LiDAR 자료로부터 3차원 공간 정보체계를 구축하기 위하여 LiDAR 포인트를 지면과 비지면 포인트로 분리하고 비지면 포인트를 각각의 개체(건물, 수목, 기타 인공 구조물 등)별로 분리하는 과정이 필수적이다. 그러나 LiDAR 자료는 불규칙한 분포의, 방대한 양의 포인트로 구성되어 있어 이를 처리하기 위한 특별한 형태의 자료 구조 체계의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 유사한 고도를 갖는 인접한 포인트들로 클래스를 형성하여, 새로운 포인트에 대하여 기존 클래스 포인트들과의 인접성 및 고도 유사성을 검토함으로써 분류를 수행하였다. 이를 위하여 원 LiDAR 자료 구조를 이용하였으며 결과적으로 지면과 비지면의 분리 및 각 비지면 개체간의 분리를 동시에 수행할 수 있었다.
1962년 Armstrong 등에 의해 second harmonic generation(SHG) 의 이론이 완성된 후 SHG 효율을 높이기 위한 방법으로 비선형성이 큰 물질의 개발과 더불어 위상정합(phase matching)을 만족시키는 여러가지 방법이 연구 되었다. 특히 위상정합의 경우 지금까지는 복굴절을 이용하는 방법이 널리 사용되었으나 이 경우 입사광의 파장이 제한적이고, 많은 무기물 결정에서 비선형광학계수의 가장 큰 텐서 성분인 $d_{zzz}$를 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 반면 유사위상정합(Quasi-phase matching:QPM) 은 비선형광학계수( $d_{zzz}$)의 방향을 결맞음 길이(coherence length)마다 분극반전 시켜주어 2차 조화파의 진폭을 길이방향으로 계속 증가시키는 방법으로 구역반전된 길이를 조절하면 거의 모든 파장에 대해 비임계 위상정합( $d_{zzz}$ 사용)이 가능하고, 2차 조화파가 기본파의 전파경로에서 벗어나는 walk-off 현상이 없어 SHG 전환효율을 극대화할 수 있다. (중략). (중략)
본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
FAQ 시스템은 주어진 질문과 가장 유사한 질의를 찾아 이에 대한 답을 제공하는 시스템이다. 질의 간의 유사도를 측정하기 위해 문장을 벡터로 표현하며 일반적으로 TFIDF, Okapi BM25와 같은 방법으로 계산한 단어 가중치 벡터를 이용하여 문장을 표현한다. 하지만 단어 가중치 벡터는 어휘적 정보를 표현하는데 유용한 반면 단어의 의미적인(semantic) 정보는 표현하기 어렵다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 딥러닝을 이용한 문장 임베딩을 구축하고 단어 가중치 벡터와 문장 임베딩을 조합한 문장 유사도 계산 모델을 제안한다. 또한 문장 임베딩 구현 시 self-attention 기법을 적용하여 문장 내 중요한 부분에 가중치를 주었다. 실험 결과 제안하는 유사도 계산 모델은 비교 모델에 비해 모두 높은 성능을 보였고 self-attention을 적용한 실험에서는 추가적인 성능 향상이 있었다.
본 연구는 프랜차이즈 브랜드가 다양한 제품군으로 브랜드를 확장하는 상황에서 모브랜드 제품과 확장브랜드 제품간 유사성 차이를 살펴보고, 각 확장제품과 모브랜드 제품간 유사성이 확장브랜드에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는지 규명해 보고자 하였다. 연구결과, 제품간 유사성은 확장제품에 따라 다르게 나타났다. 또한, 유사성이 높은 제품과 낮은 제품간 인식적 태도 및 행동적 태도를 살펴 본 결과, 유사성이 높은 제품은 인식적 태도, 행동적 태도 모두 높게 나타났다. 한편, 음식속성 유사성이 기술적 유사성에 비해 태도에 미치는 영향이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과들은 프랜차이즈 브랜드의 브랜드확장전략에 있어서 중요한 시사점을 제시해 준다.
본 논문에서는 핵심어 검출의 성능을 향상시키기 위한 새로운 후처리 방법을 제안한다. 일반적으로 핵심어 검출 시스템에 의해 검출된 상위 n개의 후보 단어들의 우도(likelihood)는 비슷한 경우가 많다. 따라서, 한 음성구간에 대해 음향학적으로 유사한 핵심어들간의 오인식 가능성이 높아진다. 그러나 기존의 핵심어 검출에 사용된 후처리 방법은 음성의 모든 구간에 같은 비중을 두고 우도를 평가하므로 비슷한 음향학적 특징을 가지는 유사한 핵심어들의 비교에 적합하지 못하다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 후보단어들의 부분적인 음향학적 특징 차이에 기반한 가중치를 우도 계산 시에 반영함으로써 보다 변별력을 높이는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법을 이용하여 유사한 후보단어들간의 변별력을 높일 수 있었고, 인식율이 93%일 때, 우도비검사 방법에 비해 19.6%의 false alarm rate을 감소시킬 수 있었다.
구조물의 비탄성 지진응답을 예측하기 위하여 수행되는 진동대 실험(Shaking Table Test)과 준정적 실험(Quasic-Static Test)의 각 장점을 조합한 유사동적 실험(Pseudodynamic Test)은 실물 크기 구조물의 비탄성 거동온 파악하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 유사동적 실험에서는 구조물에 변위이력의 정확한 가력 및 측정이 가장 중요하다. 측정된 변위와 계산된 변위의 차를 조절오차(Control Error)라고 하며, 임의의 단계에서 측정된 변위를 조정하므로서 그 다음 단계의 조절오차 및 측정오차(Measurement Error)를 감소시킬 수 있다. 따라서 개선된 유사동적 실험의 알고리즘을 얻을 수 있다.
이 논문에서는 시간을 따라 바뀌는 비동기 채널에서 안테나 배열을 쓸 때 유사 최대우도 검파기를 생각했다. 제안한 유사 최대우도 검파기는 먼저 빔을 만든 뒤 상관을 없앤다. 채널 매개변수를 추정하도록 역 여파 신호의 상관행렬 고유분해를 바탕으로 한 방법을 제안하였다. 제안한 알고리듬이 나쁜 전파환경에서도 적은 손실 안에서 채널벡터를 잘 추정하는 것을 모의실험으로 보였다.
협동적 여과를 이용한 추천 시스템은 데이터의 희소성 문제(sparseness problem)와 초기 추천 문제 (cold-start problem)에 대해 취약점을 가지고 있다. 협동적 여과를 이용한 추천 시스템에서 사용하는 선호도 데이터에 아이템들의 전체 수량에 비해 매우 적은 양의 아이템 선호도만 존재한다면 사용자들의 유사도 측정에 문제를 발생시켜 극단적인 경우엔 협동적 추천이 불가능할 경우가 발생한다. 이와 같은 문제는 선호도 데이터에 나타난 아이템들의 총수에 비해 사용자가 선호(구매)한 아이템이 극히 적은 수량으로 존재하기 때문이며 새로운 사용자의 경우에는 아이템 선호도 정보가 전혀 없기 때문에 유사 사용자를 추출하지 못하여 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 희소성이 높은 선호도 데이터를 희소하지 않은 상태로 변형하는 희소 데이터 변형 기법을 제안한다. 희소 데이터 변형 기법은 희소데이터에 나타난 사용자와 아이템의 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 희소성이 높은 선호도 데이터를 변경하고, 변경된 선호도 데이터를 협동적 추천에 적용하여 추천 성능을 향상시킨다. 이와 같은 선호도 데이터 변경 기법을 데이터 블러링(data blurring)이라 한다. 몇가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.
유역에서 발생하는 토양침식의 경우 하천과 가까운 거리에 있는 토사는 하천으로 유입될 가능성이 크지만 하천으로부터 멀리 떨어진 토사는 강우에 의해 하천으로 이송되는 양이 줄어든다. 하천의 유사유출량을 예측하는 것은 유역과 하천의 관리측면에서 기본적인 사항이다. 따라서 유역에서 발생되는 토사량 중 하천으로의 유사유출량을 계산해 낼 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유역에서의 토양유실량을 계산하고 강우 시 유출되어 하천으로 유입되는 유사유출량을 예측하여 하천의 유사유출량을 분석하는 것이다. 하천의 유사유출량을 분석하는 방법은 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 RUSLE와 GRID를 이용하여 토양유실량을 계산하고, 유사전달비 방법과 경험적 방법을 이용하여 유사유출량을 산정하였다. GIS를 이용하여 유역의 DEM자료와 경사도, 토양도, 토지이용도를 구축하여 RUSLE의 입력자료로 사용하였다. 연구대상지역은 광주광역시에 있는 영산강상류 유역을 선정하였다. 토양유실량은 LS인자를 계산하는 방법에 따라 3가지 방법을 적용하였고 각 방법별로 2가지의 유사전달비 추정방법을 적용하여 6가지 경우에 대해 유사유출량을 산정하였다. 그리고 건교부의 경험적 방법에 의한 유사유출량과 상대적 크기를 비교하였다. 본 연구에서 산정된 유사유출량은 댐이나 하도의 계획, 설계, 관리, 재해영향평가에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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