본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.
최근 데이터 활용이 중요해지고 있는 시대인 만큼 데이터센터의 중요도도 높아지고 있다. 하지만 데이터센터는 24시간 가동되는 막대한 전력을 소모하는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 데이터센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이거나, 트래픽을 예측하는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 가변적으로 서버를 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망(Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 되며, 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키 피디아(WikiPedia) 서버의 트래픽 데이터양을 수집한 뒤 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델이 유의미한 성능을 보이며, 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
서로 갈등적인 관계에 있는 다중 기준 하에서 다양한 국가 전력 시스템을 정량적으로 비교하는 데에는 전력 시스템의 비교 지표가 필요하다. 이러한 비교 지표를 산출하기 위하여 해석적 망형 과정(Analytic Network Process; ANP) 모델 가운데 상호 의존도 수중이 낮은 되먹임 모델 및 상호 의존도가 없는 독립성 모델이 개발되었다. 이러한 ANP 모델은 구성요소로 교점들(nodes)과 상호작용 관계를 표현하는 가지들(arcs)을 포함하고 있다. 의사결정 목표 교점에는 세 가지 유형의 리스크 성향이 포함되었다. 이러한 리스크 성향은 원자력 발전소 같은 위험 설비에 대한 전문가(그룹)의 리스크 성향이며, 더 구체적으로 말하면, 리스크 감수 성향, 리스크 혐오 성향, 리스크 중립 성향 등이다. 여기서 수행된 연구의 주요 목적은 ANP 모델을 구성하는 교점들 가운데 하나인 평가 기준 교점에서의 변화가 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향을 해석하려는 것이다. 이러한 모델 변이가 비교 지표에 미치는 영향을 알아보기 위한 사례 연구에서 각 발전원의 특성을 비교할 평가 기준은 기준 사례와 비교 사례 각각에 대하여 상이하게 선정되었다: 기준 사례의 경우에는 보건성을 대표하는 생명 단축 [yr/TWh], 환경성을 대표하는 지구 온난화 [$g\;CO_{2}-eq./kWh$], 사회성을 대표하는 지속가능 정도[-], 경제성을 대표하는 발전 단가 [\/kWh] 등이 선정되었다; 반면에, 비교 사례의 경우에서는 보건성을 대표하는 사고 사망 [death/GWh]만이 다르고 나머지는 동일하게 선정되었다. 이러한 보건성을 대표하는 생명 단축 또는 사고 사망의 선정은 다음과 같은 비교 지표에 영향을 미친다는 것이 발견되었다: (1) 되먹임 모델에서는 성향 가중치 및 기준 등급에 영향을 준다. (2) 되먹임 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다.
본 연구에서는 BIM과 GIS간 공간정보 상호 운용성을 위해 BIM과 GIS의 대표적인 중립 모델인 IFC와 CityGML간의 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 규칙 정의 메타 데이터를 제안하고 구현 한다. 이를 위해 IFC와 CityGML의 맵핑을 위한 구조를 분석하고 이를 바탕으로 BIM과 GIS간 정보 상호 운용성을 위한 속성 정보 맵핑을 위한 메타 데이터를 제안한다. 메타 데이터는 BIM 모델과 GIS 모델 간의 연결을 위한 연결 정보, 관점 별 맵핑 규칙, 맵핑 규칙을 정의한 연산자와 속성 정의로 구성된다. 이 구조를 설계하고 XML로 표현하였으며, 이를 이용해 속성 정보를 자동 맵핑하는 시스템을 구현하였다.
최근들어 철근콘크리트 슬래브와 벽의 연결부에 적용 가능한 열교차단장치에 대한 연구가 다수 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 열교차단장치가 적용된 슬래브의 균열 전 탄성거동, 균열 후 항복거동 및 극한강도까지 적용이 가능한 해석모델을 제안하고, 실험결과와의 비교를 통하여 제안 모델의 정확도를 검증하고자 하였다. 해석모델은 변형률 적합조건과 힘의 평형개념을 적용하였으며, 이 때 구성 재료의 응력-변형률 관계는 재료실험 결과를 적용하였다. 해석모델의 신뢰성 검증을 위해 모멘트-곡률 관계, 하중단계에 따른 중립축을 실험결과와 비교하였으며, 제안된 해석모델은 실험결과로 획득한 전체적인 휨거동 양상과 거의 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 조명 변화에 강인하며 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리 작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며 단위분산 값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의 특징추출을 가능하게 한다. 본 실험 결과는 또한 83개의 내적상태와 일치되는 다양한 얼굴표정들에서 임의로 선택된 표정영상들을 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 수행함으로써 다양하고 자연스런 얼굴 표정 인식을 가능하게 하였다.
본 연구는 프리캐스트 콘크리트 포장 시공을 위하여 공장에서 미리 제작된 콘크리트 슬래브를 리프팅을 할 때 리프팅 위치에 따른 슬래브의 응력변화를 기준으로 슬래브의 손상을 최소화할 수 있는 가장 안전한 최적 리프팅 지점을 선정하기 위하여 수행되었다. 리프팅 시 슬래브의 응력분포를 분석하기 위하여 유한요소법을 이용한 모델을 사용하였으며 슬래브 규격은 시험시공에서 사용한 크기를 적용하였다. 리프팅은 항상 슬래브의 수직방향으로 수행하지는 않기 때문에 수직으로 리프팅 하였을 때와 $60^{\circ},\;30^{\circ}$로 경사각을 주어 리프팅 하였을 때의 응력변화 특성을 분석하였다. 또한 리프팅 지점은 항상 슬래브의 중간 깊이인 중립축의 위치가 아니기 때문에 중립축으로부터 7.5cm. 15cm만큼 수직편심을 주어 리프팅하였을 때의 응력변화 특성도 분석하였다. 그리고 실제 시공 시 지점부분에 보강을 하는 것을 염두하여 지점부 응력집중현상을 무시한 경우와 보강이 없을 경우의 응력집중현상을 고려한 경우로 나누어 분석하였다. 이러한 해석을 통해 리프팅 경사각과 편심에 따른 최적 리프팅 위치를 선정하였으며 미국의 PCI기준과도 비교 분석하였다.
이 연구에서는 철근콘크리트(reinforced concrete, RC) 기둥의 휨 거동을 비교적 간단한 방법으로 평가하기 위해서 모멘트-곡률 관계를 단순화하였다. RC 기둥에서 주철근 배근을 이상화하고 힘의 평형조건 및 변형률 적합조건에 기반하여 초기 휨 균열 발생, 인장철근 항복 도달, 최대 내력 및 최대 내력 도달 후 최대 내력의 80% 시점에서의 내력과 중립축 깊이를 산정하였다. 기둥의 최대 내력 이후의 콘크리트 압축연단 변형률은 Kim et al의 구속된 콘크리트 응력-변형률 관계를 이용하여 산정하였다. 단순화된 모멘트-곡률 관계로부터 환산된 기둥의 횡하중-횡변위 관계는 다양한 변수하에서 수행한 기둥 실험결과와 잘 일치하였다. 고려된 각 단계에서의 모멘트와 중립축 깊이는 주철근 지수, 횡보강근 체적지수 및 축력 지수의 함수로 모델링하였다. 결국, 기둥의 곡률 연성은 콘크리트 압축강도 및 주철근과 횡보강근의 양과 함께 작용 축하중비에 중요한 영향을 받았다.
본 연구에서는 원통형 연소실에서 발생하는 고주파 연소불안정을 연소응답함수와 n-$\tau$ 음향 불안정 해석방법을 사용하여 예측하였다. 열역학적 변수들과 속도는 시간 평균성분 및 변화성분으로 분리하여 선형으로 전개하였으며, 유동은 비회전류로 가정하여 속도 포텐샬 함수를 위한 지배방정식으로 수식화하였다. 연소응답의 계산에는 화염면 상, 하류에서의 연소실반응과 화염면에서의 연속조건이 적용되었다. 연소응답은 압력간섭계수 n과 감응시간지연 $\tau$로 변환되어 중립불안정한계를 결정하였다. LOX-RP1 추진제 조합의 원통형 연소실에서 연소압력 및 추진제 혼합비의 변화는 연소 음향반응과 중립불안정에 영향을 주지 않으나, 긴 거주시간에 의한 화염면 발생의 지연과 화염면 하류에서의 공간은 고주파 연소불안정의 발생에 강한 영향을 주는 것으로 예측되었다. 결과적으로 연소의 음향응답에는 추진제의 거주시간, 연소실 형상조건과 노즐에 의한 감쇠효과가 중요한 파라메터인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 전장 환경 요소 및 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 통합하여 관리하는 전투 공간 모델(Battle Space Model)을 제안한다. 전투 공간 모델은 전장의 지형 정보와 환경 요소를 저장하는 Geographic Information System(GIS) Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보에 전장 환경 요소의 영향을 고려하는 Propagator Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 저장하는 Logger Model, 그리고 플랫폼 모델 간의 상호 작용(encounter) 시점을 예측하고 상호 작용 시점까지 시간을 건너뛰는 Spatial Encounter Predictor(SEP) Model로 구성된다. 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성되어 있는 플랫폼 모델과 추가 작업 없이 직접 연결하기 위해, 전투 공간 모델 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성하였다. 본 연구에서는 전투 공간 모델을 적용하여 수중운동체 교전 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 플랫폼 모델 각자가 반영하던 전장 환경 요소를 전투 공간 모델이 일괄적으로 반영함으로써 플랫폼 모델 개발을 단순화 할 수 있었다. 또한 각 플랫폼 모델은 다른 플랫폼 모델과의 정보 교환을 고려하지 않고 전투 공간 모델과의 정보 교환만을 고려하면 되므로, 플랫폼 모델을 중립적으로 구성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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