일본의 군사정책은 큰 변화를 겪게될 전망입니다. 변화를 추구하는 핵심적 내용은 국제사회에서 경제대국에 걸맞는 정치대국이 되어야 되겠다는 것입니다. 세계역사가 증명하듯이 정치대국은 강력한 군사력 없이는 불가능합니다 국제공헌을 통하여 세계평화를 추구하겠다는 일본을 신뢰하기 힘든 이유는, 평화의 실현이라는 세계적 비전을 갖고 있지 못하기 때문입니다 더욱이 장래에 중국과 일본과의 갈등이 일어날수 있는 가능성이 예측되는 상황에서, 한반도의 장래는 그 우려가 가중되고 있습니다
전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.
무차원 추진제 모델링 기법과 1차원 추진제 모델링 기법을 사용하여 약실 내 추진제 모델링 기법에 대한 비교 연구를 수행하였다. 무차원 추진제 모델링의 경우 약실 내 추진제 위치 및 배열에 대한 묘사가 불가능 하지만 1차원 추진제 모델링의 경우에는 가능하다. 따라서 약실 내 추진제 배열에 따른 강내탄도 성능해석 시 무차원 추진제 모델링의 경우 강내 마이너스 차압의 예측이 불가능하지만 1차원 추진제 모델링의 경우 예측이 가능함을 확인했으며, 이를 통해 강내탄도 성능해석 시 1차원 추진제 모델링의 필요성을 확인했다.
생명현상을 이해하기 위해서는 단백질의 기능 규명이 이루어져야한다. 단백질 기능 규명을 위한 서열분석 방법은 서열 상동성이 현저히 낮은 경우 단백질 기능 예측이 불가능하고, 과거의 전체적인 단백질 구조 분석을 통한 기능 예측의 문제점이 보고되고 있다. 이 논문에서는 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 단백질의 특정하위구조의 기하학적 특징을 추출하여 이 특징과 잔기의 위치와의 관계를 규명하였다. 또한 NaiveBayes, SVM, C4.5의 분류알고리즘을 이용하여 각 알고리즘별 분류성능을 평가하였다. 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 특정하위구조를 비교함으로써 모르는 단백질의 기능을 예측할 수 있다.
단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.
선진국에서는 지능형 농사 기법을 이용하여 농산물 가격을 예측하고 있다. 우리나라에서도 농산물 가격 폭등 및 급락을 막기 위해서 기초 연구를 하고 있다. 그러나 어느 누구도 농산물 가격예측을 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 퍼지알고리즘을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용 하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.
본 연구는 2010년 1월 1일부터 2011년 12월 31일까지 2년간 119구급대로 이송된 병원 전 제세동 가능한 심정지 환자를 대상으로 연구를 진행하였으며 연구대상자들의 구급활동일지와 구급지령서를 분석하였다. 119구급상황관리센터 상황요원(Dispatcher)이 가장 많이 예측한 지령은 실신으로 74건(33.3%)이었다. 다양하게 예측된 지령 중 실신, 흉통, 전신쇠약, 기타와 같은 지령은 심정지로 예측 불가능한 지령으로 112건(50.5%)을 차지하였으며, 심정지로 예측 가능한 의식장애, 호흡곤란, 무호흡, 심정지, 경련과 같은 지령은 110건(49.5%)을 차지하였다. 이 때 심정지로 예측 가능한 지령에서 목격자의 심폐소생술이 유의하게 높았다. 이와 같이 상황요원은 환자의 의식평가와 호흡평가를 구체적으로 질문하여 심정지를 정확하게 분류해야하며, 이렇게 분류된 심정지 환자는 목격자가 심폐소생술을 할 수 있도록 지도해야 한다. 또한 상황요원에 의해 심정지로 예측 가능한 지령(49.5%)을 받은 구급대원뿐만 아니라 심정지로 예측 불가능한 지령(50.5%)에서도 심정지가 아니라고 정확하게 판단되지 않았다면 현장 구급대원은 심정지 상황에 대비하여 현장출동 준비를 해야 한다.
도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 그리고 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 지역에 따른 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 홍수예보 기준을 설정하였다. 더불어 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 한강홍수통제소의 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측을 입력자료로 활용하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였다. 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측은 강우강도를 입력으로 사용하기 때문에 예측에 별도의 정량 보정이 필요하지 않다는 장점이 있다. 2019년도에 발생한 다양한 홍수 사고 사례를 분석하여 본 시스템에 대한 정확도를 평가하였다. 본 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 제공할 수 있다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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