이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 연구자는 유전프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 비선형 회귀분석 기반의 보정식 생성을 통하여 이를 개선한 바 있는데, 본 연구에서는 보다 향상된 성능을 얻기 위하여 GP 기법 측면에서 Automatically Defined Functions과 다군집(Multiple Populations) 수행을 통해 성능을 높이고자 한다.
이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
본 연구에서는 AI Hub에 구축된 '교육용 한국인의 영어 음성 데이터'에 있는 발음 평가 데이터를 활용하여 철자 기반 발화 속도 및 조음 속도와 음절 기반 발화 속도 및 조음 속도 중 발음 정확성 및 운율 유창성, 합산 점수를 예측하는 모델에 어떤 요소가 더 유의미한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 위해 13세, 19세, 26세 연령별, 성별, 수준별로 이 코퍼스의 훈련 데이터에서 총 900개 발화를 추출하여 데이터에 포함된 다양한 요소를 활용해 평가 점수를 예측하는 선형효과분석을 실행하였다. 선형효과분석에서 최적의 세 개 모델을 통해 예측된 평가 점수를 검증 데이터에서 추출한 총 180개 발화의 평가 점수와 얼마나 상관관계가 있는지도 분석하였다. 분석 결과 발음의 정확성과 운율의 유창성, 합산 점수 예측 모델 모두 철자 기반 발화 속도와 조음 속도보다 음절 기반 발화 속도와 조음 속도가 평가 점수를 예측하는데 더 큰 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 모델에서 예측한 점수와 검정 데이터의 실제 점수와의 상관계수는 .65에서 .68 사이로 각 모델의 평가 점수 예측력이 나쁘지 않았다. 발화 속도와 조음 속도 간에 어떤 요소가 더 큰 영향을 미치는지는 본 연구를 통해 밝혀내지 못하였다.
본연구의 목적은 반복하중을 받는 철근콘크리트 교량 교각의 비선형 이력거동을 해석적으로 예측하는 것이다 이를 위해서 반복적인 횡하중이 작용하는 경우에 실험결과와 일치하는 교각의 하중-변위 이력곡선을 도출하고자 수정된 trilinar 이력거동모델을 이용하였다 철근과 콘크리트의 비선형 거동특성과 각 하중단계에 따른 교각의 중립축을 구하여 소성힌지부의 모멘트와 변형률을 구하고 반복하중하에서의 강성의 변화를 해석적으로 모형화하기 위하여 각기 다른 강성을 갖는 5가지 지선을 갖춘 형태의 이력거동모델식을 제안하였다 본 연구에서는 실험적으로 구한 하중-변위 이력곡선을 이용하여 축하중비 주철근비 및 구속철근비에 따른 강도감소지수와 강성감소지수의 영향을 회귀분석을 이용하여 일반식으로 제안하였다 새로운 이력거동 해석 모델을 프로그램 SARCF III에 적용함으로써 기존 철근콘크리트 교각에 강도 및 강성감소 현상을 정확하게 예측하였다
배경 잡음과 실내 잔향음은 음성 인식 시스템 성능 저하의 주요 이유이다. 많은 알고리즘이 음성의 잔향음 제거를 위해 개발되었다. 이 논문에서는 실내 환경에서 수정된 선형 예측 잔여(Linear Prediction Residual)를 이용하여 음질 개선을 위한 잔향음 제거 방법을 제안한다. 제안된 잔향음 제거 방법은 음성에서 성문 경계의 순간에 발생한 성도(聲道)시스템의 중요한 여기에 기반한다. 본 논문에서 제안한 방법은 3개의 센서로부터 수집한 반향신호로 각 센서에서의 시간지연 정보를 사용한다. 새로운 선형 예측 잔여신호는 선형 예측 잔여의 가중치와 힐버트 변환으로 얻은, 개선된 선형 예측 잔여 조합을 사용한다. 코히런트하게 더해진 힐버트 포락선의 특징은 잡음과 반사로 인한 큰 진폭 피크를 가지는 것이다. 깨끗한 음성의 잔여는 개선된 음성을 얻는 시변전극 필터를 일으키는데 사용된다. 본 논문에서는 반향 환경에서 성능 분석을 위해 제안된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 실내 잔향환경에서 기존의 알고리즘에 비해 반사된 음성의 품질 향상의 결과를 보였다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
구조모델의 하나인 Maxwell-Eucken(ME) 모델을 이용하여 불포화 다공성 매질의 유효열전도도를 예측할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 기질, 물 그리고 공기가 각각 연속상으로 존재하는 경우에 해당하는 3개 ME모델의 선형조합으로 표현되며, 매질 내에서 각 성분의 상대적 연속성 정도를 나타내는 '연속성계수'의 개념을 도입하여 선형방정식의 계수로 이용하였다. 기질의 연속성계수는 공극률과 선형의 관계를, 물과 공기의 연속성계수는 포화도와 선형 또는 비선형의 관계를 갖는 것으로 가정하였다. 공극구조가 알려진 3개 시료에 대한 열전달 모사 결과와 3개 시료의 열전도도 실험 결과를 이용하여 제시된 모델의 신뢰성을 평가하였다. 6개 시료에 대한 모델 예측값의 결정계수($R^2$)는 선형모델의 경우 0.86-0.98, 비선형모델의 경우 0.88-0.99로 나타나 모델의 예측 신뢰도가 매우 높은 것으로 분석되었다. 또한, 6개 시료에 대한 분석 결과를 이용하여 기질의 연속성계수와 공극률과의 관계식을 제시하였다. 따라서 본 예측모델은 기질의 열전도도, 공극률 및 포화도로부터 불포화 다공성 매질의 유효열전도도를 계산하는 데 이용될 수 있다.
증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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