교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 기반 속도 예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 인공지능의 추론 과정을 설명하는 설명 가능한 AI의 중요성이 대두되고 있는 가운데 AI 기반 속도 예측의 결과를 해석하고 원인을 추리하는 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 '설명 가능 그래프 심층 인공신경망 (GNN)'을 고안하여 속도 예측뿐만 아니라, GNN 모델 입력값의 마스킹 기법에 기반하여 인근 도로 영향력을 정량적으로 분석함으로써 혼잡 등의 상황에 대한 추론 근거를 도출하였다. TOPIS 통행 속도 데이터를 활용하여 서울 시내 혼잡 도로를 기준으로 예측 및 분석 방법론을 적용한 후 영향력 높은 인근 도로의 속도를 가상으로 조절하는 시뮬레이션 통하여 혼잡 도로의 통행 속도가 개선됨을 확인하여 제안한 방법론의 타당성을 입증하였다. 이는 교통 네트워크에 제안한 방법론을 적용하고, 그 추론 결과에 기반한 특정 인근 도로를 제어하여 교통 흐름을 개선할 수 있다는 점에 의미가 있다.
본 논문에서는 자동차용 솔레노이드 밸브의 전자장 해석 기반의 동특성 해석 모델을 통하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 종래의 솔레노이드 밸브의 요크와 플런저의 형상 최적설계를 통하여 저전류 고추력의 고성능 솔레노이드 모델을 도출하였다. 동특성 해석을 수행하기 위해 솔레노이드 밸브의 입력 전류 패턴을 분석하고, 이를 통해 밸브의 개폐시 속도, 추력 정보를 해석하였다. 입력 전류 패턴을 출력하는 제어로직의 회로모델과 스프링 및 댐핑 등을 고려할 수 있는 솔레노이드 밸브의 전자장 해석모델의 연동해석기반을 제안하여 입력전류 패턴의 변화가 밸브 동특성에 주는 영향을 분석할 수 있었다. 마지막으로 종래모델과 최적모델의 동특성 해석을 통하여 최적설계 모델의 성능이 개선됨을 확인하였다.
영구자석 동기전동기는 벡터제어를 통해 우수한 효율로 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 영구자석 동기전동기의 벡터제어를 위한 회전자 위치정보는 회전자 위치센서 또는 회전자 위치 추정기를 이용하여 검출한다. 회전자 위치추정기를 이용한 센서리스 제어로 가장 많이 적용되고 있는 모델기반 센서리스 제어는 역기전력기반의 센서리스 제어와 영구자석의 자속기반 센서리스 제어로 구분할 수 있다. 역기전력 기반의 센서리스 제어는 역기전력이 속도에 비례하므로 저속에서 회전자의 위치 추정성능이 떨어지는 단점이 있다. 자속기반 센서리스 제어의 경우 회전자 위치추정을 위한 영구자석의 자속의 크기는 속도에 관계없이 일정하기 때문에 넓은 속도 영역에서 회전자의 위치 추정성능이 우수하다. 하지만 모델기반 센서리스 제어는 영구자석 동기전동기의 수학적 모델을 이용하기 때문에 전동기 상수의 변화에 따라 회전자 위치 추정 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 두 가지 모델기반 센서리스 제어 방법에 대해 고정자 저항 및 인덕턴스의 전동기 상수 오차가 -30% ~ 30%로 변동하였을 때 역기전력 추정 성능, 자속 추정 성능, 회전자의 위치추정 성능을 이론적으로 비교, 분석하고 모의해석 및 실험으로 검증하였다.
정보기술 기반의 사회를 맞이하는 시점에서 멀티미디어를 기반으로하는 정보화 사회(Information Society)와 지식기반 사회(Knowledge-based Society)는 현재와 미래를 규정하는 거시적 패러다임으로 인식되고 있다. 정보 기술 사회(Information Technology Society)로 정착해 가는 시점에 처해 있는 우리 사회는 농경 사회와 산업 사회의 논리로는 도저히 해석되지 않은 각종의 시스템 시뮬레이션 모델들이 끊임없이 제시되고 있으며, 그것이 실제로 실현되는 가히 혁명적인 상황 속에 놓여 있다.(중략)
본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.
기반암의 상부 토양층에 협재하는 속도이상층이 레일리파 위상속도와 수직변위의 스펙트럼 진폭에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Thomsen-Haskell 방법을 사용하였다. 기본모델은 횡파속도(${\nu}_s$) 300 m/s의 토양층이 9 m 두께로 ${\nu}_s$가 1000 m/s인 반무한 기반암 위에 쌓여 있다. 토양층 내에 두께 1, 2, 3 m, S파속도 150, 225, 375, 450 m/s인 삽입층은 지표부터 깊이 1 m 간격으로 놓여있다. 레일리파 위상속도($C_R$)는 4 ~ 30 Hz 주파수 구간에서 계산하였다. 삽입층 모델은 두께가 1 m일 때, 기본모델과 삽입모델의 위상속도 차이인 ${\Delta}C_R$에 민감하게 반응하는 주파수 대역은 8 ~ 20 Hz이며, 이 주파수 대역은 삽입층의 두께가 증가할수록 넓어진다. 1차 고차모드의 저주파 차단주파수 바로 위의 주파수 구간을 제외하면, 모든 모델에서 기본모드의 스펙트럼 진폭이 1차 고f차모드보다 크다.
FEM 수치해석을 위한 사면체격자 생성을 위해서는 물체의 볼륨정보를 표현할 수 있는 Boundary Representation (B-Rep) 모델이 필요하다. 공학분야에서는 파라메트릭 솔리드 모델링(Parametric Solid Modeling) 방법을 사용하여 B-Rep 모델을 정의한다. 반면 지질모델링은 메쉬 기반의 불연속(discrete) 모델링 방법을 사용하는데 이를 지질솔리드모델(Sealed Geological Model)이라 부르며 지층, 단층, 관입암, 모델 경계면과 같은 지질학적 인터페이스들을 이용해 지질도메인을 정의한다. 공학분야의 파라메트릭 모델링과 불연속 모델링 방식의 자료구조의 차이로 인해 불연속 B-Rep 모델은 공학분야에서 사용하는 다양한 오픈소스, 상용 메쉬제작 소프트웨어와 쉽게 호환되지 않는다. 이 논문에서는 공학용 메쉬 제작 소프트웨어와의 호환성을 가지도록 지질솔리드모델을 대표적인 오픈소스인 Gmsh와 상용 FEM 해석 소프트웨어인 COMSOL로 변환하는 프로그램을 제작하였다. 지질모델링 소프트웨어를 통해 제작한 복잡한 지질구조모델을 사용자 편의성을 갖춘 다수의 상용 소프트웨어서 쉽게 활용할 수 있어 지열, 암석역학 등 다양한 지구과학 시뮬레이션 연구에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 홀로그램을 생성하는 방법을 제안한다. 컴퓨터를 이용하여 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 계산이 필요하다. 따라서 이를 줄여 빠른 속도를 얻고자 Point source 에 대한 간섭무늬를 모델링한 수식과 같은 출력을 내는 딥 러닝 모델을 학습시키고자한다. 딥 러닝 모델 중 생성 모델인 GAN을 학습시켜 이의 유효성을 보인다.
홈기반의 분산 공유메모리 모델은 지금 현재 가장 적은 외부 통신비용을 가진 프로토콜 모델이다. 본 논문에서는 기존의 Recoverpoint와 Recoverpoint Server를 이용한 결함허용모델 (Checkpoint Model)을 보다 향상시키기 위하여 향상된 결함복구후 재실행 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 피기백(Piggyback)방식과 복수개의 Checkpoint를 사용하며 기존의 Vector Time Stamp 기법시스템보다 더 낳은 확장성과 실행속도를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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