본 연구는 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수발생의 군집성을 고려한 강수발생과정에 대한 추계학적 모의발생 모형을 개발한 것이다. 먼저 강수사상의 발생패턴을 기술하기 위해 Poisson 군집과정을 사용하였고, 이 과정에서 군집간의 시간과 군집내의 사상 수는 지수분포로 기술하였다. 둘째로 사상의 지속기간과 군집내에서 사상간의 시간은 음대수혼합분포로 기술하였다. 마지막으로 이상과 같은 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 구명하기 위해 서울을 대상으로 하여 실적강수자료를 분석하였다. Monte Carlo 모의결과는 모형이 강수발생의 계절적 패턴, 사상특성의 주변 및 조건부 분포를 잘 재현하고 있음을 보여주었다.
본 최근 철도 산업이 국가 중심 산업으로 부상하면서 이 분야의 학문적 관심이 높아지고 있다. 특히, 철도 산업의 규모가 커짐에 따라 승객과 화물의 안전한 수송이 강조되고 있으며 이를 위해 철도 차량의 정기적인 검수 및 청소를 담당하는 차량기지의 건설이 증가하고 있다. 하지만 철도 차량기지 건설은 막대한 투자비용과 시간이 소요되며 효율적인 설계 및 시공을 위해 고려해야 할 조건이 많다. 따라서 본 논문에서는 복수의 차량기지 설계 대안들 중 가장 효율적인 설계안을 찾기 위해 시뮬레이션을 사용하여 분석하였다. 시뮬레이션 분석은 시설의 목적을 최대한 반영 할 수 있는 종속 변수를 선정 후 Warm-up 분석을 하였고, 분석 이후 안정화 상태의 종속 변수 평가치를 대안 별로 추출하였다. 그리고 시뮬레이션 실험에 의해 얻어진 각 종속 변수의 평가치는 다 속성 의사 결정 방법을 통해 대안 선정에 사용 되는데, 기존의 다 속성 의사 결정 방법은 절차적으로 복잡하거나 의사 결정자의 주관적인 능력에 기대는 단점을 가진다. 그러나 엔트로피 척도를 활용한 대안 선정은 의사 결정자에게 신속하고 객관적인 방법으로 대안 선정을 할 수 있게끔 도와준다. 따라서 본 연구에서는 철도 차량기지 설계의 신속한 최적 설계안 도출을 위해 엔트로피 척도를 이용하였으며 이는 차량기지 설계 프로젝트처럼 신속하고 객관적인 의사결정이 필요한 상황에서 매우 유용함을 보여주었다.
한국어 음성인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 한국어 전음소를 대상으로 1) 각 음소의 특성을 가장 잘 나타내는 최적의 위치, 2) 최고의 인식률을 얻기 위한 적당한 지속시간길이를 찾기위해서 음소인식을 수행하였다. 인식실험을 위해 특징파라메터로 21차원 켑스트럼계수를 이용하여 베이즈 결정법칙으로서 세화자에 대한 종속인식실험을 행하였다. 인식실험결과 최고의 인식률을 보이는 최적의 특징추출의 위치는 모음에서는 10~50ms, 마찰음및 파찰음은 40~100ms, 비음, 유음은 10~50ms, 그리고 파열음은 10~50ms임을 알 수 있었다. 또, 35 전음소를 대상으로한 인식에 있어서는 최고의 인식률을 얻기위한 지속시간 정 보의 길이는 60~70ms정도가 충분함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 군집 구간중도절단된 자료에서 생존시간이 군집의 크기에 의존할 때 주변모형으로부터 가중 추정 방법과 군집 내 재추출 방법을 써서 모수를 추정하고 그 추정량의 점근적 성질을 살펴보았다. 모의실험을 통해 추정량의 편향의 크기와 신뢰구간의 포함율 측면에서 볼 때 제안한 두 추정 방법이 생존시간과 군집의 크기 간의 종속 관계를 무시한 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 제안한 추정 방법을 림프성 사상충 자료에 적용한 결과에 따르면 서로 다른 두 치료방법이 유의하게 다르지 않았으며 나이 효과도 매우 유의하지 않은 것으로 나타났다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
성장관리방안의 주요 정책수단이 성장관리지역 내에서 개발 입지에 어떠한 영향력을 미치는지를 확인하고자 세종시의 수립 사례를 대상으로 이항로짓모형을 이용하여 분석하였다. 2012년부터 2017년까지 세종시의 필지기반 자료를 사용하여 자연환경요인, 인문환경요인, 제도적 요인, 성장관리방안 정책수단요인을 독립변수로, 필지별 개발여부를 종속변수로 하는 이항로짓모형을 구축하였다. 분석 결과, 성장관리지역 내에서 인센티브와 물리적 규제는 영향력이 없는 것으로 나타났으며 시간적 규제는 연접필지 개발을 억제하는 영향력을 발휘하는 것으로 나타났다. 성장관리방안 시행 이전과 이후를 비교하여 분석한 결과, 성장관리방안 시행 이후에 시간적 규제의 영향력이 강화된 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 성장관리방안의 용적률 인센티브는 효과가 미미한 바 지역적 특성이나 용도별 특성에 맞게 적용할 수 있도록 인센티브를 다양화할 필요가 있다. 둘째, 세종시 성장관리방안에서 적용하고 있는 시간적 규제는 간접적으로 개발시기를 조절하고 기허가지 내 기반시설 확보를 앞당기는 효과가 있으므로 규모·입지 규제 위주로 이루어진 현 성장관리방안을 보완하는 정책수단으로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
확장성을 제공하는 라우팅 알고리즘은 대규모 MANETs를 운영하는데 중요한 요소 중 하나이다. 현재까지 개발된 라우팅 알고리즘의 성능은 네트워크내의 노드의 수에 종속적이거나 노드의 위치정보를 알아야 하는 등 여러 가지로 제한적이었다. 라우팅 알고리즘의 성능이 네트워크내의 노드의 수에 종속적이어서 노드의 밀도가 증가하는 경우 기존의 알고리즘들은 성능이 현저히 떨어지는 결과를 보인다. 본 논문에서는 확장성 제공을 위한 클러스터링 기반의 Dynamic Source Routing 알고리즘을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하여 기존의 DSR과 비교하였다. 단위 메시지 당 전송한 경로발견에 사용된 메시지의 수의 경우 DSR과 비교하여 90% 이상 향상된 성능개선을 보였다. 또한 네트워크내의 노드 밀도와 네트워크 사이즈를 변화하면서 성능분석을 수행한 결과 제안된 알고리즘은 동작이 단순하고, 목적지까지의 경로 획득에 있어서 메시지나 경로 획득 수행시간의 복잡도가 네트워크 내의 노드의 수가 증가하더라도 일정한 성능을 보인다.
기존의 Levenshtein distance 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않은 경우에 사용되므로 어휘 탐색 작업의 중요도를 구분할 수 없는 단점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 개선된 Levenshtein 방법에서는 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘들을 탐색하고, 어휘들 간의 순서를 가지는 가중치를 부여한다. 따라서 어휘의 수가 증가하는 경우에도 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘를 탐색하여 인식율이 저하되는 단점을 해결하고, 인식 시간을 향상 및 탐색 공간의 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 시스템을 분석한 결과 실내 환경에서 어휘 종속 인식률은 97.81%, 어휘 독립 인식률은 96.91%의 인식률을 나타났다. 또한, 실외 환경에서 어휘 종속 인식률은 91.11%, 어휘 독립 인식률은 90.01%의 인식률을 나타났다.
본 논문에서는 음성인식 시스템의 음향모델 개선을 위한 기초적 연구로서, 문맥적인 요소를 필요로 하는 SSS(Successive State Splitting)와 필요로 하지 않는 SSS-free 알고리즘을 이용한 HMnet(Hidden Markov Network) 음향모델 작성방법에 대해 검토하고 작성한 음향모델을 한국어에 적용하여 그 유효성을 확인하였다. HMnet을 이용한 음소모델의 작성방법은 전체 학습 데이터에 대해서 각각 2개의 상태를 가지는 초기 모델을 작성한 후, 이를 시간과 문맥방향으로의 최대 분포를 가지는 상태를 재분할한 후 임의의 상태수가 될 때까지 상태분할을 계속적으로 수행케 하여 각 음소모델을 작성하게 된다. 작성한 HMnet 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 ETRI 445 단어의 3인에 대한 화자종속 음소인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, SSS 알고리즘을 이용한 화자종속실험의 경우 상태수 520에서 평균 $62.8\%$의 인식률을, SSS-free 알고리즘의 경우 상태수 420에서 평균 $64.2\%$의 인식률을 얻었다. 이 결과는 HMM을 이용한 경우(약$43.4\%$)보다 $20\%$이상의 인식률 향상을 보여 이 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. SSS와 SSS-free를 비교한 경우, SSS-free가 SSS보다 낮은 상태수에서 평균 $1.4\% 향상된 인식률을 보였다.
최근 국가의 향후 국방 계획이 첨단 무기체계로 향하는 만큼, 이를 위한 군 정비시설도 점점 중요해지고 있다. 하지만 현재 군 정비시설은 관리자의 경험적인 방법과 단순 수리적 계산으로 운용되고 있다. 그래서 본 연구에서는 좀 더 과학적이고 논리적인 방법을 이용하여 군 정비시설 운용 최적화 방법을 제시한다. 연구는 다음과 같은 절차를 따른다. 첫째, 군 정비시설 운용을 분석하여 시뮬레이션을 설계한다. 둘째, 최적화를 위해 독립변수와 종속변수를 정의한다. 독립변수는 군 정비시설 운용 세부사항으로 볼 수 있는 정비장비, 운반장비, 그리고 작업자 수이고, 종속변수는 독립변수에 영향을 받는 총 정비시간으로 결정한다. 셋째, 설계된 시뮬레이션 모델을 기준으로 Warmup 기간을 얻기 위해 Warmup 분석 한다. 넷째, 군 정비시설 운용 최적화를 위해 독립변수의 최적 조합을 메타휴리스틱인 진화전략을 이용하여 산출한다. 이 최적 조합을 통해 군 정비시설 운용은 제한된 비용 내 최대 효과를 얻을 수 있다. 향후 복수의 무기체계 장비를 정비하는 군 정비시설의 다목적 분석 연구를 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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