임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.
데이터가 빠른 속도로 증가하고 있는 가운데 가능한 최고의 정확도를 달성하기 위해 모든 종류의 복잡한 앙상블 및 딥 러닝 알고리즘이 사용되고 있다. 그렇지만, 이러한 모델이 알 수 없는 데이터를 예측/분류/인식/추적하는 방법과 관련하여 예측, 분류, 인식, 추적이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 데이터 부족, 불균형 데이터 세트, 편향된 데이터 세트 등과 같은 다양한 이유가 학습 모델에 의해 포착되는 결정에 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여 현재 모델의 설명 가능성에 관한 연구가 관심을 끌고 있다. 현재 설명 가능성 기법과 관련하여 LIME과 SHAP가 보편적으로 사용되고 있지만, 출력 결과들은 다소 상이한 측면을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 LIME과 SHAP을 결합하는 방식을 소개하고, 데모와 관련해서 IEEE CIS 데이터 세트에서 거래를 사기로 분류할 때 LightGBM 및 Keras 모델이 내린 결정에 대한 설명 가능성을 분석한다.
뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.
본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.
많은 소비자 행동은 목표 지향적 행동으로 볼 수 있다. 이처럼 목표가 소비행동에서 차지하는 비중이 높다보니 최근 들어 목표자체에 대한 연구와, 목표의 추구와 성취에 있어 태도의 역할에 대한 연구에 상당한 관심이 집중되고 있다. 그런데 지금까지의 태도연구는 주로 이성적인 행동에 그 초점이 맞추어져 왔으며 그 대표적 모델은 Fishbein과 Ajzen의 이성적 행동이론이다. 이성적 행동이론이 소비행동을 설명하는데 많은 기여를 했으나 목표지향적 행동을 설명하는데는 어느 정도 한계가 있다고 지적된다. 이 논문에서는 이성적 행동과 목표지향적 행동과의 차이점들을 살펴보고 목표지향적 행동을 설명하는 새로운 연구모형으로서 시도이론을 소개하였다. 또한 시도이론에 대한 실증 분석의 결과들을 제시하고 있다.
한 종에 속하는 개체의 행동 양상은 다양한 변이를 가진다. 같은 종 내에서 다른 행동적 표현형이 유지되는 현상은 진화적으로 적소 특화나 빈도의존성 선택으로 설명할 수 있는데, 아직 명확하게 밝혀진 것은 아니다. 특히 극단적인 행동 양상으로서의 정신병리가 높은 비율로 관찰되는 현상은 진화심리학의 난제 중 하나다. 행동 양상의 다양한 변이 및 정신병리를 진화적인 견지에서 접근하기 위한 몇 가지 틀이 제안될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 개체 간 행동 양상 변이에 관한 진화적 접근을 중심으로 동물 모델과 성격 요인모델, DSM-IV 다축 모델, FSD 모델, RDoC 모델 등을 간략하게 설명하고, 그 연구에 적용할 때 예상되는 장단점을 논의하고자 한다.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 질의분해 적합성 피드백(QSRF) 모델을 제안한다. 질의 분해 적합성 피드백 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
이동에이전트 시스템은 이동에이전트 영역을 지원하기 위한 내부 구조이다. 본 논문에서는 이러한 내부 구조를 설계하면서 만나는 주요 요구사항을 분석하고 설명하고자 한다. 일반적인 이동에이전트 시스템을 설명한 후, 이동에이전트 시스템 설계의 요구사항을 시스템 수준과 프로그래밍 언어 수준으로 구분하여 설명하고자 한다. 이동에이전트의 실행환경 개발에서 주로 요구되는 에이전트의 이동성과 보안성의 제공 등이 시스템 수준의 요구사항이다. 주로 라이브러리 수준에서의 이동에이전트의 프로그래밍을 위해 제공되는 에이전트 프로그래밍 모델과 특징들과 같은 것이 프로그래밍 언어 수준의 요구사항이다. 본 논문에서는 이와 같은 시스템 및 프로그래밍 언어 수준의 요구사항을 명확히 하고 개발자들이 이러한 요구사항을 만족시키기 위한 방법들을 설명하며, 특히 이동에이전트의 보안을 위한 요구사항들에 대하여 분석하고자 한다.
본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.
중국, 한국 그리고 일본을 포함한 동아시아 지역의 백악기 시기 화성 활동을 설명하기 위하여 해령 섭입 가설이 제안되어 널리 받아들여 졌다. 특히, 해령 섭입 가설은 남서일본에서 발견되는 아다카이트의 북동 방향으로의 분출 시기의 감소를 잘 설명하였다. 그러나, 해령 섭입 가설은 이후 밝혀진 지구화학 연구 결과 및 판재구성 모델과 배치되기 때문에 여러 문제점을 지닌다. 따라서, 해령 섭입 가설의 문제점을 극복하고 이 시기 화성 활동을 설명하기 위한 플룸-대륙 및 플룸-슬랩 상호 작용 가설이 제안되었고 이 가설은 해령 섭입 가설이 내포한 문제점을 극복할 뿐만 아니라 동아시아 지역의 백악기 화성 활동을 설명할 수 있다. 이 고찰에서는 해령 섭입 가설과 그 대안인 플룸-대륙 및 플룸-슬랩 상호 작용 가설에 대해 요약하여 소개하고 이 대안 가설을 증명하기 위한 추가 연구에 대해 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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