염화아연($ZnCl_2$)으로 표면개질된 코코넛 입상활성탄(Granular Activated Carbon, GAC)의 질산성질소 제거제로서의 적용가능성을 알아보기 위해 두 가지 질산성질소 농도(25 mg/L, 50 mg/L) 조건에서 수중에서의 질산성질소 흡착능력을 평가하였다. 표면개질된 코코넛 입상활성탄의 질산성질소 흡착은 반응초기에 빠르게 진행되어 10분 이내에 흡착율이 50%에 이르렀고 흡착평형에 소요된 시간은 1시간 이내였다. 염화아연으로 표면개질된 코코넛 입상활성탄의 질산성질소 흡착 원리를 조사하기 위해 네 가지 속도 모델들(유사 일차 모델, 유사 이차 모델, Weber & Morris의 입자내 확산 모델, 그리고 Bangham의 공극 확산 모델)을 각 모델의 속도 상수(k)에 따라 적용하였다. 그 결과, 본 연구의 흡착속도는 공극 확산 단계에 의하여 결정되는 것으로 사료되며 유사 이차 모델을 따르는 것으로 나타났다.
작물의 생산량은 광합성과 밀접한 관계가 있으며, 광합성 속도는 다양한 환경 요인에 의해 변화한다. 광합성 속도는 작물의 생육 상태나 생육 속도를 판단하는 지표로 사용되며, 작물 재배 시설을 구축하는 데 고려해야 하는 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 광도, $CO_2$ 농도 및 생육 단계에 의해 변화하는 로메인 상추의 군락 광합성 속도 모델을 개발하는 것이다. 군락 광합성 속도는 정식 후 5, 10, 15, 20 일차에서 5단계의 $CO_2$ 농도($600-2,200{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$)와 5단계의 광조건($60-340{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)이 처리된 3개의 밀폐 아크릴 챔버($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$) 내에서 측정하였다. 먼저 세 가지 환경 요인을 사용하는 식들을 곱하여 만든 단순곱 모델을 구성하였다. 이와 동시에 생육 시기에 따라 변화하는 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스, 호흡에 의한 이산화탄소 발생 속도를 포함하는 수정 직각쌍곡선 모델을 구성하여 단순곱 모델과 비교하였다. 검증 결과, 단순곱 모델의 $R^2$는 0.923이었으며, 수정 직각쌍곡선 모델의 $R^2$는 0.941을 나타내었다. 따라서 수정 직각쌍곡선 모델이 광도, $CO_2$ 농도, 생육 단계의 3 변수에 따른 군락 광합성 속도를 표현하는 데 더욱 적합한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 개발된 군락 광합성 모델은 식물공장에서 상추 재배를 위해 생육 단계별로 설정해야 할 최적의 광도와 $CO_2$ 농도를 결정하는 데 도움이 될 것으로 생각된다.
동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.
본 연구는 ILP(International Lithosphere Project) Task Group II-4가 진행하고 있는 상부맨틀에 대한 3차원 구조도 작성 연구의 일환으로 수행되어졌으며 구조도 작성을 위한 데이터 베이스의 구조는 task group의 표준안을 따랐다. 기존 문헌과 기존의 데이터 베이스를 통해서 획득된 자료를 이용해 동해와 그 주변을 대상으로 하는 지역의 ($32-45^{\circ}$E, $122-148^{\circ}$N) 상부 670km까지의 3차원 구조도 작성을 위한 초기 모델을 구축하였으며, 이 절차를 최대한 자동화하는 프로그램을 포트란을 이용해 만들어보았다. 연구 지역에 대한 곡율을 계산하기 위해 표준타원체 모델인 WGS84과 geoid undulation 모델인 EGM96을 사용했으며 지형 고도 자료는 GTOPO30, GLOBE 1.0, 그리고 Smith and Sandwell 데이터베이스를 사용하여 지구 중심으로부터 지표까지의 거리를 구하였다. 연구지역은 $0.25^{\circ}$간격으로 나누었으며 총 5777개의 격자점을 정의하였으며 각각의 격자점에 1차원 수직구조를 부여함으로써 3차원 모델을 구축하였다. 그리고 지형적으로나 지질학적으로 유사한 지역을 하나의 구역으로 정의하고 동일한 수직구조를 부여함으로써 모든 격자점에 1차원 수직구조를 정의하지 않도록 하였다. 본 연구에서는 지표 지질은 모델에 고려하지 않았지만 지형학적으로 의미가 있는 분지나 수평적으로 불균질성이 뚜렷한 지역을 중심으로 연구 지역의 리젼을 정의하였다. 중요 리젼에 대한 지각구조에 대해서는 기존의 문헌을 통해 모델치를 정의하였으며 지각 하부부터 상부 670km에 대한 부분은 Task Group에서 제시한 표준 모델을 이용했다. 모델을 정의하기 위해 주어진 격자점에 대한 지구 중심으로부터 지오이드까지의 거리, 지오이드로부터 지표까지의 거리를 정의해주었으며, 각 격자점의 수직구조를 정의하기 위해 깊이에 따른 각 매질의 밀도, P파의 속도, S파의 속도, P파에 대한 Q값, S파에 대한 Q값을 정의 해주었다. S파의 속도를 구하기 위해서 지구 내부 물질을 포아송 매질이라는 가정 하에, 관계식을 $Vp{\;}={\;}SQRT(3){\;}{\times}{\;}Vs$ 이용하였다. 획득한 모델치들을 이용해 동해와 동해 인근 지역에 대한 초기모델을 구축하였다.
현재 XML은 HTML의 대체 마크업 언어로써 그 사용이 확대되어 지고, 또한 XML 데이터를 위한 파서 모델과 파서 구현방식에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 연구의 결과로 벤치마킹에서 PULL모델이 빠른 파싱 속도를 나타내었고, 파서의 구현 방식에 있어서는 PULL 모델 파서인 piccolo에서 사용한 parser generator tool인 JFlex와 BYacc/J를 사용하는 방법이 기존 파서 구현 방식에서 사용하던 Hand-write 방식보다 파싱이 빠른결과 [1]를 내 놓았다. 또한 이 두 방법을 이용하여 기존의 파서 보다 파싱을 위한 시스템 설계를 제안하였다[2]. 본 논문에서는 JX-PullParser 시스템을 구현하였고, xml 파서 속도 비교 도구인 saxbench 속도 비교 도구를 사용하여 기존 파서보다 빠른 파싱 속도를 보이는 것을 입증하였다.
기계 독해는 입력 받은 질문과 문단의 관계를 파악하여 알맞은 정답을 예측하는 자연어처리 태스크로 양질의 많은 데이터 셋을 필요로 한다. 기계 독해 학습 데이터 구축은 어려운 작업으로, 문서에서 등장하는 정답과 정답을 도출할 수 있는 질문을 수작업으로 만들어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 정답이 속한 문서로부터 질문을 자동으로 생성해주는 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 질문 생성 모델을 제안한다. 또한 정답이 속한 문서와 질문의 언어가 같고 정답이 속한 문장의 주변 단어가 질문에 등장할 확률이 크다는 특성에 따라 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델에 복사 메카니즘을 추가한다. 실험 결과, BERT + Transformer 디코더 모델의 성능이 기존 모델과 BERT + GRU 디코더 모델보다 좋았다.
본 논문은 객체탐지 모델 중 주류를 이루고 있는 YOLO의 v1부터 v8까지의 특성을 비교 분석하여 각각의 버전에 최적화할 수 있는 모델에 대한 연구이다. 연구 결과 v1, v2는 정확성이 최우선인 모델에 적합하다. 반면, v3, v4는 속도가 우선인 모델에 적합하다. 또한 v5, v6는 정확도와 속도 사이의 균형이 필요한 모델에 적합하다는 결론을 얻었다. v7, v8은 메모리 및 컴퓨팅 성능에 제약이 있는 경우 주로 적용이 가능하며, 적은 연산과 저 메모리 사용으로 객체를 탐지하여 포즈추정이나 객체 추적 등을 적용할 모델에 적합하다는 결과를 확인하였다.
본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.
연속조작 기포탑에서 열전달 메카니즘을 검토하기 위하여 열전달 모델과 에너지 소멸속도를 고찰하였다. 기포탑에서 표면갱신이론(Surface renewal theory)에 기초한 비정상상태 열전달모델에 의한 에너지소멸 속도($E_D$)는 기포탑에서 기체와 액체상의 거동에 의한 수력학적인 에너지소멸 속도($P_v$)와 비교하여 매우 작게 나타났다. 이와같은 결과로 표면갱신 이론에 의한 비정상상태 열전달모델에서 사용된 에너지 소멸속도와 기포탑 전체에 대한 수력학적 에너지 수지에 의해 산출된 수력학적 에너지 소멸속도는 산출 메카니즘이 서로 다른 별개의 에너지 소멸속도로 규명되었다. 이들 두 종류의 에너지 소멸속도를 각각 본 연구의 실험 변수인 기체와 액체 유속의 상관식으로 나타내어 완전히 다른 값을 나타냄을 확인하였다.
지음향 모델링은 퇴적층과 기반암의 해저 지층을 통해 전파되는 음파 특성을 예측하기 위해 사용된다. 이 연구는 동해 한국대륙주변부의 정동진 해역에서 50 m 퇴적층 심도의 4개 지음향 모델을 구성하였다. 지층 모델은 고해상 에어건 탄성파 자료, SBP 자료, 퇴적물 코어에 근거한다. P파 속도는 신호투과법에 의해 측정되었고, 압전기 트랜스듀서의 공진 중심 주파수는 1 MHz를 유지하였다. 42개 P파 속도와 41개 음감쇠 측정이 세 개 코어 퇴적물에서 수행되었다. 실제 모델링을 위해, 모델의 P파 속도는 Hamilton 방법을 이용하여 해저면 아래 현장 심도 속도로 보정하였다. 연안 지층의 이 지음향 모델은 동해 정동진 해역에서 지음향 특성의 수직/수평 변화를 반영하는 지음향/수중음향 실험을 위해 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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