성 및 위치 식별을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 초음속 항공기 운용 중 엔진 흡입구 측면과 미익에 장착된 항법등의 비정상 깜박거림 현상을 개선하기 위해 결함 트리 분석 기법을 통해 2단계로 구조화 하여 분석하였으며, 첫 번째 단계에서는 원인요소 3가지, 두 번째 단계에서는 개선안 5가지를 도출하였으며, 이를 통해 항법등의 깜박거림 현상에 대한 최적의 개선 방안을 도출하였다. 원인 분석 결과 초음속 항공기에 사용되는 항법등의 초기 입력 전원이 불안정한 것이 비정상 깜박거림의 주된 원인으로 확인되었다. 개선 방안으로 초기 입력 전원을 안정화시키기 위해 입력단 회로를 조정하였으며, 개선 방안에 대한 타당성을 지상시험 및 항공기 장착시험으로 입증하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
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[게시일 2004년 10월 1일]
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