산불로 인한 재해를 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 파악하여 예방대책을 세울 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 산불발생인자에 따른 산불발생위험지역을 구분하고자 경상북도 의성군에서 발생한 산불피해지역에 대하여 임상, 지형 등에 대하여 조사하였다. 조사된 요인들 간 독립성 유무를 상관분석을 이용하여 산불발생과 관련 있는 7개의 주제도를 선정하였으며, 선정된 주제도률 조건부확률과 지리정보시스템을 이용하여 산불발생확률을 계산하였다. 계산된 산불발생확률을 20개 등급으로 지수화하여 산불발생위험지역을 구분하였다.
APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.525-534
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2012
본 연구에서는 S/W와 H/W 전공자들의 취업률 향상을 목적으로, 첫째, S/W와 H/W 전공자들이 선호하지 않는 전공분야에 취업 관심도를 높이고 학습자의 역량을 발전시켜 다양한 전공분야로 취업을 도모하기 위한 교육사례를 제시하였고, 둘째, 향후 S/W와 H/W 분야에서 학과차원의 특수성과 실정을 반영한 취업률 향상 추진 방안에 관하여 제안하였다. 이를 위하여 S/W와 H/W의 학과별 4학년 40명씩을 대상으로 비선호 전공분야에서 도구로서 활용하는 확률/통계 교육내용의 이해도를 설문조사를 통하여 파악하였고, 취업률 제고를 위하여 취업선호도 사전설문조사, 확률/통계를 연계한 전공수업, 취업선호도 사후설문조사 총 3단계를 거쳐 취업인식이 변화됨을 살펴보았다. 또한 이 전공수업은 학습자의 학업성취도에 미치는 효과에 대해 다중회귀분석을 실시하여 검증하였다.
본 논문에서는 가우시안 프로세스 모델을 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 재정의된 캐릭터의 26가지 표정 데이터로 부터 주요 특징 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 고차원의 특징 벡터에 대해 SGPLVM이라는 가우시안 프로세스 모델을 이용하여 저차원 특징 벡터를 찾고, 확률분포함수(PDF)를 학습한다. 확률분포함수의 모든 파라메타는 학습된 표정 데이터의 우도를 최대화함으로써 추정할 수 있으며, 이는 2차원 공간에서 사용자가 원하는 얼굴 표정을 실시간으로 선택하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 표정 생성 프로그램은 얼굴 표정의 작은 데이터셋에도 잘 동작하며, 사용자는 표정과 정서간의 관련성에 관한 사전지식이 없이도 연속되는 다양한 캐릭터의 표정을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.
한영 혼용문에서 번역된 전문용어 등을 사용할 때, 이해를 돕기 위해 그 뒤의 괄호 안에 원어 풀이를 함께 쓰는 경우가 많다. 본 논문에서는 괄호가 사용된 구가 대역어구 관계인지를 판단하고, 어느 범위까지 대역어구인지를 기본사전을 이용하여 확률적으로 계산하고 인식하는 방법을 제시한다. 특히, 사전에 표제어로서 혹은 대역어로서 존재하지 않는 단어들을 처리하기 위해 음운유사도 일치, 대역어 부분일치의 방법과 복합어 처리를 위해 부분일치 방법을 새로 제안하였다. 각 방법들을 단계별로 실험하여 0.4F값$(\alpha$를 0.4로 설정한 F값)으로 측정한 결과, 기본 실험 방법인 사전 대역어 완전일치방법의 경우 23.8%인데 비해, 대역어 부분일치와 음운유사도 일치를 흔합한 방법이 75.9%, 복합어 처리를 추가한 방법이 77.3%의 값을 보여 성능이 최고 3.25배 향상되었다.
본 논문에서는 DiffServ 네트워크에서 비디오 스트리밍 서비스의 품질을 보장하기 위한 적용방법의 하나로서 채널변화에 적응적인 패킷 사전 마킹 알고리듬을 제시하였다. 전통적인 패킷 마커들이나 기존에 제안된 TMS(Two Marker System, ETBTCM)은 다수의 비디오 소스가 존재하는 네트워크 상황에서는 혼잡현상 발생 시 패킷내에 포함된 비디오 정보의 중요도에 대한 고려 없이 패킷이 드롭되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응적 사전마킹 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 네트워크의 채널상태와 GOP내에서의 전송 프레임의 중요도를 고려하여 확률적으로 패킷 드롭 우선순위를 결정하여 이를 서버 단에서 사전에 마킹 하게 된다. 이를 통하여 다수의 비디오 트래픽간의 경쟁이 발생한 상황에서도 화질 저하를 최소화 되도록 할 수 있다.
본 논문에서는 인식이 진행되는 동안 탐색 공간을 효과적으로 줄임으로써 음성인식의 고속화를 달성할 수 있는 새로운 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 이것은 앞 프레임과 뒤 프레임 사이의 최대확률은 높은 상관성을 가지므로 프루닝 문턱치를 앞 프레임의 최대 확률로부터 효과적으로 구할 수 있다는 사실에 근거를 두고있다. 이 방법에서는 앞 프레임의 최대 우도 확률과 후보 확률들의 조합으로 현재 프레임의 프루닝 문턱치를 갱신함으로써 현재 프레임의 문턱치를 인식 과정 중에 얻을 수 있기 때문에, 인식 태스크가 바뀌어도 문턱치를 구하기 위한 사전 실험을 수행할 필요가 없게 된다. 또한, 프레임 단위로 적응적으로 얻어진 문턱치는 다른 환경 하에서도 인식 속도의 향상을 가져올 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하여 위하여 한국어 주소 인식 시스템에 적용하였다. 본 시스템은 48개의 유사음소단위(PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, 적응알고리즘으로는 최대사후확률추정법((MAP: Maximum A Posteriori Probability Estimation)을, 인식 알고리즘으로는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다 남성화자 3인이 25개의 연결 주소명을 대상으로 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 프레임단위 적응프루닝 문턱치를 적용한 경우를 기존의 고정 프루닝 문턱치와 가변 프루닝 문턱치를 적용한 경우와 비교하였을 때 인식률의 변화 없이 탐색공간이 상대적으로 각각 $14.4\%와 $9.14\%가 감소되어 제안된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. 시,공간적 분포 특성이 구체적으로 규명되면 보다 정확한 음장변화 추정이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 또한 내부파와 음파의 상대적인 진행 방향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ 耀 Ā 삱?⨀ Ā Ā ?⨀ ጀĀ 耀 Ā ? 돀ꢘ?⨀ 硩?⨀ ႎ?⨀ ?⨀ 넆 돐 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ?⨀ 焆 덐 瀆 倆 Āⶇ퍟 ⶇ퍟 Ā Ā Ā Ā 磀鲕 좗?⨀ 肤?⨀ ⁅ Ⴅ?⨀ 쀃잖⨀ 䣙熸 ጁ ?⨀
저수지 내 퇴적과정으로 의한 저수용량 감소에 대한 효율적 관리의 중요성에도 불구하고, 불확실성을 포함하는 확률론적 관점의 신뢰도 분석이론을 활용한 저수용량 감소에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 신뢰도 분석모형의 하나인 추계학적 감마 과정(stochastic gamma process)을 이용하고 개발된 모형을 소양강댐에서 적용하여 향후 발생될 수 있는 저수용량의 감소를 불확실성 측면에서 분석하였다. 특히 불확실성을 분석하기 위하여 정보적 사전분포(informative prior distribution)를 이용한 Bayesian MCMC 기법을 사용하여 추계학적 감마 과정의 모수(parameter)를 추정하였다. 구축된 정보적 사전분포를 적용한 결과사전분포의 불확실성에 비해 사후분포의 불확실성이 상당히 감소되어져 정보적 사전분포의 효과를 확인할 수 있었으며, 소양강댐 퇴사용량의 기대수명은(expected life time)은 5%유의수준에서 119.3년부터 183.5년의 불확실성을 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구는 저수용량의 감소에 관한 불확실성 측면의 정보를 신뢰도 분석결과와 함께 제공할 수 있으므로, 향후 퇴적과정으로 인한 저수지의 유지관리계획을 수립함에 있어 댐관리자 등에게 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
해상 교통 안전을 향상하고 선박 사고를 사전에 방지하기 위해서 선박 사고에 대한 위험도 평가가 선행되어야한다. 선박의 위험도에 대한 개념은 여러 가지로 정의되고 있는데, 본 연구에서는 데이터베이스를 기반으로 사고 발생 가능성과 피해를 예측하여 위험지수를 산출하는 위험도 평가 방법에 대해 고찰해보았다. 사고 발생에 따른 인명 손실과 오염 규모 등의 피해 결과에 따라 고위험 선박이 선별될 수 있으며, 선박의 위험도의 정량적 기준은 사고 발생 확률과 사고 결과의 심각성으로 결정된다. 대량의 데이터베이스를 통계적으로 분석하여 위험도를 도출하기 위해서는 데이터베이스의 확보 뿐 아니라 데이터베이스의 구조화가 기반이 되어야 한다. 또한 과거 자료에 입각한 데이터베이스만으로 위험도를 평가할 경우 미래 사고 발생을 예측하는데 한계가 있을 수 있으므로 데이터베이스의 보강 및 보정이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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