일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.
시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.
음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 합성(Speech Synthesis) 시스템에서 자연스러운 음성 발화를 모방하기 위해 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 주된 과업으로 자리잡았다. 대화의 연속성을 고려했을 때, 자연스러운 음성 기반 인터페이스를 구성하기 위해서는 대화의 맥락을 이해하고 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 대화 맥락에 기반하여 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 Long-Input Transformer 기반 휴지 예측 모델을 제안하고 한국어 대화 데이터셋에서 검증한 결과를 보인다.
위치기반 검색, 광고, SNS, 지도 등 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스들이 모바일 디바이스 사용자에게 제공되어 지고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 현재시점의 사용자의 위치 정보를 기반으로 하고 있어, 제공 가능한 서비스 영역이 제한되어 있다. "Where" 뿐만이 아니라, "When-Where-What" 을 안다면 이러한 제한을 극복하고 사용자에게 보다 편리하고 유용성 있는 정보와 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 생성 가능한 사용자의 라이프 로그를 효율적으로 수집하고, 수집된 로그를 분석하여 사용자의 행동 예측 데이터를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 라이프로그에 기반한 사용자의 행동 예측을 가능하게 하여, 이를 통한 다양한 응용서비스 제공을 지원한다.
Promsearch는 인간 DNA에서 코어 프로모터 영역을 예측하는 프로그램이며, PWM(position weight matrix)과 신경망을 기반으로 전사시작지점을 예측한다. 프로그램은 대량의 서열 데이터를 처리할 수 있도록 구성되었으며, 본 논문에서는 인간 염색체 22번에 대한 프로모터 예측 결과를 제시한다. Annotated된 936개의 유전자와 Promsearch가 예측한 프로모터간의 위치의 상관관계를 계산한 결과 87개에 대해 프로모터 예측 결과가 의미 있는 것으로 밝혀졌다. 예측의 민감도는 25%이며, Promsearch가 대규모 시퀀싱 프로젝트에서 나오는 대량의 서열 데이터를 1차적으로 분석하는 도구로서 사용될 수 있음을 확인하였다.
사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
최근 들어 이동 사용자의 폭발적 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 위치 관리가 중요해지고 있다. 현재 이동 통신 시스템에서 사용중인 위치 관리 기법은 위치 영역 개념을 사용하며, 이동 노드는 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치 갱신을 수행한다 그러나, 이 기법은 이동률이 호 도착률보다 높은 사용자에 대해서는 불필요한 위치 갱신을 피할 수 없으며 상당한 위치 관리비용을 초래한다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 서비스 영역을 두 개의 집합으로 분할한다. 하나는 이동 사용자들 이 고속으로 이동하는 영역들의 집합이며 나머지 하나는 저속으로 이동하는 영역들의 집합이다. 이들 두개의 집합을 구성한 후, 본 논문에서는 각 영역 집합에 대해서 서로 다른 위치 추적 기법을 적용한다. 일반적으로, 고속으로 이동하는 대다수 노드는 낮은 CMR을 가지며 목적지에 도착할 때까지 일정한 이동 방향성을 갖는다. 노드의 이러한 특성을 이용하여, 사용자가 이동할 다음 위치를 시스템은 미리 예측할 수 있다. 노드가 시스템에서 예측한 위치 영역으로 이동한 경우에는 위치 갱신을 수행하지 않도록 함으로써 위치 관리에 소요되는 비용을 감소시킬 수 있다. 제안 기법의 성능을 분석하기 위해 마코프 모델이 사용되었다. 이 모델을 통해서, 본 논문에서는 제안기법을 IS-41과 TLA의 두 가지 기법과 성능을 비교한다. 성능 분석 결과는 이동 노드의 CMR이 낮을수록 그리고 이동 통신 시스템에서 예측한 특정 위치 영역으로 이동 노드가 이동할 확률이 높을수록 제안기법의 전체적인 위치 관리비용은 감소됨을 보여주었다. 또한, HLR과 VLR간의 통신비용이 높을수록 두 기법들보다 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 로봇 위치 예측 기반을 둔 ICP 알고리즘을 이용한 지도를 작성한다. 제안한 방법은 데드레크닝으로 로봇 위치를 예측하고 ICP 알고리즘으로 지도를 작성 한다. 기존 방법은 기준데이터와 새 데이터의 센서 값만을 이용하여 로봇의 위치와 지도를 작성한다. 기존 방법은 현재 데이터와 기준 값과의 간격의 차이가 조금만 멀어져도 보정하기가 어렵다. 하지만 제안한 방법으로 지도를 작성할 경우에는 지도의 틀어진 정도가 기존 방법으로는 지도를 보정 할 수 없지만 제안한 방법은 지도 보정을 할 수 있음을 실제 실험을 통해 나타내었다.
부품가공에 있어서 생산성향상을 위하여 버제거를 위한 고도의 기술이 더욱 중요하게 되었다. 특히 CIM 체제에서는 버제거의 자동화를 위하여 가공중에 발생하는 버형성과 파단현상을 정량적으로 예측할 필요성이 더욱 커졌다. 이미 연구된 2차원절삭에서의 버형성 모델을 실제적인 3차원절삭에 적용하기 위하여 기존의 모델을 수정하는 작업이 이루어졌다. 3차원 절삭모델로는 절삭인선에 수직한 면에서의 칩과 공구의 상대운동에 의해서 결정된다고 하는 Rubenstein의 가정이 사용되었다. 본연구에서 다루에되는 롤오버(roll-over) 버는 항상 공구진행방향으로 발생하기 때문에 3차원절삭에서의 버형성을 공구진행방향의 평면내에서의 2차원 절삭의 집합 으로 가정하였다. 공구의 기울림각(inclination angle)이 커질수록 버형성의 크기나 파단면의 크기가 감소하였다. 두종류의 파단이 버형성중에 관찰되었다. 하나는 가공물 끝면에 평행하게 파단면이 발생하였으며 다른 하나는 이에대하여 기울어진 파단이 일어났다. 가공물 끝면에 평행한 경우는 수정된 모델로부터 등가초기공구위치( equivalent initial tool distance)로부터 예측이 가능하며 기울어진 경우는 이결과와 공구의 기울림각으로부터 파단위치를 예측할 수 있다.
낙동강에 위치한 안동의 하회마을, 내성천에 위치한 예천의 회룡포와 영주의 무섬마을 등은 마을 앞에 위치한 깨끗한 백사장으로 널리 알려진 관광명소이다. 하회마을의 점사주의 경우 낙동강 상류에 안동 및 임하 다목적댐이 건설되면서, 수량이 조절됨에 따라 토사수리학적 특성이 상당히 변화되었으며, 식생이 발생하는 등 옛 모습을 상실해 가고 있는 지역이다. 이 연구는 낙동강의 중상류에 위치한 하회지구에 평면 이차원 하상변동 및 수질예측 수치모형인 KU-RLMS 모형을 적용하여 하회마을 앞의 점사주에 영향을 미치는 토사수리학적 특성 변화를 규명할 목적으로 수행하였다. 수치모형 적용을 위한 현황분석으로 하상토 특성 자료를 수집 분석하였다. 지형자료에 대한 분석 결과, 다목적댐 건설 이후 하회구간의 하천 지형 변화의 특징으로 저수로 쪽의 하상저하가 두드러지게 나타남을 발견할 수 있었다. 이동상 수리모형 실험결과를 사용하여 유사이동모형에서 사용할 유사량 공식을 선정하였다. 안동다목적댐과 임하다목적댐의 방류량, 수공구조물 설치 여부 등을 고려하여 수치모의조건을 결정하였으며, 각 조건에 대한 지형변화 변화 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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