유역에서 발생하는 토양침식의 경우 하천과 가까운 거리에 있는 토사는 하천으로 유입될 가능성이 크지만 하천으로부터 멀리 떨어진 토사는 강우에 의해 하천으로 이송되는 양이 줄어든다. 따라서 유역에서 발생되는 토사량중 하천으로의 유사유출량을 계산해 낼 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유역에서의 토양침식량을 계산하고 강우시 유출되어 하천으로 유입되는 유사유출량을 예측하여 하천의 유사유출량을 분석하는 것이다. 하천의 유사유출량을 분석하는 방법은 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 RUSLE와 GRID를 이용하여 토양침식량을 계산하고, 유역침식량과 유사전달비 방법을 이용하여 유사유출량을 산정하였다. GIS를 이용하여 유역의 DEM자료와 경사도, 토양도, 토지이용도를 구축하여 RUSLE의 입력자료로 사용하였다. 연구대상지역은 광주광역시에 있는 영산강상류 유역을 선정하였다. 본 연구에서 산정된 하천으로의 유사유출량은 유역과 하천관리의 기본적인 사항이며 댐이나 하도의 계획, 설계, 관리, 재해영향평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.
초음파 진단장치는 X선 촬영과 달리 인체에 해를 주지 않고 계속적으로 장시간 관 찰할 수 있고 실시간으로 영상을 볼 수 있으며, 또 타장비에 비해 가격이 저렴하고 소형이 라는 장점이 있다. 현재는 이 영상들을 대용량 저장매체에 저장되어 컴퓨터를 통해 재생하 여 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 막대한 양의 영상데이터를 검색하기 위한 새 로운 검색방법을 제시한다. 제안하는 검색방법은 검색을 원하는 정지화상의 컬러이미지를 제시하면 시스템이 이를 자동으로 분석하여 이미지 데이터베이스에 저장된 유사한 이미지데 이터들과 관련된 정보들을 질의결과로 나타내어 쉽게 검색하고자 한다. 이를 위하여 사용자 가 제시한 정지화상을 Bitmap으로 구성하고, Bitmap전체의 비디오 메모리에서 검색할 부분 영역을 검색대상으로 설정한다. 이 값을 key값으로 우선적으로 여기에 원하는 유사비를 설 정한 후 전체 동화상의 각 프레임에서 추출한 비디오 메모리 데이터와 검색 화면의 비디오 메모리를 Pixel별로 비교하여, 사용자가 원하는 영상데이터의 위치point 값과 유사비율값을 보관한다. point값으로 보관된 것을 유사비율에 따라 우선 순위를 정하여 데이터베이스에 보 관하고 이 보관된 후보 이미지들을 순위별로 화면에 나타내어 사용자가 원하는 이미지데이 터를 쉽고 빠르게 검색할 수 있었다.
본 연구의 목적은 유사동적실험에 의한 섬유보강 원형 RC교각의 내진성능평가를 위한 연구로서 수원시에 위치한 내진교량인 하길교를 대상모델로 하였으며, 도로교 표준시방서의 내진설계규정이 적용되지 않은 비내진교각시험체 2본 및 내진성능향상을 위한 섬유보강시험 4본, 즉 총 6본에 대하여 유사동적실험을 수행하였다. 보강공법으로는 유리 탄소섬유 보강공법을 사용하였으며, 실험변수로는 입력지진동, 섬유고방유무로 하였다. 그리고 내진성능평가 방법은 입력 및 소산에너지, 변위 연성도가 분석되었다. 본 실험의 결과 유리 섬유로 보강된 비내진시험체의 변위연성도 KHC인공지진파에 대하여 7.7~9.0정도의 값으로 충분한 내진성능을 확보하고 있는 것으로 평가되었다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.
단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.
본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 1차입자의 크기가 작아 1차입자간의 점착력이 중요한 역할을 하는 유사를 말한다. 점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 크기가 작아 입자의 전자기적 점착력의 영향을 무시할 수 없으므로 점착력으로 인해 입자들은 서로 응집하는 동시에 입자들 간의 충돌에 의하여 파괴되는 과정을 거친다. 이러한 응집과 파괴가 지속되는 일련의 과정을 응집현상이라 한다. 점착성 유사는 응집과정을 통해 일차입자보다 크기가 크며 수십 개에서 수천 개의 일차입자와 물의 덩어리인 플럭을 형성하게 된다. 흐름 내 존재하는 플럭의 응집현상에 가장 지배적인 영향을 미치는 인자로 난류 거동이 알려진 바 있다. 본 연구에서는 난류 거동에 따른 점착성 플럭의 입도분포 변화를 살펴보고자 하였으며, 점착성 유사 입도분포 모형을 개발하였다. 수치모형의 개발은 확률과정(또는 추계과정)의 개념을 바탕으로 한다. 점착성 유사의 응집현상을 구성하는 응집과정은 다양한 연구를 통해 메커니즘들이 규명된 것과 달리 파괴과정은 난류로 인해 발생하며 무작위한 것으로 여겨진다. 무작위한 플럭의 파괴과정을 확률과정으로 가정하고 매개변수 중 하나를 대수정규분포를 따르는 난수로 고려하였다. 개발된 모형의 검증은 연안지역에서 점착성 플럭의 거동을 측정한 연구결과와의 비교를 통해 수행하였으며, 흐름 유속의 연직분포와 유사 농도의 연직분포, 응집현상 이후 플럭의 평형크기와 입도분포가 모두 합리적으로 계산되는 것이 확인되었다. 더불어 모의 결과에서는 대수정규분포를 따르는 동일한 난수를 적용하였음에도 불구하고 하상으로부터 거리가 가까워짐에 따라 플럭입도분포가 단봉분포(Unimodal Distribution)와 이봉분포(Bimodal Distribution)가 모두 계산되는 것으로 나타났다. 이는 모형의 개발과정에서 플럭의 가능 최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한한 것과 관련이 있다. 난류 흐름 내 존재하는 플럭의 크기가 응집현상을 통해 난류의 콜모고로브 길이규모까지 성장하는 경우, 난류의 전단응력이 급격하게 증가하여 파괴과정이 활발해지고 응집과정이 저하된다는 것은 널리 알려진 사실이다. 이러한 사실을 바탕으로 플럭의 가능최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한하였으며, 하상으로부터의 거리에 따라 콜모고로브 길이규모의 변화로 인해 콜모고로브 길이규모 부근에서 하나의 최빈값이 추가로 나타나는 것으로 이해된다. 수치모의 결과로부터 얻어진 콜모고로브 길이규모와 입도분포 형태의 상관관계를 보다 정확하게 이해하기 위해 실측 자료들을 검토해 본 결과, 균질한 재료를 이용한 실험실 실험결과에서 플럭 이봉분포의 최빈값이 콜모고로브 길이규모와 일치하는 것이 확인되었다. 연안지역에서 측정을 수행한 자료들에서도 이봉분포 또는 다봉분포와 콜모고로브 길이 규모와의 상관성을 찾아볼 수 있었다.
본 연구에서는 저수지의 붕괴로 인한 하류부 하천의 하상변동에 대한 해석을 수행하였다. 저수지 붕괴에 따른 1차원 비평형, 비균일 유사의 이송과 하상 변동을 연구를 위해 CCHE1D 모형을 이용하였다. CCHE1D 모형은 비평형 및 비균일 유사해석을 위해 조정거리와 분류된 입자의 입경을 사용하며, 하상 물질의 교환을 위한 혼합층의 개념이 사용된다. CCHE1D 모형을 1996년 저수지 붕괴가 발생한 Ha!Ha!강 유역에 적용하여 저수지 붕괴로 인한 하류부의 비평형, 비균일 유사이송을 해석하고, 계산 결과를 저수지 붕괴전 후에 하류부 실측 하상과 비교하였다. 또한, 조정계수($L_{s,b}$), 비평형 계수(${\alpha}_s$), 혼합층 두께(${\delta}_m$), 공극률(p')을 포함하는 주요 매개변수에 대한 민감도를 분석하였으며, 대상유역에서는 비평형 계수가 하상변동에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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