Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.
최근 컴퓨터를 이용한 시각 분야가 발전하면서 인간과 관계된 연구가 중요시 되어, 사람과 컴퓨터의 인터페이스에 대한 새로운 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 특히 얼굴 형상 모델링과 얼굴 표정변화를 애니메이션 화하는 방법에 대한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 그 용도가 매우 다양하고, 적용 범위도 증가하고 있다. 본 논문에서는 한국인의 얼굴특성에 맞는 표준적인 일반모델을 생성하고, 실제 사진과 같이 개개인의 특성에 따라 정확한 형상을 유지할 수 있는 3차원 형상 모델을 제작한다. 그리고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위하여, 근육모델 기반의 얼굴표정 생성 시스템을 개발하여, 자연스럽고 실제감 있는 얼굴애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다.
화학공정에서 의도되지 않게 발생하는 이상은 큰 사고를 유발할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 신속하게 이상의 원인을 감지하고 판별하는 이상 진단 모델이 필요하다. 하지만, 이상 진단을 연구하는 대부분 연구의 경우, 상용프로그램에서 공정 시뮬레이션을 이용하여 이상 데이터를 생성하고 이를 이용하여 연구한 방법론을 적용하고 있다. 이는 실제 공정상에서 이상을 포함하는 실제 데이터를 얻는 데 많은 제약이 있음을 의미한다. 본 연구에서는 실제 폴리스티렌 반응기에서 얻은 이상 데이터와 정상 데이터를 분석하여 적절한 이상 진단 모델을 설계하고자 하였다. 먼저, 정상 데이터를 분석하여 세 가지의 조업 모드가 존재함을 확인하였으며, 모드 판별을 위한 모델을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 만들었다. 각 조업 모드 별로 PCA (Principal Component Analysis)를 이용하여 이상 진단 모델을 만들었으며, 실제 이상 데이터를 이용하여 계산한 결과 신속하게 이상을 진단할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 실제 사고가 발생하는 경우 신속한 대처가 가능하며, 이는 잠재적인 손실의 감소에 기여할 수 있음을 의미한다.
연약한 점토지반에서는, 정규압밀상태와 더불어 미약한 과압밀상태에서의 구성관계가 실제 지반구조물의 거동을 해석하는 데 중요한 역할을 한다. 미약한 과압밀상태의 거동에 실용적으로 적용될 수 있는 구성모델은 비교적 간편한 계수만을 사용하여 실제의 다양한 거동을 정확하게 예측할 수 있도록 개발되어야 한다. 이러한 연유로 본 연구에서는 등가응력 (자)으로규준화하였을 때 나타나는 지반의 비 배수거동을 재현하여 미약한 과압밀상태에 적용할 수 있는 구성모델을 제안하였다. 제안된 모델은 단지 정규압밀상태의 거동으로 도출할 수 있는 모델계수만을 사용하여 초기항복면내부에서 발생하는 항복현상을 표현할 수 있다. 뿐만아니라 제안된 모델은 과압밀상태, 2차압밀, 응력이완등의 영향에 따른 실제의 거동을 기존의 모델들에 비하여 더욱 간편하고 정확하게 예측할 수 있다.
성능에 기초한 내진설계에서 구조물의 지진에 대한 성능평가를 위하여 구조물의 비탄성 지진거동을 정확하게 예측하는 젓이 중요하다. 정확한 시스템의 연성능력 평가를 위해서는 각부재의 하중과 변형의 관계를 보다 실제적으로 규정하는 것이 중요하다. 비선형 해석에 의한 구조물의 비탄성 거동 파악을 위해서 단순화된 부재의 하중-변형 관계 모델을 적용한다면 구조물의 실제적이고 정확한 거동을 예측하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 하중-변형 관계를 Backbone 이력모델을 적용하여 단순화된 하중-변형 관계를 적용한 모델과 시스템연성능력 및 층연성능력을 비교, 평가하였다. 해석결과로 이선형 이력모델의 경우에 시스템 및 층 연성도의 과소평가는 실제구조물의 소성거동을 과소평가하는 곁과를 초래하며 보다 정착한 비선형해석을 위하여 부재의 이력모델은 Backbone 이력모델을 사용하는 것이 바람직하다.
본 논문에서는 대규모 언어모델의 검색 기반 답변 생성능력을 평가하는 새로운 한국어 벤치마크, KFREB(Korean Fictional Retrieval Evaluation Benchmark)를 제안한다. KFREB는 모델이 사전학습 되지 않은 허구의 정보를 바탕으로 검색 기반 답변 생성 능력을 평가함으로써, 기존의 대규모 언어모델이 사전학습에서 보았던 사실을 반영하여 생성하는 답변이 실제 검색 기반 답변 시스템에서의 능력을 제대로 평가할 수 없다는 문제를 해결하고자 한다. 제안된 KFREB는 검색기반 대규모 언어모델의 실제 서비스 케이스를 고려하여 장문 문서, 두 개의 정답을 포함한 골드 문서, 한 개의 골드 문서와 유사 방해 문서 키워드 유무, 그리고 문서 간 상호 참조를 요구하는 상호참조 멀티홉 리즈닝 경우 등에 대한 평가 케이스를 제공하며, 이를 통해 대규모 언어모델의 적절한 선택과 실제 서비스 활용에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.
인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
원전 격납구조물의 구조해석에 대한 대부분의 연구에서 격납구조물을 축대칭으로 모델하고 있다. 따라서 격납구조물에 배근된 강재도 축대칭으로 가정하는 것이 일반 적이며, 유한요소모델 구성시 강재는 2절점 트러스나 1절점 링 트러스요소에 의해서 모델한다. 이때 유효철근비는 트러스요소의 단면적에 의해서 표현되며, 원통형 벽체에서는 높이에 따라 배근된 강재량이 일정하므로 실제와 근접한 모델이 가능하다. 그러나, 상부돔의 축대칭모델시 돔의 자오선 방향으로 규정된 강재량이 일정치 않고, 변화하게 된다. 기존에 연구에서는 이러한 강재량의 변화를 고려하지 못하고 반경방향으로 일정한 것으로 가정하여 구조해석을 수행하여 왔다. 이와같은 모델상의 제약으로 인해서 철근이나 텐던의 조기항복, 돔 정상부 부근에서의 부 정확한 변형특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 실제 규정된 강재량을 유한요소모델에 반영하기 위해 정점부에서 자오선 방향으로 변화되는 강재량을 모델할 수 있는 기법에 대해서 연구하였으며, 연구결과를 바탕으로 격납구조물의 극한 내압해석을 수행하여 기존 모델방법에 의한 해석결과와 비교하였다.
선박 전력 시스템 설계에 관한 연구의 경우 실제 선박에서의 실험의 어려움 때문에 디지털 시뮬레이션에 의존해 연구를 진행해 왔다. 본 논문에서는 선박 전력 시스템의 보다 정밀한 실험 및 제어 알고리즘 검증을 위해 축소 모델과 실시간 시뮬레이터를 동시에 이용하는 새로운 실험 방법을 제안하였다. 실제 크기의 선박 전력 시스템은 직접 제작하기 어렵기 때문에 축소 모델을 이용하였고 복잡한 선박 전력 시스템의 일부를 실시간 시뮬레이터로 모의함으로써 실제 실험 세트의 구성을 간소화 할 수 있었다. 축소 모델 실험을 통해 선박 전력 시스템의 과도 상태 및 정상 상태 해석을 수행하였으며 이러한 시스템에서 얻은 결과는 추후 실선 제작을 위한 설계 자료로 활용될 수 있다.
컴퓨터를 통해 생성된 콘텐츠를 현실 공간에서 자연스럽게 경험할 수 있도록 하는 증강 현실 기술의 등장으로 사용자가 존재하는 실제 공간에서 사용자와 공존하며 사용자 및 실제 객체와 직접적으로 상호작용이 가능한 증강 현실 에이전트에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가상 및 실제 객체가 혼재하는 공간에서 증강 현실 에이전트로 하여금 주변에 존재하는 가상 및 실제 객체를 효율적으로 인지할 수 있도록 하는 지각 주의 모델을 제안한다. 이는 카메라의 시야에 존재하는 실제 및 가상 객체를 인식하고 이를 이용하여 증강 현실 에이전트에게 현재 보이는 실제 및 가상 객체 정보를 추출한다. 그리고 제안한 모델은 에이전트의 목표를 달성하기 위하여 인지된 객체들이 얼마나 유용한지를 추론하고 이들 중 유용한 객체들에게만 에이전트의 주위를 기울이도록 한다. 더 나아가 제안한 모델의 유용성을 확인하기 위하여 캠퍼스 미니어처 내의 빌딩 객체들 사이에 증강되어지며 목표에 관련이 있는 빌딩 객체들에게 관심을 기울이는 증강 캐릭터를 구현하였다. 실험 결과를 통해 제안한 지각 주의 모델은 주변에 존재 하는 가상 및 실제 객체가 동적으로 변하는 환경에서 증강 캐릭터의 지각 부하를 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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