일반적으로 정적 분석은 자동으로 후 조건은 유추할 수 있지만 전조건은 유추하지 못한다. 만약 전조건을 분석할 수 있다면 프로그램을 부품 별로 분석 할 수 있게 되고 이는 계산 양을 줄이면서도 유의미한 결과를 가지는 분석을 가능하게 한다. 본 연구는 정수 구간 도메인에 한해 기존 정적 분석을 변형하여 양방향 분석정보를 토대로 전조건을 유추하는 방법을 처음으로 제시한다.
본 논문은 ECG의 긴장과 이완상태를 자동으로 인식하기 위해서 SOM 학습을 이용한다. 기존의 ECG 연구는 자극원의 유무에 따라서 정상상태와 변화상태를 비교하여 데이터를 분석하였다. 본 연구에서는 피험자를 ECG로 측정하여 분석한 후 SOM학습을 이용해서 자동으로 긴장과 이완상태를 분석한다. 실험은 피험자에게 슈팅게임을 하게 한 후 ECG로 측정한다. SOM 입력벡터는 측정된 ECG의 HRV분석으로 시간분석과 주파수분석의 특징벡터들을 추출한다. 특징이 추출된 입력벡터들은 SOM으로 학습하여 자동으로 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식할 수 있었다. ECG와 SOM학습의 매칭도 결과는 71%의 정확도를 보였다.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 사용되는 표준어가 아닌 SMS의 변형된 어휘 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하였다. 통신 어휘들의 문자열 사전 구축 방법으로 통신어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법과 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, 그리고 문맥을 고려하는 방법을 비교-분석하고 실험 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
목차 및 권말색인과 같은 인쇄형태의 정보내용에 대한 구조화된 접근방식에서 착안하여 전자 문서의 내용에 대한 새로운 형태의 접근방식을 개발할 수 있는데, 이를 위한 방안으로 용어 자동분류 기법이 있다. 본 연구에서는 용어의 의미모호성 문제를 해결하는 동시에 용어간 계층관계 표현이 가능한 자동분류 기법으로 퍼지 클러스터링 기법을 제안하고, 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 퍼지 c-means 기법에 대해 분석하고자 한다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 지식의 자동 획득(Simulation-Based Automatic Knowledge Acquistion) 가능성을 제시한다. 이을 위한 작업 단계는 다음과 같다. 첫째, 지식 제공자에 의한 대상(domain) 관련 초기 인과 관계 정보 입력 단계, 둘째 경험 베이스 탐색에 의한 확장된 정보 생성 단계, 세 번째로 생성되어진 정보를 사용하여 대상 반영 모델을 구축하는 단계, 네 번째로 구축된 모델을 시뮬레이션하고 수행 결과의 분석을 통해 새로운 지식을 획득하는 단계로 구성된다. 제안된 지식 획득 방법은 ,대상에 관계된 개념과 개념들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 표현틀로 이용하는 유연한 구조를 사용하였고, 또한 생성된 모델의 시뮬레이션 결과를 분석함에 의해 새로운 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 있도록 하였다.
최근 홍수파 또는 댐 및 보 등의 하천구조물과, 본류와 지류의 합류로 인해 발생하는 배수영향 등으로 하천에 고리형 수위-유량관계가 나타나 수위-유량관계식의 신뢰도가 저하된다고 판단되는 대하천 본류와 합류부 인근 지류에서 초음파유속계 측정결과를 지표로 활용하는 자동유량장치가 현재 58개소에 도입되어 운용되고 있다. 그러나, 최근 4대강 사업으로 다기능보 설치 등 하천의 수리적 특성이 변동하였고, 지류에서 주로 운용되는 수위-유량관계 기반 유량관측소에 본류-지류합류로 인한 배수영향으로 고리형 수위-유량관계가 형성될 경우, 지류 수위관측소를 자동유량관측소로 대체할 필요성이 제기되고 있다. 또한, 기존 자동유량관측소의 경우 홍수량이 기준이하로 나타날 경우 수위-유량 관계식으로 대체하는 경우도 있는데 적용기준이 명확하지 않다. 본 연구에서는 신규 자동유량장치 설치, 기존 수위관측소의 자동유량관측소대체, 자동유량관측소에서 수위-유량관계곡선의 활용 기준 마련 등을 명확하게 판단하기 위해 고리형 수위-유량관계 패턴을 분석하고 배수영향구간을 산정하여 제시하고 지류 수위관측소의 존속여부, 유량자료의 적절성을 판단할 수 있는 방법론을 제시 하고자한다. 이를 위해, 다기능보 설치 및 지류-본류로 인한 지류하천의 배수영향과 홍수파에 의한 고리형 수위-유량관계의 양상을 다양한 수문사상에 대해 분석하였다. 분석방법으로는 대상유역을 선정하고, 대상유역에 대한 부정류 모형을 구축하기 위해 HEC-RAS 모형을 사용하고, 대상유역에 대한 HEC-RAS 지형자료와 유량입력자료를 구축한다. HEC-RAS 부정류 모형 구축 후 다양한 본류와 지류의 유량을 가정하여 고리형 수위-유량 발생 패턴을 분석한다. 지류-본류 합류 영향의 경우, 본류영향의 유무를 고려하여 상승된 수위의 비율로부터 일정 유의수준을 두어 배수영향구간을 산정한다. 다기능보의 영향은 다기능보 설치 전후를 가정하여 영향을 분석한다. 본 연구에서는 시범구역으로 하류에 창녕함안보가 위치한 낙동강과 합류하는 남강과 하류에 달성보가 위치한 낙동강과 합류하는 금호강을 대상하천으로 하여 위 분석방법을 적용하였다. 분석결과 남강의 경우 지류 유량이 작은 경우에도 본류 유량이 상대적으로 큰 경우 배수영향에 의한 고리형이 나타났고, 다기능보에 의한 배수영향은 매우 적은 것으로 나타났다. 또한, 지류의 유량이 큰 경우 홍수파에 의한 고리형 관계도 발생함을 알 수 있었다. 금호강의 경우 또한 마찬가지로 본류의 유량에 의해 발생하는 고려형 관계가 지배적임을 알 수 있었다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 95%의 유의 수준을 기반으로 고리형 발생 여부를 확일할 수 있는 모노그래프를 남강, 금호강에 대해 작성하여 수위-유량관계 기반 유량 산정의 적절성을 판단하는 기준으로 제안하였다.
수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.
많은나라에서 온라인교육및 오프라인교육 장점을 결합한 혼합형학습을 개설하고 운영하는 중이다. 그러나, 온라인 윈격 강의 기반 Mooc 강좌는 졸업율이 5~10%미만으로, 매우 낮은 수준이다. 그러므로, Web 기반에서 언제, 어디서나, 누구나 간편하게 강의를 수강할 수 있는 온라인 Mooc 원격 교육 강의를 수강하는 학생들의 졸업율을 높이기 위해서는, 반드시 학생들의 강의 이해도 자동분석 및 자동 학사 경고 시스템을 도입 해야만 한다. 특히, 우리나라가 교육 선진국으로 진입하기 위해서는 오답율 자동판단 SW개발, 강의 자동요약 SW, 혼합형 학습 수준별 강의 기반 취약과목 자동분석 SW 교육을 개발해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 강의내용 자동요약 시스템, 오답 자동 경고 시스템, 취약과목 자동판단 알고리즘을 제안 하고 모의실험 하였다.
3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
자동 띄어쓰기란 컴퓨터를 사용하여 띄어쓰기가 수행되어 있지 않은 문장에 대해 띄어쓰기를 수행하는 것이다. 이는 자연언어처리 분야에서 형태소 분석 전에 수행되는 과정으로, 띄어쓰기에 오류가 발생할 경우, 형태소 분석이나 구문 분석 등에 영향을 주어 그 결과의 모호성을 높이기 때문에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 기계학습의 방법 중 하나인 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행하고 심층 학습의 방법 중 하나인 양방향 LSTM/CRFs (Bidirectional Long Short Term Memory/CRFs)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행한 뒤 각 모델의 성능을 비교하고 분석한다. CRFs 모델이 양방향 LSTM/CRFs모델보다 성능이 약간 더 높은 모습을 보였다. 따라서 소형 기기와 같은 환경에서는 CRF와 같은 모델을 적용하여 모델의 경량화 및 시간복잡도를 개선하는 것이 훨씬 더 효과적인 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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