본 논문에서는 machine reading 분야에서 기존의 long short-term memory (LSTM) 모델이 가지는 문제점을 해결하는 새로운 네트워크를 제안하고자 한다. 기존의 LSTM 모델은 크게 두가지 제한점을 가지는데, 그 중 첫째는 forget gate로 인해 잊혀진 중요한 문맥 정보들이 복원될 수 있는 방법이 없다는 것이다. 자연어에서 과거의 문맥 정보에 따라 현재의 단어의 의미가 크게 좌지우지될 수 있으므로 올바른 문장의 이해를 위해 필요한 과거 문맥의 정보 유지는 필수적이다. 또 다른 문제는 자연어는 그 자체로 단어들 간의 복잡한 구조를 통해 문장이 이루어지는 반면 기존의 시계열 모델들은 단어들 간의 관계를 추론할 수 있는 직접적인 방법을 가지고 있지 않다는 것이다. 본 논문에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 쓰이는 attention mechanism과 본 논문이 제안하는 restore gate를 결합한 네트워크를 통해 상기 문제를 해결하고자 한다. 본 논문의 실험에서는 기존의 다른 시계열 모델들과 비교를 통해 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.
제한된 성능의 그래픽처리기를 이용하여 대규모 지형 가시화를 수행할 때 지형데이터, 특히 텍스처 데이터의 효율적 관리는 성능향상에 영향을 끼치는 주요 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드 트리 구조를 기반으로 시점 매개변수와 그래픽 처리기의 성능을 고려하여 실시간 렌더링 시 효율적으로 텍스처를 관리할 수 있는 다단계의 시계범위 맵 (View Frustum map with classes) 방법을 제안하였고, 비행모의 시스템에 적용하여 기존의 텍스처 관리기법과 비교하였다. 실험결과를 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 영상품질은 유사하게 유지하면서 성능을 크게 향상시킨 방법임을 알 수 있었다.
산업용 설비의 결함을 예측하기 위해 기기에 탑재된 다양한 센서의 시계열 데이터를 이용한 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 센서의 시계열 데이터는 값의 특성이 명확하지 않을 경우, 특징 추출이 제한적이지만, 주파수 영역으로 변환하면 진폭, 피크 주파수 등 데이터의 정보를 다각도로 담고 있어 특성을 추출하는 데에 이점이 있다. 따라서, 본 논문은 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용해 분해된 데이터를 조합하여 학습에 적용하는 선택적 FFT 기법을 제안한다. 제안 기법은 협동 로봇의 진동 신호를 이용한 결함 진단에 적용하였으며, 기존 결함 진단 정확도 대비 최대 41.81% 향상된 성능을 보였다.
TSC(Time Series Classification)은 시계열데이터를 패턴에 따라 분류하는 것으로, 시계열이 매우 흔한 데이터형태이고, 또한 활용도가 높기 때문에 오랜 시간동안 Data Mining 과 Machine Learning 분야의 주요한 이슈였다. 전통적인 방법에서는 Distance와 Dictionary 기반의 방법들을 많이 활용하였으나, Time Scale과 Random Noise의 문제로 인해 분류의 정확도가 제한되었다. 본 논문에서는 Deep Learning의 CNN(Convolutional Neural Network)과 변종데이터(Data Mutation)을 이용해 정확도를 향상시킨 방법을 제시한다. CNN은 이미지분야에서 이미 검증된 신경망 모델로써 시계열데이터의 특성을 나타내는 Feature를 인식하는데 효과적으로 활용할 수 있고, 변종데이터는 하나의 데이터를 다양한 방식으로 변종을 만들어 CNN이 특정 패턴의 가능한 변형에 대해서도 학습할 수 있도록 데이터를 제공한다. 제시한 방식은 기존의 방식보다 우수한 정확도를 보여준다.
본 연구는 도금욕 공정의 완성도 예측을 위한 시계열 데이터의 효과적인 표현을 목표로, Dynamic Time Warping(DTW) 및 k-Nearest Neighbors(kNN) 기반의 전처리 방법론을 제안한다. 제안된 DTW 기반 kNN 전처리 방법을 다양한 회귀 모델에 적용하여 비교한 결과, 기존 결정 나무(Decision tree) 대비 최대 RMSE에서 43%과 MAE에서 24% 개선된 성능 향상을 보였으며, 신경망 구조를 갖는 회귀 모델과 결합했을 때 성능 향상이 두드러졌다. 본 논문에서 제안하는 전처리 방법과 회귀 모델을 결합한 구조는 길이가 긴 시계열 데이터와 제한된 데이터 샘플이 있는 상황에서 적합할 것으로 사료되며, 데이터가 부족한 상황에서도 과적합의 위험을 감소시키며, 합리적인 예측을 가능하게 함을 시사한다. 그러나 DTW 및 kNN 알고리즘은 데이터 샘플이 많아질수록 연산량이 늘어난다는 한계가 존재하며, 향후 연구를 통해 이러한 계산 효율성의 문제를 개선할 수 있는 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.
국내 해상풍력발전단지가 증가함에 따라 소형선박의 단지 내 위험통항이 증가하고 있으며, 제한된 시계 또는 야간항해 시 해양풍려발전단지 부근을 항해하는 선박들의 안전항행 우도 및 해양풍력단지 시설물 보호의 필요성이 높아지는 등 해상풍력발전단지 내 항로표지가 중요한 의미를 갖게 되었다. 이 연구에서는 국제항로표지협회의 권고안과 주요국가의 국내규정 그리고 국내관련 규정을 비교·분석하여 항로표지의 기능 및 규격에 관한 기준의 개정방안을 제시하였다.
본 논문에서는 ISM 대역의 2.45 GHz 마이크로파를 이용하여 무선 전력 전송 시스템을 구현하였다. 이 주파수는 주파수 규제에 의해 송신 전력이 20 dBm으로 제한을 받는다. 이러한 규제에 부합하는 mW급의 소전력을 전송하여 벽시계를 구동시킬 수 있는 무선 전력 전송 시스템을 구현하였다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여 정류회로의 최적화를 하였으며, RF-DC 변환기에는 제로 바이어스 쇼트키 다이오드를 사용하였다. 수신측을 단일 안테나와 RF-DC 변환기로 구성하여 80 cm의 거리에서 시계를 동작시켰고, 기존 문헌에 비해 부품의 수와 비용을 줄일 수 있었다.
최근 오염총량관리제도를 위한 오염부하량의 관리문제가 대두되면서 이를 위한 수질분석의 중요성이 인식되고 있다. 그러나 시간적 변화를 가진 유입유량, 유입부하량 자료의 한계로 인하여 기준유량을 대상으로 하는 정적수질분석의 결과가 환경정책에 반영되고 있는 실정이며, 이는 하천유량의 변동과 강우 시 비점오염부하량을 무시한 지극히 제한된 분석에 국한되어 있다. 따라서 시간적 변화를 가진 동적수질분석의 결과가 정책에 반영되기 위해서는 자료의 확보가 우선이다. 본 연구에서는 월 별, 소유역 별 시계열 자료 확보를 위하여 합리적이고 사용이 용이한 방법을 제시하였다. 유출량의 경우, 기존의 비유량법과는 달리 저류효과를 고려한 토양수분 저류구조 Tank모형을 적용하여 장기간의 유출량을 산정하였고, 유출농도의 경우, 기존 인접유역의 동일 유달계수 적용과는 달리, 월 오염부하총량비와 유역오염부하 전달함수를 이용하여 월 별, 소유역 별, 수질변수 별 유출농도를 산정하였다. 산정된 유출량과 유출농도는 남강댐 상류유역 하천에서 WASP 모형을 가지고 동적수질분석을 하기 위하여 적용되었다. 그 결과 적절한 오염물질 농도곡선을 얻을 수 있었으며, 제안된 가정의 적용 가능성은 충분하였다.
이 논문(論文)에서는 선도환시장(先渡換市場)에서의 위험(危險)프리미엄의 존재가설(存在假說)을 실증분석(實證分析)하기 위해 분석시간대(分析時間帶), 분석통화(分析通貨), 시계열(時系列) 자료(資料)들을 블럭처리(處理) 하고 시계열분석(時系列分析), 제한(制限) cointegration분석, 회귀모형분석(回歸模型分析) 등의 3가지 큰 범주(範疇)하의 12 가지 분석기법(分析技法)의 반복측정분석(反復測定分析)을 하였다. 검증결과(檢證結果) 각 통화(通貨)마다 분석기법(分析技法)에 대한 위험(危險)프리미엄의 민감도(敏感度)는 상당한 차이(差異)가 발견(發見)되었다. 위험(危險)프리미엄의 분석방법(分析方法)에 따른 결과치(結果値)의 변동리유(變動理由)는 크게 계량추정(計量推定)의 변동(變動)에 기인(基因)한 부분(部分)과 위험(危險)프리미엄 측정(測定)의 이론적(理論的) 모형(模型)의 상이(相異)에 의한 부분, 분석기법(分析技法)의 위험(危險)프리미엄 조건(條件)의 차이(差異)에 의한 변동(變動)부분으로 나누어 짐을 알 수 있었다. 이상의 발견점(發見点)이 시사(示唆)하는 바는 위험(危險)프리미험의 연구(硏究)에 있어서 상기(上記) 세가지 방향(方向)으로 더욱 깊은 연구(硏究)가 행하여 질수 있음을 알 수 있다. 각 연구(硏究) 방법(方法)의 비교(比較) 평가(評價)에서는 구체적인 실증분석(實證分析) 후 각 연구방법(硏究方法)들의 장단점(長短點)들이 논의(論議)되어진 바, 이들 방법(方法)이 서로 상호대체적(相互對替的)이 아니고 상호보완적(相互補完的)임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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