분 논문은 현재 고속국도와 일반국도 ITS를 위한 핵심 검지장비인 영상검지기에 대한 성능이 차량의 속도그룹별로 분석했고, 통과차량의 속도저하에 의한 검지자료의 부정확성의 원인을 규명한 후, 이에 대한 해결책을 제시했다. 분석 결과, 속도 자료의 경우에는 차량의 통과속도가 50kph 이하로 떨어질 때부터 성능이 저하되고, 교통량과 점유율의 경우에는 30kph 이하일 때부터 성능이 저하되는 것으로 분석되었다. 그러나 속도의 경우에는 최저 성능그룹의 정화도가 88%였으나, 교통량과 점유율의 경우에는 각각 75%와 73%로 나타나 상대적으로 속도 정확도가 크게 감소했다. 통과차량의 속도저하에 의해 영상검지기 자료가 부정확한 이유는 속도가 감소할 경우 차간거리가 감소하여 영상검지기가 연속한 두 차량을 구별하지 못함으로 인해 발생하는 것으로 분석되었다. 영상검지기의 이러한 성능저하를 방지하기 위한 최적 설치높이는 현실적인 여건을 감안하여 $17m{\sim}21m$로 제안했다.
난용성 인산염을 가용화시키는 균주를 염류직접 및 인산과다처리 재배지로부터 다수 분리하였다. 다수의 균들은 대다수가 tri-calcium phosphate의 가용화능을 가진 균주들이 었고 hydroxyapacte의 가용화능을 가진 균주가 소수있었다. 본 연구는 hydroxyapatite 가용화능을 가진 분리균주 Klebsiella sp. DA7l-1의 배양특성에 따른 난용성 인산염(hydroxyapatite, tri-calcium phosphate, aluminium phosphate), pH변화 및 배양온도에 따른 인산염의 가용화특성 등을 조사하였다 인산 가용화능은 유기산 생성과 밀접한 관련이 있다고 많이 보고되어 졌지만 아직 pH저하에 따른 인산 가용화의 정확한 기작은 확인이 되지않은 상태이며 배지내의 pH저하는 균주의 유기산 생성에 따른 것으로 사료되어진다. 조사한 결과 배양시간 12 이후부터 pH 저하를 나타냈으며 pH저하는 균생육에 영향을 미치지 않는 범위내에서 이루어졌으며 pH가 저하된 상태의 배지 조건에서 균의 생육이 계속될수록 인산가용화능이 높게 이루어졌다. 또한 DA7l-1은 초기 pH에 영향을 크게 받지 않았으며 일반 토양의 온도와 비슷한 조건의 온도에서도 가용화 능력이 뛰어난 것으로 나타났다.
낙동강에는 2010-2012년 4대강 사업 완료 후 8개의 다기능 보가 설치되었다. 보 설치로 인해 물의 체류시간이 증가하고 보 상류에는 정체수역이 광범위하게 형성되었다. 이후 지속된 가뭄과 여름철 고온현상이 겹치면서 남조류의 과잉성장(녹조현상)이 빈번히 발생하여 수생태계 건강성에 문제를 초래하는 등 사회적 이슈로 자리잡게 되었다. 조류의 과잉성장을 해결하기 위해 정부에서는 총인(TP) 방류수 수질기준 강화, 펄스형 방류기법 운영 등 대책을 추진하였으며, 녹조 우심지역을 선정하고 지역 특성에 맞는 대응방안을 수립하여 추진하고 있으나, 그 효과가 국부적이고 일시적이어서 근원적 대책 마련이 필요한 실정이다. 일반적으로 남조류의 과잉성장에 영향을 미치는 요소는 높은 영양염류(질소, 인)와 유기물 농도, 고온과 안정적인 성층강도, 그리고 남조류의 생리적 특성 등으로 매우 다양하기 때문에 정확한 발생 원인의 분석이 어려운 경우가 많다. 그러나, 보에 의해 흐름이 조절되는 하천에서는 유량, 유속 및 수온성층 등이 남조류 성장과 천이특성에 가장 민감한 영향을 미친다. 선행 연구사례에서는 유량과 남조류 생체량이 서로 반비례 관계를 가진다는 점과 상 하층간의 온도차(수온성층)가 남조류 우점과 밀접한 관련이 있다는 것을 보였다(Sherman et al. 1998). 따라서 최근 국내에서도 보의 관리수위를 낮추어 유속을 증가시키고 체류시간을 감소시켜 녹조문제를 완화하려는 노력이 추진 중이다. 하지만 하천의 수질은 물리적, 화학적, 생물학적 요인들의 복잡한 상호작용의 결과이므로, 단기간의 측정 결과로 보 수위 저하의 효과를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 이를 과학적으로 평가하기 위해서 수리 수질 생태의 연동해석이 가능한 수치모델을 활용할 필요가 있다. 수치모델은 매개변수를 충분히 보정한다면, 다른 모든 요인은 동일한 조건에서 보 수위 저하만의 영향을 예측하는데 활용가능하다. 본 연구의 목적은 낙동강 수계 중류에 위치한 칠곡보-강정고령보 구간을 대상으로 3차원 수리 수질모델인 EFDC를 구축하고, 실측 자료를 이용하여 모델을 보정한 후 보 관리수위의 저하운영 시나리오에 따른 수질과 남조류의 시 공간적 변동 특성을 분석하는데 있다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
위성영상을 이용한 감독분류에서 훈련집단의 선택은 분류정확도에 많은 영향을 미친다. 일반적으로 훈련집단의 특징이 명확한 순수화소를 선택할 경우 전체 정확도가 높은 반면, 저해상도 영상이거나 식별이 불분명하여 혼합화소를 선택하면 정확도는 저하된다. 그러나 실제 영상분류를 수행할 때 순수화소만을 훈련집단으로 선택하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 혼합화소를 훈련집단으로 선택하였을 경우 적합한 분류기법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 소수의 순수화소를 훈련집단으로 선정하여 분류정확도를 산출하고 같은 수의 혼합화소를 이용한 분류결과와 정확도를 비교하였다. 연구 결과, 혼합화소를 사용한 분류기법들 중 SVM의 정확도가 가장 높았으며, 순수화소를 이용한 분류결과와도 가장 작은 차이를 보였다. 따라서 훈련집단으로 혼합화소를 선택할 가능성이 높은 건물 및 녹지혼합지역에서는 SVM을 이용한 영상분류가 가장 적합할 것으로 판단된다.
소비자의 신용 대출 규모가 점차 증가하면서 기업에서 고객의 신용 등급에 의한 정확한 고객 분류를 필요로 하고 있다 이를 위해 판별 분석과 신경망의 역전파(BP: Back Propagation)를 이용한 고객 분류 시스템이 연구되었다. 그러나, 판별 분석을 사용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 비정규 분포의 고객 데이터의 영향으로 여러 개의 판별 함수와 판별점이 존재하여 분류 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 신경망을 이용한 방법은 불규칙한 신용 거래의 성향을 보이는 고객 데이터에 의해서, 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 최대의 분류 정확률을 보이는 분류자를 얻지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 분류 정확률을 저하시키는 단점을 해결하기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 고객의 신용 등급을 분류하는 방법을 제안한다. SVM은 SV(Support Vector)의 수에 의해서 학습 성능이 좌우되므로, 불규칙한 거래 성향을 보이는 고객에 대해서도 높은 차원으로의 매핑을 통하여, 효과적으로 학습시킬 수 있어 분류의 정확도를 높일 수 있다 하지만, SVM은 근사화 알고리즘(Approximation Algorithms)을 이용하므로 분류 정확도가 이론적인 성능에 미치지 못한다. 따라서, 본 논문은 점진적 앙상블 SVM을 사용하여, 기존의 고객 분류 시스템의 문제점을 해결하고 실제적으로 SVM의 분류 정확률을 높인다. 실험 결과는 점진적 앙상블 SVM을 이용한 방법의 정확성이 기존의 방법보다 높다는 것을 보여준다.
최근 지구온난화로 인한 기후변화로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화 되고 있는 추세이다. 이와 같이 기후변화에 의한 강도 높은 국지성 집중호우의 영향으로 막대한 인명 및 재산 피해를 주고 있으며, 이를 최소화하기 위한 대안을 마련하기 위해서는 정확한 홍수량 산정과 홍수방지 시설물들이 필요하다. 본 연구에서는 탐진강 하구부의 홍수방어계획 수립을 위해 가상의 분수로 설치 유무에 따른 수리특성을 비교 분석하고자 HEC-RAS모형과 RMA-2모형을 적용하여 모델링을 수행하였다. 먼저 1차원 수리모형인 HEC-RAS모형을 이용하여 탐진강 본류의 홍수위 저하 효과를 검토한 결과 현 상태와 비교했을 때 분수로 설치 시 홍수위가 최대 0.35m저하 되는 것으로 분석되었다. 2차원 수리모형인 RMA-2모형을 적용하기 위해 유한요소망을 구축하고 탐진강 본류 및 분수로의 흐름특성을 분석하였다. 그 결과 분수로 분류 후 탐진강 본류의 유속 및 수위가 저하되는 것으로 나타났으며, 분수로의 유속은 대체적으로 3.0m/s이하로 분석되었다. 분수로 설치 시 탐진강 본류의 홍수량이 일부 감소하나 유사이송능력도 함께 감소하여, 탐진강 하구부 하상퇴적이 예상됨으로 향후 추가적인 연구를 통해 합리적인 홍수방어계획을 제시할 예정이다.
자발두개내압저하(spontaneous intracranial hypotension)은 기립성 두통을 특징으로 하는 질환이며, 영상기법의 발달과 질환에 대한 인식이 높아짐에 따라 발견 빈도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 이전에는 이 질환에서의 특징적인 뇌 자기공명영상 소견들이 많이 알려져 있었다. 그러나 최근에는 척추에서의 뇌척수액 누출이 원인으로 알려짐에 따라 척추 자기공명영상 소견이 주목받고 있다. 또한 뇌척수액 누출 부위를 정확히 확인할 수 있는 초고속 CT 척수조영술(ultrafast CT myelography), 디지털 감산 척수조영술(digital subtraction myelography) 등이 개발되었다. 이 종설에서는 자발두개내압저하의 진단, 척추 자기공명영상 소견, 최신 영상검사법과 치료에 대해 다루고자 한다.
LCL 필터는 스위칭 고조파를 저감하는 저역통과필터로써 L 필터에 비해 경제적이며 효과적인 스위칭고조파 감쇄능력을 갖는다. 하지만 LCL 필터는 L 필터에서 존재하지 않은 공진문제를 야기한다. 이러한 LCL 필터의 공진현상은 계통주입전류의 품질을 저하시키고 LCL 필터의 고조파 억제성능을 저하시킬 수 있는 잠재적 요소이다. 최근에는 스위칭 고조파 및 LCL 필터 공진성분 뿐만 아니라 기본파 주파수 부근의 저차 고조파 성분도 계통주입전류를 왜곡시키는 원인의 하나로 밝혀져다. 그러므로 LCL 필터를 설계하기 위해서는 주요 주파수 영역에서의 정확한 필터동작해석이 요구된다. 본 논문은 기본파 주파수, 공진주파수, 스위칭주파수에 대한 L 필터와 LCL 필터의 주파수응답을 통해 필터의 동작을 해석하며, 시뮬레이션을 통해 계통주입전류의 스위칭 고조파 및 저차 고조파를 저감하기 위한 최적의 필터인덕터 비율을 제안한다.
문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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