본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.
수자원의 공급적인 측면에서 내륙지역에 비하여 불리한 도서지역은 단기간의 가뭄에도 생활용수가 고갈되어 매년 상습적인 식수난을 겪고 있는 상태이다. 전국 3,170개 섬 중 491개 유인도에 831,295명(2003년)이 거주하고 있으나 상수도 보급률은 28.7%에 불과하다(환경부, 2005). 나머지 71.3%의 도서지역 주민들은 간이 급수시설, 우물, 지붕수 등을 생활용수로 이용하고 있다. 이와같이 도서지역은 상수도 보급율이 열악하여 지하수자원에 대한 의존도가 내륙지역에 비하여 높아 지하수자원을 통해 부족한 용수를 공급받아야 할 실정이다. 용수공급을 위한 지하수의 개발을 위해서 무엇보다 선행되어야 할 것은 도서지역의 지하수개발가능량 평가이며 이의 평가를 위해서는 지하수함양량의 파악이 이루어져야 한다. 지하수함양량 산정 기법 중 하나인 NRCS-CN방법은 선행강우조건, 토지피복상태, 수문학적 토양군 등의 인자들에 의해 산정되어진다. 수문학적 토양군의 경우 대부분의 연구에서 정정화 등 (1995)에 의해 분류된 자료가 이용되고 있었으나 최근 정광호 등(2007)에 의하여 수문학적 토양군이 재분류 되었다. 본 연구에서는 NRCS-CN방법을 이용하여 식수난에 어려움을 겪고 있는 우리나라 서남해안의 14개 도서지역에 대하여 수문학적 토양군의 1995년 분류와 2007년 분류를 적용하여 지하수함양량을 산정하고 비교하였다. 1995년 분류와 2007년 분류에서 지하수함양량과 함양률은 개도, 생일도, 보길도를 제외한 도서지역은 1%미만의 차이로 변화가 거의 없는 것으로 나타났다. 개도, 생일도, 보길도는 1995년 분류에 비하여 2007년 분류에서 $2.2%{\sim}2.8%$ 감소하였다. 따라서 대상지역의 수문학적토양군의 재분류에 의한 지하수함양량 및 함양률의 차이가 미미함을 알 수 있었다. 연평균 함양량은 1995년 분류와 2007년 분류에서 수도가 590.8mm, 583.5mm로 최대값을 가지며 가파도가 270.2mm, 270.5mm로 최소값을 가지는 것으로 나타났다. 함양률의 경우 1995년 분류에서는 개도가 29.8%의 최대값을 나타내었고 가파도가 23.3%의 최소값을 가지는 것으로 나타났으며 2007년 분류에서는 사량도 상도가 28.5%의 최대값을 나타내었고 가파도가 23.3%의 최소값으로나타났다.
실험적 베리오그램의 모델링에 SA(Simulated Annealing)기법을 이용하였다. 최소 자승법의 해를 구하기 위하여 기존의 상용 프로그램에서 많이 이용되고 있는 반복법에 근거한 방법에 비해서 SA 기법은 초기 가정값에 크게 영향을 받지 않고 일정한 모델 인자의 값을 제시하였다. 임의의 초기 가정값을 입력하여도 충분한 반복 계산을 통하여 목적함수의 값이 광역적 최소값으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 베리오그램 모델이 일반적으로 비선형 모델이기 때문에 목적함수의 지역적 최소값으로의 수렴이 문제가 되고 이로 인하여 구해지는 인자의 값이 정확하지 않을 수 있지만 SA 기법을 이용하여 최소 자승법의 해를 구하게 되면 정확한 인자의 값을 구할 수 있음을 확인하였다.
기상청 지진목록에 대하여 지진활동 매개변수 추정을 위한 최소규모를 분석하였다. 한반도 남부지역 전체에 대하여, 규모별 발생빈도의 시간적 변화로부터 규모 3.0이 적절한 최소규모로 추정되었다. 최소규모 3.0이상 지진의 발생빈도로부터 추정된 b 값은 1.11로서 이전의 연구결과에 비하여 크게 나타났다. 한반도 남부지역을 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자로 나누어 최소규모의 공간적 분포를 분석한 결과 많은 지점에서 최소규모에 대한 통계적 기준을 만족시키지 못하는 것으로 나타났다. 통계적 기준을 만족하는 지점은 주로 동부지역에 집중되며, 이 지역에서 최소규모는 $2.4{\sim}3.5$이다. 또한 b 값은 $0.75{\sim}1.73$ 이며, 평균은 1.08로서 한반도 남부지역 전체에 대한 값과 유사하다.
Fishman et al.(1987)의 연구를 시작으로 인공위성 자료를 이용하여 적도지역의 대류권 오존에 대한 연구가 활발해졌다. 적도지역의 대류권 오존의 분포는 Atlantic Ocean에서 최대값을 가지며 Pacific Ocean에서 최소값을 가지는 wave pattern을 보인다. S. America와 S. Africa에서 연중 dry season(6-9월)에 biomass burning로 인해 대류권 오존의 최대값이 나타난다. 인공위성 자료를 이용한 대류권 오존을 구하는 방법은 다음과 같다. (중략)
표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)는 강수량 변동의 정도를 표준화하여 나타낸 지수로, 가뭄 평가에 적용되고 있다. 일반적으로 SPI를 산정할 때는 월 단위의 시간 척도를 적용하며, 장기간의 가뭄에 대해 평가한다. 그러나 시간 척도가 길어질수록 가뭄 발생 후 가뭄을 감지하는 데 걸리는 시간이 더 길어지기 때문에 대처가 더욱 어려워진다. 또한, 기후변화로 인해 가뭄 빈도가 증가하고, 그 정도가 더욱 심화되면서 일 단위의 적용이 필요해지고 있다. 본 연구는 한반도 남부지역을 대상으로 일 단위의 SPI 적용을 위한 최소 시간 척도를 조사하였다. 대상 지역을 강원권, 수도권, 부울경, 대경권, 호남권, 충청권의 총 6개 지역으로 분리하여, 각 지역별, 계절별 최소 시간 척도를 조사하였다. SPI 산정을 위해 후보 분포형으로 Gumbel, Gamma, GEV, Loglogistic, Lognormal, Weibull을 적용하였으며, 시간 척도는 5일부터 365일까지 총 10개로 설정하였다. 본 연구에선 크게 적합도 검정과 정규성 검정으로 진행하였다. 적합도 검정에서는 Chi-square test를 적용하였으며, 이때 일 단위의 짧은 시간 척도를 적용할 경우 누가 강수 시계열의 값이 0으로, 0값이 시계열에 포함되면 SPI의 정확도가 떨어지는 문제가 발생하는데, 이를 보완하기 위해 누가 강수 시계열의 0값을 고려하였다. 마지막으로 각 후보 분포형을 적용하여 산정된 SPI가 표준정규분포에 합당한지를 검증하기 위해 Anderson-Darling test를 수행하였다. 결과적으로 대부분의 지역에서는 봄과 여름의 경우 최소 15일 정도의 시간 척도까지는 적용할 수 있을 것으로 판단되며, 겨울의 경우는 최소 30일 정도의 시간 척도를 적용해야 함을 확인하였다. 지역별로 차이가 크진 않지만, 이러한 연구 결과를 참고하여 각 지역별로 더 나은 가뭄 대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 공동구 도입에 대한 계획 및 설계 단계 이전에 공동구 설치가능 지역과 연장을 개략적으로 결정할 수있는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위하여 자료획득이 가능하며 지역적 특성을 반영하고 있는 교통량, 인구밀도, 방재지수(종사자수) 및 시가화율 4개의 타당성 지표를 사용하였다. 서울시 공동구 설치 가능 지역 중 터널식으로 설치 가능한 노선에 대한 타당성 지표의 평균값과 최소값을 고려하여 설치 기준을 설정하였다. 분석대상 지역은 14개의 권역을 기준으로 200개 지역을 대상으로 하였다. 분석결과 타당성 지표의 최소값을 기준으로 터널식 공동구는 교통량 및 인구 등이 많은 39개 지역에 설치가 적합한 것으로 나타났다. 반면, '군' 단위 등은 '시, 구'에 비하여 인구가 넓게 분포되어 공동구 설치가 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 또한 각 지표의 최소값을 중심으로 지표값이 커질수록 터널식 공동구 설치 지역이 줄어듦을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
사질토의 최대/최소 밀도는 사질토 지반의 중요한 물리적 특성인 상대밀도를 결정할 때 이용된다. 그러나 최대/최소 밀도를 결정하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 각 방법들에 따라 결정되는 값도 달라진다. 본 시험에서는 여러 시험방법의 최대/최소 밀도를 비교하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서 적용된 최대밀도 결정방법은 ASTM, JIS, Simplified 방법 및 Air pluviation 방법이며, 최소밀도 결정방법은 ASTM, JIS 및 Slurry 방법이다. 시험모래는 부산지역에서 얻어진 3가지 모래시료를 이용하였다. 시험 결과, Air pluviation 방법이 가장 큰 최대 밀도값을 주었으며, JIS 방법이 가장 작은 최소 밀도를 나타내었다. 또한 최대밀도를 위하여 JIS 및 Simplified 방법으로 적용한 후 추가적인 다짐을 수행한 결과, Simplified 방법이 입자의 파괴나 입자간의 분리효과 없이 가장 큰 최대밀도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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