분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
하나의 가구에서 대표되는 사람을 뽑는 문제가 조사의 마지막 단계에서 종종 발생한다. 일반적으로 가구내에서 성별과 연령에 따라 최종 조사단위로 선정되는 표본은 대표성에 문제가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 방법으로서 Kish-격자를 이용한 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 한국의 가구형태에 따라 기존의 Kish-격자를 수정하여 대표성 있는 표본을 선택하는 문제를 다루었다.
수정된 기체투과법을 이용하여 다공성 지지체의 기공크기를 평가하였다. 본 연구에서의 수정된 기체투과법은 기공 내에서 유체흐름이 Hagen-Poiseiulle 법칙이 성립하는 영역으로 압력을 조절하여 투과유량을 측정하는 방법을 말한다. 수정된 기체투과법의 적합성 여부는 유체의 Reynolds number 및 기체분자의 평균자유행로를 통해 검토하였다. 다공성 지지체의 유량의 시간변화로부터 대표치를 결정하여 기공크기로 환산하였다. 본 방법에 의해 평가된 다공성 지지체의 기공크기는 30$\mu\textrm{m}$~80$\mu\textrm{m}$ 이었으며, 평균치는 50$\mu\textrm{m}$로 평가되었다. 한편 화상해석법과 비교.분석한 결과 수정된 기체투과법을 통해 평가된 기공은 내부채널의 가장 작은 부분을 나타내는 것으로 확인되었다.
SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
본 연구는 임진강 유역을 대상유역으로 대표지점을 선정하고 각 지점의 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사 유출량 추정, 하상 상승 및 유수소통단면 축소에 따른 홍수범람규모의 증대, 저수지 용량 감소 및 상수원 취수구 매몰 등의 원인인 유사퇴적에 대한 신뢰성 있는 자료를 실측하여 제시하고자 한다. 실측된 유사량의 특성을 알아보고자 각 대표지점 별로 동일한 유량 시 유사량을 비교하여 유사량과 각 지형 인자들과의 상관관계를 분석함으로써 임진강 유역의 특성이 반영된 유사량 산정에 관한 기초이용 자료로 활용 제시하여 수자원 개발 및 관리에 보다 효율적으로 적용하는데 목적이 있다. 임진강 유역의 대표지점으로는 적성, 군남, 전곡지점을 선정하였고, 임진강 유역 대표지점의 특성으로는 적성지점(유역면적:$6,800.2km^2$, 유로연장:224.5km), 군남지점(유역면적:$4,228.5km^2$, 유로연장:204.9km), 전곡지점(유역면적:$2,152.9km^2$, 유로연장:133.0km)이다. 총유사량의 산정은 부유사와 소류사의 양을 더하여 산정하는 것이 가장 이상적이나 소류사의 채취가 어렵고 정확도가 떨어지기 때문에 채취한 부유사량에 수정 아인쉬타인 방법 등을 이용하여 구한 소류사를 더해 총유사량을 추정하는 것이 일반적이다. 따라서 본 연구에서는 임진강 유역에서는 실측한 부유사량에 수정 아인쉬타인 방법으로 추정한 소류사량을 더한 총유사량을 구하여 분석하였고, 기타 다른 유사량산정 공식들과 비교 분석하여 보았다. 부유사 농도분석 방법으로는 저농도(10,000ppm)인 시료에 적합한 여과법을 이용하여 분석하였으며, 유사 입경분포 분석방법으로는 BW관 방법을 이용하여 분석하였다. 현재까지 국내 외적으로 하천 유사량 산정과 관련된 많은 경험식들이 제시되고 있다. 하지만, 외국의 충적하천에 기초하여 개발되어진 유사량 공식들을 우리나라 하천에 무분별하게 적용하는 것은 위험스러우며, 유사량 산정 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 무엇보다 우리나라 하천의 지형, 수리, 수문학적 요소들이 유사 특성에 미치는 영향을 알아야 한다. 그러므로, 본 연구에서는 실측을 통한 유사량 값을 하천의 지형, 수리, 수문학적 요소들과 비교 분석하여우리나라 하천에 맞는 유사특성을 알아보고, 기타 총유사량산정 공식을 이용하여 실측한 유사량과 비교 분석하고자 한다.
벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.
국내에서 강변여과수는 1990년대 말 이후 기술개발이 지속적으로 이루어져 왔으나, 아직까지도 방사형집수정의 적정 취수량 결정에 필요한 조사 및 설계 단계에서의 적정 조사물량에 대한 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 방사형집수정 1기당 취수량 결정은 경험식에 의한 방법과 수치모델링에 의한 방법을 병행하여 이루어지고 있으나, 취수량 평가에 가장 중요한 수리전도도(k)의 오차로 인하여 설계단계에서 추정한 취수량과 시공 이후의 취수량에 차이가 존재하고 이로 인한 다양한 논쟁이 존재하고 있다. 본 연구에서는 경기도 안성천에서 시공된 방사형집수정의 사례를 토대로 조사단계에서의 적정 시추공의 갯수를 제시하고자 하였다. 수평정의 2m 간격으로 채취된 토양 및 총 8공의 시추공에서 채취된 토양 등 총 164개의 입도분석 자료를 이용하여 대표요소면적(Representative elementary area, REA)의 개념을 적용하여 적정 조사공의 갯수를 분석한 결과, 안성천 방사형집수정 규모의 경우에는 1기당 6~7개의 조사공이 필요함을 도출하였다. 본 연구에서는 경기도 안성천의 사례를 토대로 수행한 만큼 향후 낙동강 등 타 지역의 사례를 토대로 확인되고 검증된다면 강변여과수의 조사 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Active Learning의 학습과정을 변형하여 학습노력을 줄이고 성능향상을 이루는 방법에 대해서 기술한다. Active Learning을 사용하는 이유는 학습 코퍼스의 량을 줄이면서도 우수한 성능을 얻기 위해서이다. 우리는 학습량을 줄이기 위해서 다양성과 대표성이 높은 학습 데이터를 추가한다. 높은 다양성을 얻기 위해서 기 학습된 코퍼스와 가장 관련이 없는 데이터를 추가하고 높은 대표성을 얻기 위해 예제 군집화를 통해 대표적인 예제를 추가할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 효용성을 검사하기 위해서 고정키어구 추출 문제에 적용하였다. 실험결과를 보면 지도학습을 이용한 실험결과보다 우수하였으며, 학습량을 83%정도 줄일 수 있었다.
콘관입시험(CPT)은 의사정적상태로 수행되는 현장시험방법으로서, 각종 기초구조물의 설계와 더불어 지반조사를 위한 대표적 방법으로 널리 적용되고 있다. 본 논문에서는 콘관입시험결과를 이용하여 사질토 지반에 있어서 지반강도의 상세평가법을 제안하고자 한다. 사질토의 강도는 상대밀도와 응력상태에 따라 변하는 상태의존적 성질을 나타내고 있으나, 이러한 역학적 성질은 실험실 내에서만 측정이 가능한 상태이며, 현장강도의 경험식이나, 대표강도의 평가만이 제안되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대표적 현장시험방법인 CPT를 이용하여 다이러턴시 특성 평가가 가능하며, 다양한 지반특성치가 반영될 수 있는 현장강도의 상세평가법을 제안하고자 한다. 이를 위해 실내삼축압축시험을 통해 얻어진 강도특성과 역학특성치들을 분석하였으며, 이를 토대로 수정 다일러턴시 평가법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 가압토조를 이용한 콘관입시험을 수행하였으며, 측정값과의 비교분석을 수행하였다.
웹에서의 협업과 통합의 대표적인 기술이라 할 수 있는 웹 서비스의 사용은 날로 증가되고 있다 웹 서비스를 이용하여 애플리케이션을 구축할 때. 사용한 웹 서비스 중에서 장애가 발생했을 경우 애플리케이션의 신뢰성 있는 실행을 일해서는 장애를 극복할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 클라이언트측 애플리케이션에서의 수정 사항 없이 장애를 극복할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 일반적인 장애 상황뿐만 아니라 품질 요소들도 고려하여 요구사항에 만족하지 못할 경우 같은 서비스를 지원하는 웹 서비스로 자동 전환이 되도록 개선하였으며, 같은 서비스를 찾는 방법의 개선도 제안하고 있다. 이를 바탕으로 품질 기반의 장애 극복 웹 서비스 시스템을 구축할 수 있는 방안을 제시한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.