본 연구에서는 가솔린 시계열 예측전문가들이 수요를 예측하고, 더 나아가 직감적으로 행하고 있는 보정과정을 자동화하기 위해 신경망을 사용한다. 가솔린 수요 예측분야에서 보정을 위해 사용되는 전형적인 판단요소는 정부 에너지 절약 정책, 에너지 산업의 파업, 공휴일 등이 있다. 주요 추세가 순환신경망에 의해 예측되고 이들 판단요소의 효과가 다층신경망에 의해 탐지되어 보정된다. 가솔린 수요에 대한 실험결과는 보정과정을 갖는 예측구조가 하나의 신경망을 사용하는 예측구조 보다 더 나은 예측력을 보였다. 그리고 본 연구에서 제시한 접근방법이 순환신경망이나 ARIMA 모델을 사용하는 것보다 더 나은 결과를 가졌다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.
중대사고시 고온·고압의 열수력적 현상과 증기의 억제효과를 정량화할 수 있는 수소연소에 의한 화염속도 상관식을 제시하고 보정인자들을 정의하였다. 이 상관식은 기존의 Iijima-Takeno 상관식에 중대사고시에 예상되는 수소와 증기의 농도 범위에서 증기의 억제효과를 정량화하는 인자인 증기억제율을 정의하여 추가하고, 초기 압력의 영향을 고려하는 보정효과를 변형한 것이다. 또한 기존의 화염속도 모델은 상온·대기압력에서 수행된 실험에 기초한 상관식으로 중대사고시의 고온·고압의 열수력적 현상을 올바로 모사할 수 없으며. 증기의 억제 효과를 정량화할 수 없었다. 따라서 화염의 구조를 정의하고, 해석적 분석을 통해 화염속도를 계산하였고, 이 결과를 중대사고 해석용 코드인 MAAP, HECTR의 상관식 결과와 FITS 실험자료와 비교하여 해석적 모델의 적합성을 검증하였다. 이러한 결과를 기초로 화염 속도에 대한 증기의 억제 효자를 정량화하고, 초기 온도와 압력의 영향을 보정하는 인자들을 결정하여 수소연소에 의한 간편한 형태의 화염속도 상관식을 제시하였다.
해색위성 원격탐사에서 광학센서에서 측정된 전자기 시그날을 태양광 복사휘도로 산출하는 것은 해양 환경 모니터링의 시작이 되는 중요 단계이다. 일반적으로 광학센서가 임무 기간 수많은 촬영을 하면서 감쇄가 일반적이며 이로 인해 발생하는 복사 보정의 불확도는 해수원격반사도, 엽록소-a 농도, 유색용존유기물 등 최종 산출물에 영향을 미치기 때문에, 국제적으로 해색위성의 임무기간 중 자료 연속성을 위한 복사보정의 중요성을 강조해 왔다. 본 연구는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 위성의 지속적인 품질과 정확성을 확보하기 위해 GOCI-II의 복사 보정 알고리즘을 개선 방법을 제시한다. GOCI-II는 궤도상 복사 보정 장치인 태양광 확산기(Solar Diffuser, SD)를 사용하여 gain을 지속적으로 측정하였다. 시계열 분석 결과 gain이 방위각에 따라 계절적 변동을 보임과 동시에 센서의 노후화 가능성을 고려해야 함을 확인하였다. 본 연구에서는 방위각 보정 모델을 도입하여 계절 주기성을 제거하였고, 센서 감쇄 보정 모델을 통해 복사 이득의 비선형적 추세를 산출하였다. 본 연구에서 개선된 복사 보정 알고리즘을 적용하여 대기 최상층(Top of Atmosphere, TOA) 복사휘도의 스펙트럼에 미치는 영향을 확인하였고, 이는 GOCI-II 데이터의 장기적인 안정성 확보를 통해 신뢰성 있는 위성 산출물을 제공함으로써 장기간 트렌드 분석 및 해양 환경 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
HAUSAT-2는 한국항공대학교 우주시스템 연구실에서 개발하고 있는 25kg급의 소형위성 이다. 위성의 시스템과 부품의 안정적인 작동을 확인하기 위하여 위성의 시스템과 박스모듈 그리고 전장보드 수준에서 열해석을 수행하였다. 시스템과 박스-레벨 열해석에 적용한 열 모델링은 HAUSAT-2 구조-열 모델의 열진공/균형 시험을 통하여 검증 및 보정되었다. 본 연구에서는 주요 소자를 직접 모델링하는 방법의 보드-레벨 열해석 방법론을 제안하고, 그에 따른 결과 분석 및 타당성을 제시하였다.
수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
연무거동을 해석하는 방법 중에서 실물을 이용한 실험방법이 가장 믿을 수 있는 자료를 제공하지만 여러 가지 제한사항들로 인해 축소모델실험을 이용한 상사방법이나 CFD(computational fluid dynamics)를 이용한 수치해석적 방법이 대안으로 채택되고 있다. 본 연구는 연무거동을 수치해석적 방법으로 예측하여 연층의 높이에 따른 배기량을 산정하고자 했다. 수치해석에 사용된 격자는 축소실험에서 사용된 모델 A, B와 동일한 크기 및 형상을 가진다. 배기량은 수치해석으로 예측된 연소생성물들의 몰비를 이용하여 연층의 높이를 예측하고 그때의 배기가스 온도 및 유속으로 산정되었다. 수치해석 결과, 벽면 열손실 및 복사효과를 고려하여 예측된 배기량이 축소모델 실험결과의 표준편차 범위 내에 존재하였지만 에너지 방출량이 증가할수록 예측된 연무의 온도가 실험과 많은 차이를 보였고 비교적 열손실에 의한 영향이 적은 모델 B를 이용한 계산결과에서는 연무의 거동이 실험결과와 유사한 패턴을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 열손실을 보정할 적절한 보정계수를 구할 수 있다면 배기량 산정에 관한 다양한 후속연구를 수치해석적 방법을 이용해 진행할 수 있을 것이라 사료된다.
금형 및 자동차 산업에 널리 사용되는 앤드밀 가공에서 종종 소비자가 요구하는 가공 정밀도를 충족시켜 주지 못하는 경우가 발생한다. 이것은 열 변형, 공구 마모, 공작 기계 자체의 오차, 공구 처짐 등 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 공구 처짐으로 발생되는 가공 오차를 줄임으로써 가공 정밀도를 향상하기 위한 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 3차원 볼 앤드밀의 절삭력 모델을 개발하고 시뮬레이션한다. 또한, 상용 CAD 시스템의 형상 및 가공 정보를 이용함으로써 모델링에서부터 가공 경로 생성, 그리고 경로 보정이라는 과정을 일괄적으로 수행할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자는 가공 전 시뮬레이션을 통해 가공 오차를 줄일 수 있는 기회를 제공 받는다. 따라서, 실제 가공에서 보다 높은 가공 정밀도를 얻을 수 있을 것이다.
HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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