해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
본 연구의 제 1 부에서는 통일된 행렬표현 기법을 통하여 여러가지 블럭적응 여파기 구현방법들을 도출할 수 있음을 보였다. 제 2 부에서는 여러 주파수영역 블럭적응 여파기들 중에서도 수렴속도가 매우 빠른 self-orthogonalizing 알고리즘과 계산량이 대폭 감소되는 비제약 알고리즘의 수렴특성들을 overlap-save 및 overlap-add 블럭데이타 분할방법에 대해서 분석한다. 먼저, 수렴인자가 상수일 때와는 달리, 앞에서 언급한 두 주파수영역 여파기들이 공통의 자기상관행렬의 지배를 받기 때문에 수렴특성 분석에 있어서 서로 밀접한 관련이 있음을 보인다. 다음으로 여파기 계수의 수효가 충분히 클 때, 주파수영역 블럭적응 여파기는 계수적응 알고리즘에서 제약의 유무에 관계없이 동일한 최적해를 가짐을 보인다. 그리고 나서 비제약 알고리즘의 계수들은 적절한 조건하에서 원래의 제약알고리즘과 같이 동일한 최적해에 수렴함을 증명한다. 이에 반하여, 최소자승오차 관점에서의 성능분석 결과는 제약을 풀었을 경우에 정상상태에서 약간의 성능저하가 있음을 밝혀낸다. 한편으로 계수의 수효가 작을 때는 원래의 제약 알고리즘은 심한 성능저하를 초래하는 반면에 비제약 알고리즘은 제약의 제거를 통해 상대적으로 계수의 수효가 증가한 효과 대문에 훨씬 좋은 수렴특성을 가짐을 보인다. 또한 self-orthogonalizing 주파수영역 블럭적응 여파기의 자기상관행렬이 주파수 영역에서 대각행렬로 됨을 보여 줌으로써 효율적으로 수렴시간을 단축시키는 구현방법임을 뒷받침한다.
급격한 공정 기술의 발전과 새로운 소재의 도입은 공정 제어를 어렵게 할 뿐만 아니라, 공정 편차를 증가시킨다. 이러한 공정 편차는 레이아웃상의 데이타와 실제 웨이퍼 상의 데이타간의 차이를 유발시킴으로써, 설계자가 원하는 성능을 갖는 회로를 구현하는데 많은 장애가 되고 있다. 따라서, 본 논문은 공정 편차가 회로의 특성에 미치는 영향을 $0.13{\mu}m$ 이하의 설계에 반영 할 수 있도록 배선의 worstcase를 정확하고 빠르게 결정할 수 있는 새로운 설계 환경을 구현하였다. 이를 위하여 Common Geometry와 Maximum Probability 기법을 개발하였으며, 이들을 기반으로 새로운 worstcase 최적화 알고리즘을 제안하였다. 본 논문께서 제안된 알고리즘의 정확성 검증은 UMC $0.13{\mu}m$ Logic 공정을 사용하여 제작된 31단 Ring Oscillator의 시간 지연(Delay time)을 측정값과 비교하였다. 검증 결과, 제안된 알고리즘을 사용하여 worstcase 최적화를 할 경우, 신호선 위에 도선이 있는 경우와 없는 경우 모두 상대 오차가 1.0% 내외로 기존의 optimizer를 사용한 경우에 비하여 두배이상 정확함을 알 수 있었다. 또한, 새로운 worstcase 설계 환경을 사용하여 최적화한 경우, 기존의 optimizer를 사용하여 최적화한 경우에 비하여 worstcase 최적화 속도가 약 32.01% 단축되었음을 확인하였다. 더불어, 기존의 방법으로 정확한 시뮬레이션이 어려웠던 비정규분포를 갖는 경우에 대해서도 정확한 worstcase를 예측함을 확인하였다.
최대습윤밀도(最大濕潤密度)로서 함수비시험(含水比試驗)을 하지 않고 직접최적합수비(直接最適合水比)와 최대건록밀도(最大乾綠密度)를 추정(推定)하는 관계식(關係式)을 구(求)하기 위(爲)하여 전국(全國)에서 최근(最近)에 공사(工事)를 실시(實施)하였거나 또는 공사중(工事中)에 있는 157개(個) 지구(地區)의 다짐시험(試驗) 결과(結果)를 분석(分析)하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 최대건조밀도(最大乾燥密度)와 최적합수비(最適合水比)의 사이에는 ${\gamma}=0.9636$의 높은 상관성(相關性)을 나타냈고 ${\gamma}_{dmax.}={\frac{1}{0.4193+0.00937W_{opt.}}$의 관계식(關係式)을 얻었다. 최적합수비(最適合水比)에 대응(對應)하는 습윤밀도(濕潤密度)와 최적합수비(最適合水比)는 $W_{opt.}={\frac{1-0.4193{\gamma}_{tmax.}}{0.937_{\gamma}_{tmax.}-0.01}$의 관계식(關係式)을 얻었고 최대습윤밀도(最大濕潤密度)(${\gamma}_{tmax}$)로 추정(推定)한 최적합수비(最適合水比)는 실측치(實測値)와 큰 차이(差異)가 없었다. 최대습윤밀도(最大濕潤密度)로 추정(推定)한 함수비(含水比)에 의하여 최대건조밀도(最大乾燥密度)를 추정(推定)한 결과실측치(結果實測値)와의 오차(誤差)는 ${\pm}5%$내(內)에 속했다. 최대건조밀도(最大乾燥密度)와 공극비(空隙比)는 ${\gamma}=0.9706$의 높은 상관성(相關性)이 인정(認定)되고 ${\gamma}_{dmax.}={\frac{1}{0.3938+0.3426e}}$의 관계식(關係式)을 얻었다.
이 연구에서는 적분방정식의 근사해를 이용한 3차원 모델링 알고리듬을 구성하고 그 효율성을 분석하였다. 전기장 적분방정식에 확장 Born 근사(extended Born approximation)를 적용시켜 알고리듬을 구성하였으며 모델링의 계산 속도를 향상시키기 위하여 Green 텐서 적분을 공간 주파수 영역에서 수행하였다. 이 방법은 연속 함수로 표현되는 전기전도도를 갖는 이상체에 대한 모델 계산을 가능하게 하고, Green 텐서 적분시 발생하는 특이치 문제가 발생하지 않는 장점이 있다 얇은 전도체에 대한 모델링 계산 결과를 적분방정식의 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 검증하였다. 전기전도도 물성차, 사용 송신원의 주파수에 따른 개발된 알고리듬의 분석을 통하여 물성차 1:16 정도, 사용주파수는 100 Hz-100 kHz까지 정확한 결과를 얻었다. 그러나, 확장 Born 근사는 송신원과 모델의 상대적인 위치에 따라 오차를 나타내었다. 한편, 연속적인 전기전도도 함수를 갖는 모델에 대한 이 알고리듬의 적용성를 알아보기 위하여 서로 다른 전기전도도를 갖는 두 이상체가 접합한 모델에 대하여 적분방정식의 해와 비교하였으며 양호한 결과를 나타내었다.
본 논문은 16-QAM nonconstant modulus 특성을 갖는 신호 전송시 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 적응 등화 알고리즘인 SE-MMA (Signed Error - Multiple Modulus Algorithm) 성능의 개선에 관한 것이다. 기존 MMA에서는 송신 신호의 2차 통계치인 modulus를 고정적으로 사용하며 이의 연산량의 간소화를 위하여 SE-MMA가 등장하였다. SE-MMA는 수렴 속도에서는 MMA보다 빨라지만 연산량의 간소화로 인하여 정상 상태에서 등화 성능이 열화되는 문제점이 있으므로, 논문에서는 SE-MMA의 특징을 살리면서 adaptive varying modulus에 의한 오차 신호를 이용하여 적응 등화 필터 계수를 얻음으로서 개선된 등화 성능을 얻을 수 있는 새로운 알고리즘인 AV-SE-MMA를 제안하며 이의 성능을 시뮬레이션으로 확인하였다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi양, MD 및 잡음에 대한 robustness를 확인하기 위하여 SER를 사용하였다. 성능의 비교 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MD에서는 제안 방식인 AV-SE-MMA가 SE-MMA보다 우월하였지만 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 동등함을 알 수 있었다.
최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.
경상남도 남해군 연안의 해수를 이용하여 신규의 한천분해 해양성세균을 분리하고 한천분해효소의 특징을 분석하였다. Marine agar 2216 배지에서 분리한 SH-1 균주는 16S rRNA 유전자 염기서열분석을 통해 Simiduia 속 세균과 99% 유사하여 Simiduia sp. SH-1으로 명명하였다. Simiduia sp. SH-1 균주가 생성하는 한천분해효소는 성장의존성 산물로 판단되었으며 정체기부터 효소활성이 감소되었다. 한천분해효소는 pH 7.0(20 mM Tris-HCl buffer), 30℃에서 최대활성(698.6 units/l)을 나타내었다. 효소의 활성은 30℃에서 최적이었고 이후 온도가 증가함에 따라 활성이 감소하였으며, 40℃와 50℃에서 각각 약 90%와 75%의 상대활성을 보였으나 내열성은 보이지 않았다. 최적 pH인 pH 7.0에 비해 pH 6.0에서는 오차범위 내에서 조금 낮은 활성을 보였으며 pH 5.0과 pH 8.0에서는 각각 80%와 75% 정도의 상대활성을 보였다. TLC 분석을 통하여 Simiduia sp. SH-1 균주가 생성하는 한천분해효소는 agarose를 분해하여 피부의 미백활성, 전분노화의 방지 및 세균성장의 억제 등의 유용한 효과를 가지는 기능성 한천올리고당인 neoagarotetraose와 neoagarobiose를 최종적으로 생성하는 β-agarase로 확인되었다. 따라서, Simiduia sp. SH-1 균주와 이 균주가 생산하는 β-agarase는 산업적 생산에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2000년대에 들어 급속한 고령화 사회로 접어든 현 시점에 교통계획 및 수요예측의 관점에서 고령자가 차지하는 비중은 매우 높아지고 있다. 따라서 고령자 그룹의 통행 행태를 분석하고 수요를 추정하는 별도의 과정이 요구된다. 본 연구는 SUR모형을 활용해 고령자의 목적별 통행시간예산의 영향요인을 규명하였다. 통행시간예산은 통행수단의 발달과는 상관없이 하루 약 1시간 정도로 할당된다는 점에 비추어 볼 때, 각 목적별 통행의 영향요인을 규명하기 위해서는 오차항간의 상관성을 고려하는 SUR모형이 적합하다. 분석 결과, 여가목적 통행의 비중이 매우 높으며 개인, 가구, 도시시설, 교통 인프라 등 다양한 요인에 의해 통행시간예산이 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 여가목적과 관련된 노유자 시설, 운동 시설, 종교 시설 등이 통행시간예산과 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업에 종사하지 않거나 월 소득이 낮은 가구에 속한 고령자일수록 사회 경제적 활동의 빈도가 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 고령자의 장래 통행행태를 예측하고 수요를 예측하는데 있어 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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