최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.
가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.
일본 우주항공연구개발기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)는 2007년부터 2017년까지 달 탐사선 셀레네(Selenological and Engineering Explorer, SelEnE)가 관측한 데이터를 수집하고, 연구했다. JAXA는 지구 상층 대기에 존재하는 산소가 자기장의 꼬리 부분에 실려 달로 이동한다는 사실을 발견했다. 하지만 이 연구는 아직 진행 중이며 달의 산화 과정 규명에 추가 연구가 필요하다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)으로 달 분화구의 영구 그림자 영역을 제거하고, 물과 얼음을 발견하여 선행 연구의 완성도를 향상하고자 한다. 실험에 사용할 모델은 CIPS(Conditionally Independent Pixel Synthesis)다. CIPS는 실제 같은 영상을 고해상도로 합성한다. 합성할 데이터의 최적인 가중치 초기화 및 파라미터 갱신 방법, 활성 함수 조합은 실험을 통해 확인한다. 필요에 따라 앙상블 학습을 할 수도 있다. 성능평가는 FID(Frechet Inception Distance), 정밀도, 재현율을 사용한다. 제안한 방법은 진행 중인 연구의 시간과 비용을 절약하고, 인과관계를 더욱 명확히 밝히는 데 도움 될 수 있다고 사료된다.
본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.
본 연구에서는 CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용한 프레임 기반의 TDOA (Time Difference of Arrival) 추정시 나타나는 문제점들을 분석하고 연구하였다. 구형 윈도우함수를 이용해서 음성신호의 프레임을 추출할 때 나타나는 스펙트럼 누설현상은 CPSP 스펙트럼의 추정을 부정확하게 한다. 또한 스펙트럼 누설을 줄이기 위하여 구형이 아닌 다른 윈도우함수를 사용하여 프레임을 추출하면 프레임의 끝부분에서 발생하는 윈도우함수 가중치의 불일치 때문에 신호를 왜곡시킨다. 이 문제점들은 CPSP 기반의 TDOA 추정성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 음성신호의 프리엠퍼시스를 이용하여 이러한 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 프리엠퍼시스된 음성신호의 다이나믹 레인지를 줄여줌으로써 스펙트럼 누설을 감소 시킨다. 제안한 프리엠퍼시스 방법을 검증하기 위하여, 다양한 잡음 및 잔향환경에서 TDOA 추정실험을 수행하였다. 실험결과 프라엠퍼시스된 마이크 출력에 구형 윈도우함수를 적용시켜 CPSP를 구할 경우 프리엠퍼시스를 하지 않거나 다른 윈도우를 사용하는 경우에 비해 TDOA 추정성능이 향상됨을 확인하였다.
연구목적 신체 증상 장애(Somatic Symptom Disorder, SSD)는 다양한 신체 증상의 발현을 특징으로 하며, 현재까지 환자군 내에서 증상 심각도에 따른 자율신경계 활성의 차이에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 이에 본 연구에서는 신체 증상 장애 환자군에서 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV) 차이를 검정하여 증상 심각도에 따른 자율신경계 변화를 반영하는 대표적 지표를 분석하였다. 방 법 2020년 9월 18일부터 2021년 10월 29일까지 강남세브란스병원 정신건강의학과에 내원했던 환자 중, DSM-5 진단 기준에 따라 SSD로 진단받은 환자 총 51명의 의무기록을 후향적으로 수집하였다. 이후, 집단 간 인구사회학 및 임상적 선택편의 보정을 위해 역확률 가중치(Inverse Probability Treatment Weighting, IPTW)를 적용하여 HRV 지표 차이 검정을 실시하였다. 결 과 신체 증상 심각도와 LF (nu), HF (nu), LF/HF, 그리고 SD1/SD2, Alpha1/Alpha2는 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, IPTW 적용 후 비중증군은 27명(53.0%), 중증군은 24명(47.0%)로 보정되었고, 인구사회학적 요인 및 임상적 특성 차이가 유의미하지 않아 동질성이 확보되었다. 본 모형 분석 결과 고위험군일수록 시간 영역의 RMSSD (β=-0.70, p=0.003), pNN20 (β=-1.04, p=0.019), 주파수 영역은 LF (nu) (β=0.29, p<0.001), HF (nu) (β=-0.29, p<0.001), LF/HF (β=1.41, p=0.001), 그리고 비선형 영역에서는 SampEn15 (β=-0.35, p=0.014), SD1/SD2 (β=-0.68, p<0.001), Alpha1/Alpha2 (β=0.43, p=0.001)에서 유의미한 차이가 검정되었다. 결 론 신체 증상 심각도에 따른 HRV 지표의 차이는 시간과 주파수 영역, 그리고 비선형 영역 전반에서 검정되었으며, 신체 증상이 심할수록 교감신경의 과활성화 및 부교감신경의 저하를 시사하는 HRV 지표들이 유의미하게 높은 경향성을 보였다.
추상적인 매개공간을 예제모션들로 표본추출(sampling)하고, 그것들을 보간하여 주어진 입력 매개변수(parametrs)와 대응되는 블렌딩 가중치(blend weights)를 계산하는 블렌딩 기반의 매개화된 합성기법은 뛰어난 제어력과 효율성 때문에 널리 쓰이고 있다. 그러나 보다 세부적인 모션 제어를 위해 매개공간의 차원을 증가시킬수록, 표본추출을 위해 필요한 예제모션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 본 논문은 상체모션과 하체모션의 분리된 생성 및 제어를 위해 두 개의 매개공간(parameter spaces)을 사용하는 방법론을 제안한다. 즉, 매 애니메이션 프레임마다 각 매개공간으로부터 두 개의 바탕프레임(source frames)이 추출되면, 하나로부터의 상체를 다른 하나의 하체에 접합(splicing)하여 실시간으로 목적모션을 생성한다. 이를 통해 사용자가 입력한 상체제약과 하체제약을 모두 만족하는 모션을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 매개공간의 차원 복잡도에서 기인하는 문제를 해결할 수 있다. 본 논문을 통해, 우리는 두 개의 매개화된 모션공간으로부터 시간적 상호관계가 고려된 모션을 생성하기 위한 새로운 시간왜곡(time-warping)기법을 제안한다. 또한 상체의 공간적 특성을 기반으로 예제모션들을 매개화할 경우, 접합되는 하체에 따라 변경되는 예제모션들의 매개변수를 빠르게 근사하기 위한 기법을 소개한다.
3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.
본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.
인터넷 웜(worm)의 전파속도는 매우 빠르기 때문에, 발생초기에 웜의 전파를 탐지하여 막지 못하면 큰 피해를 초래 할 수 있다. 새로운 세션에 대한 연결요청을 일정 비율이하로 제한함으로써 웜의 발생여부를 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)[6, 7]은 대표적인 웜 조기탐지 기술 중의 하나이다. 대부분의 기존 기술은 지연 큐 관리에 있어서 동일한 수신 IP 주소들을 개별적으로 처리함으로써 웜 탐지의 오판 가능성을 증가시켰고, 지연 큐가 가득 찼을 때에만 웜이 발생했다고 판단하는 단순 판단 기법을 사용했다. 본 논문은 지연 큐에서 동일 수신 IP 주소들을 하나의 연결 리스트로 묶어 별도로 관리함으로써 동일 수신 IP들을 중복하여 지연 큐에 저장하지 않는 이차원 지연 규 관리방안을 제안한다. 개선된 바이러스 쓰로틀링은 지연 큐 길이 산정 시동일 수신 IP 주소들을 중복하여 계산하지 않기 때문에 웜 탐지 오류를 줄일 수 있다. 그리고 동일한 크기의 지연 큐를 가지고도 웜 탐지시간을 줄이고 웜 패킷 전송 수를 줄일 수 있는 가중치 평균 큐 길이 기반의 새로운 웜 탐지 알고리즘을 제안한다. 지연 큐 길이 산정 시 현재의 큐 길이 뿐 아니라 과거의 큐 길이를 반영하는 방법이 웜의 발생 가능성을 사전에 예측하여 기존 기법보다 빠르게 웜을 탐지할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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