습지는 다양한 생태계가 형성되어있고, 토양과 물의 정화기능, 폭우방지 및 홍수 완화 등 인간이 살아가는데 중요한 역할을 하고 있다. 이처럼 중요한 기능을 제공하는 습지에 대한 관심이 증가하고 있지만 그에 따른 습지관리 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 특히, 습지 조성 후 유지관리 방안을 제시하기 위해서는 습지의 생태환경을 모니터링 하여 분석하는 것이 필요하다.이를 위해 본 연구에서는 비내섬(남한강), 옥포지구(낙동강), 세도지구(금강) 3개의 인공습지를 대상으로 생태환경에 대한 모니터링을 실시하였다. 모니터링 결과, 비내섬 습지는 천이초기단계에서 개척자식물이 유입되는 등 향후 천이도중상태의 이차초지로 천이될 것으로 판단되며, 옥포지구 습지는 안정된 천이과정을 보이고 있으나, 안정화 단계에 도달할 때 까지 지속적으로 변화될 것으로 판단된다. 세도지구 습지는 인위적 교란요인이 적기 때문에 미소입지별로 식생천이에 따라 다양한 식생이 형성될 것으로 판단된다. 본 연구의 결과 향후 봄, 여름이 추가된 사계절을 장기적으로 모니터링 하여 식물상 데이터를 구축할 수 있다면 더 정량적인 식성천이 분석을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권1호
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pp.147-153
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2010
MiTS 통신 프로토콜은 선박에서 발생하는 다양한 정보의 통합 처리 및 교환을 위하여 제안된 표준이다. 일반적인 통신 프로토콜과 유사하게 MiTS 통신 프로토콜도 상태 천이로 명세되어 있다. 이러한 통신 프로토콜의 구현에는 많은 노력과 시간이 필요하므로, 이를 경감할 수 있는 체계적인 설계 및 구현 방법이 요구된다. 이러한 요구에 적합한 방법론으로 디자인 패턴을 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 디자인 패턴을 적용하여 MiTS 통신 프로토콜을 객체지향적으로 설계하고 C++로 구현한 결과에 대하여 기술한다.
스마트 무인기의 엔진은 터보 축 엔진이지만 추진계통 제어는 회전익 항공기와 고정익 항공기에 필요한 특성을 모두 가져야 한다. 향후 전자식 엔진제어기를 개발하기 위해서는 틸트 로터 항공기의 엔진 운용 경험과 데이터를 축적할 필요가 있다. 이를 위해 정상상태 및 천이 상태에서의 엔진성능을 예측할 수 있는 프로그램을 활용하여 비행시험 데이터를 보완할 수 있다. 본 연구에서는 비행시험으로부터 수집한 엔진성능 데이터를 이용하여 동적 거동 해석 프로그램을 개발하고, 비행시험 결과 및 정상상태 엔진성능예측 프로그램으로 계산한 결과와 비교하여 프로그램의 정확도를 검증하였다.
$Ce:YAlO_{3}$ 단결정 재료에 대한 5d 준위로부터 전도대로의 여기상태 흡수스펙트럼을 최초로 측정하였다. 이를 위해 XeCl레이저의 308nm와 색소레이저의 400-650nm의 빔을 사용하였고 555nm와 465nm에서 최대치를 갖는 흡수띠를 얻었으며 이로부터 여기상태 흡수 cross section과 oscillator strength를 계산하였다. 또한 5d 준위로 부터 비발광 천이과정 연구를 위해 300-700K의 온도영역에서 형광수명시간을 측정하였고, 5d 준위로부터의 ESA와 천이를 배위좌표를 사용하여 설명하였다.
본 논문은 변전소 신뢰도 평가를 위하여 개발한 컴퓨터 프로그램을 소개하고 있다. 개발한 프로그램은 시스템상태천이 샘플링(system state transition sampling)을 이용한 몬테카를로 법을 관간으로 하고 있다. 시스템상태천이 샘플링은 평가 결과를 신속히 얻을 수 있지만, 평가 대상이 지수분포(exponential distribution)로 모형화된 경우에만 적용할 수 있다는 단점이 있다. 본 프로그램에서는 정전을 유발하는 사건간의 배타성을 가정함으로써 고장 수리시간의 모형으로 비지수분포를 사용할 수 있도록 하였다. 개발한 프로그램을 신뢰도 평가결과가 잘 알려진 시스템에 적용하여 개발한 프로그램의 신뢰성을 증명하였다.
본 논문에서는 역추적 비터비 디코더의 순서적 역방향 상태천이 제어에 의한 새로운 생존 메모리 제어와 복호기법을 제안한다. 비터비 알고리즘은 채널오류의 검출과 정정을 위한 부호기의 상태를 추정해서 복호하는 최우추정 복호기법이다. 이 알고리즘은 심볼간 간섭의 제거나 채널등화 등 디지털 통신의 광범위한 분야에 응용되고 있다. 반복연산의 과정을 내포하고 있는 비터비 디코더에서 처리속도의 향상과 함께 VLSI 칩 설계시 점유면적의 삭감을 통한 칩 사이즈의 축소 및 소비전력의 저감 등을 달성하기 위해서는 새로운 구조의 ACS 및 생존 메모리 제어에 관한 연구가 요구되고 있다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로, 본 논문에서는 역추적 기법에 의한 복호과정에서 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 자동 복호 알고리즘을 제안한다. 제안방식은 기존의 방법에 비해 전체 메모리 사용량이 적을 뿐만 아니라 구조가 간단하다. 또한, 메모리 억세스 제어를 위한 주변 회로구성이 필요 없고, 메모리 억세스를 위한 대역폭을 줄일 수 있어 칩 설계시 area-efficiency가 높고 소비전력이 적어지는 특성이 있다 시스톨릭 어레이 구조 형태를 갖는 병렬처리 구성과, 채널잡음을 포함한 수신 데이터로부터의 복호와 구체적인 응용 시스템에 적용한 결과를 제시한다.
본 연구에서는 천이상태의 비포화 오염원 이송확산 특성을 분석하기 위하여 토양의 물리, 화확적 특성을 알고 있는 두 종류의 현장토양(SUS,KUS)을 이용하여 1차원 실내실험을 수행하였는데, 천이상태의 토양내 함수량과 오염원의 농도를 측정하기 위하여 본 연구에서 개발한 TDR을 이용한 농도측정법을 이용하였으며, 질량평형을 이용하여 측정방법의 정도도 분석하였다. 실험결과에 의하면 급격한 습윤전선의 전진에 따른 종형의 함수량 변화를 관측할 수 있었고, 이때 오염원의 이송확산은 습윤전선을 추월하지 않으면서 농도 천이구간의 중심점으로부터 전방영역의 농도분포가 습윤전선에서의 함수량 분포와 유사한 종형을 이루고 있음을 관측할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 측정법을 적용한 결과 함수량이 0.15이상일 경우 매우 좋은 결과를 보였으며, 측정오차를 검토한 결과 10%이하의 오차율을 보였다. 따라서 본 논문에서 개발된 천이상태의 오염원 농도 측정법은 기존의 방법에 비하여 정확하고 적용이 용이한 측정방법으로 판단된다. 수치모형 HYDRUS를 수행한 수치결과와 실험결과를 비교하였는데, 비포화 흐름특성은 실험결과와 수치결과가 일치하고 있으나, 오염원 이송확산 특성은 수치결과가 실험결과를 더 많이 확산되는 경향을 보였다. 따라서 수치모형을 현장에 적용할 경우 수치모형에 적용할 확산지수는 BTC 실험을 통하여 측정한 확산지수, 수차확산, 흡착계수, 적용영역의 크기 등을 고려하여 결정하여야 할 것으로 판단된다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성하는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 기억할 수 있다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 그다지 활발하게 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석하였다. 또한 뉴런의 활성화 함수가 완전선형인 경우와 구분선형 근사인 네트워크에 대한 리미트사이클의 안정성을 해석하였다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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