본 논문에서는 음원을 모델링하기 위한 새로운 음원 모델로서 기저함수합계 모델을 제안하고 그 모델의 변수를 추정하는 방법에 관하여 설명한다. 기존 모델들이 다양한 음원신호를 표현하는데 부족함이 많았던데 비해 기저함수합계 모델은 다양한 음원신호를 표현하기에 적합하며 ML 이라는 통일된 추정 방법을 통해 모델의 변수들을 구할 수 있다. 또한 기저함수합계 모델은 기존의 모델들을 포함하는 일반화된 음원 모델이 됨을 보인다.
정보보호 컨설팅 영역은 최근 정보시스템 분야에서 맡은 관심을 끌고 있는 일중에 하나로 모든 영역에서의 정보시스템에 대한 의존도가 높아질수록 더욱 중요도를 더하게 될 것이다. 이 글에서는 먼저 1장에서 이러한 정보보호 컨설팅에 대한 필요성 및 개념에 대해서 간단히 설명하고 2장에서는 정보보호 컨설팅의 수행 내용에 대한 조금 더 구체적 인 정리를 해보았다. 3장에서는 이러한 수행 내용이 효과적으로 진행되기 위해서 필요한 방법론에 대해서 설명하였다. 또한 4장에서는 정보보호 컨설팅이 실제적으로 어떤 형태로 일어나는지에 대한 서비스별 소개를 하고 있다. 이러한 서비스 모델은 단지 예제일 뿐 모든 고객의 상황과 요구가 다양하므로 훨씬 많은 다양한 서비스 모델이 있을 것으로 생각된다.
최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.
디지털 도파관 모델은 악기의 물리적 모델링에 사용되는 일반적인 방법이다. 디지털 도파관 모델에서 파동의 움직임은 시간 또는 공간을 기준으로 해석 가능하다. 음의 샘플링이 시간을 기준으로 이루어지므로 악기 모델은 시간에 의한 파동의 움직임으로 묘사되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 현에 대한 공간 기준의 디지털 도파관 모델에 악기 몸체 모델을 추가해 악기 음을 합성하였다. 그렇게 함으로써 합성 음의 음질을 향상시키고 악기 모델의 음색 조절 변수들을 효과적으로 처리할 수 있었다. 공간 기준 샘플링에서 현 및 몸체에서 발생하는 미소 지연 오차에 대해 설명하고 FD (Fractional Delay) 필터를 이용해 미소 지연을 처리하는 방법을 보였다. 그리고 지연에 수에 따른 합성음의 변화를 설명하고 그 결과를 시간 기준 디지털 도파관 모델과 비교하였다.
신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 피에조콘 시험의 유한요소해석을 점탄소성 bounding surface 구성모델과 large displacement large deformation 개념을 이용하여 수행하였다. 이에 따라 구성모델, 가상일의 방정식 및 관련 유한요소 식 등을 Updated Lagrangian reference frame에서 formulation 하였으며 지반의 거동은 theory of mixtures를 통하여 설명하였다. Theory of mixtures 역시 Updated Lagrangian reference frame에서 formulation하였다. 구성모델 중 점성 부분이 전체 formulation 과정에 중요한 영향을 미친다는 사실이 고찰되었다. 유한요소 해석의 결과는 실내에서 실시한 대형 모델시험의 결과와 비교, 분석하였다. Formulation 과정은 'I' 결과는 'II'에서 설명된다.
정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.
최근 전 세계적으로 문제가 되고 있는 지구온난화의 주범인 탄소 배출에 대한 규제 움직임과 더불어 미래도시철도는 저탄소 녹색교통수단으로 다시금 각광받기 시작하고 있다. 그러나 철도수단 자체의 태생적인 단점과 장기간에 걸쳐 건설되는 인프라와 막대한 투자비용은 철도 투자확대에 여전히 걸림돌로 작용하고 있어 미래도시철도 중심의 교통체계 구축을 위한 획기적인 대안이 절실한 상황이다. 이에 컴퓨터 시뮬레이션으로 배선 설계, 차량운행, 유지보수 등 건설하려는 미래도시철도 시스템을 모델링하고, 단기/중기/장기 예측 및 효율성 분석하여 막대한 투자비용을 절감할 수 있는 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 비즈니스 모델을 제시하려고 한다. 본 논문의 구성은 서론에서는 연구 배경 및 필요성, 연구범위에 대해 살펴본 다음, 본론에서 미래도시철도 시뮬레이션, 녹색 성장 비즈니스 모델, 사례연구 결과에 대해 설명한다. 끝으로 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 녹색 성장 비즈니스모델의 기대효과에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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