이차원 노즐을 통하여 저밀도 환경으로 팽창하는 희박류의 분석에 있어서 불연속좌표법과 결합된 유한차분법(finite-difference method coupled with the discrete-ordinate method, FDDO)과 직접모사법(direct-simulation Monte-Carlo method, DSMC)이 비교되었다. FDDO를 이용한 분석에서는 충돌적분모델을 도입하여 간단해진 볼츠만식(Boltzmann equation)이 불연속좌표법을 이용하여 물리적 공간에서는 연속이나 분자속도 공간에서는 불연속좌표로 표시되는 편미분방정식군으로 변환되어 유한차분법에의하여 수치해석 되었다. 직접모사법에서는 분자모델로 가변강구모델(variable hard sphere model, VHS)이, 충돌샘플링모델로는 비시계수법(no time counter method, NTC)이 채택되었다. 전혀 다른 두 가지 방법에 의한 노즐 내부에서의 유체흐름 해석결과는 매우 잘 일치하였으며, 노즐 외부의 plume 영역에서는 FDDO에 의한 해석결과가 직접모사법에 의한 해석결과에 비하여 약간 느린 팽창을 보였다.
조사에 따르면 한글 문서에서 사용되는 단어 중 외래어 또는 영어가 포함된 단어가 약 26%정도를 차지하고 있으며, 이는 정보검색의 중요 색인어로 사용된다(권윤형 1996). 그러나 이들 단어들은 서로 같은 단어인데도 영어로 표기되기도 하고 이형의 외래어들로 표기되기도 하여, 정보검색의 효율을 떨어뜨리고 있다. 본 논문에서는 영어 단어와 그에 대응되어 표기되는 외래어들을 찾기 위한 한 단계로서, 영어를 한글로 음차(transliteration)하여 자동표기하는 통계적 모델을 제안하고 실험한다. 제안된 모델은 통계적 기계번역 방식과 그의 한 방법인 문서 정렬(text alignment) 방식에 근거하고 있다. 특히 이 모델에서는 효과적으로 발음의 단위를 분리한 다음 정렬을 하여. 전체적인 계산량을 줄이고 성능도 향상시켰다. 음차표기는 피봇방식과 직접방식의 두가지로 구현하였다. 피봇방식은 영어에서 발음을 생성한 후, 그 발음을 다시 한글로 표기하는 방식이고, 직접방식은 직접 영어 단어에서 한글 표기로 포기하는 방식이다. 두 방식을 제안된 모델을 이용하여 비교 테스트한 결과 직접방식이 보다 정확하게 표준 외래어로 표기하였다.
본 연구에서는 비측량용 시진기의 해석 모델로서 주로 사용되는 직접선형변환(Direct Linear Transformation) 모델의 매개변수로부터 물리적 사진기 매개변수를 산정하는 데 있어서의 정확도를 분석하였으며, 사진측량 작업에서 직접선형변화 모델의 사용을 최적화 하였다. 모의 관측 자료를 사용하여, 다양한 경우에 대하여 물리적 사진기 매개변수를 직접선형변환에 의한 방법과 번들 조정에 의한 방법으로 각각 계산하였으며, 두 결과에 대해 검사점들의 평균제곱근오차를 비교함으로써 직접선형변환을 적용함에 있어서 지상기준점의 배치를 최적화 하였다.
제조 원가는 기업의 목표인 이익의 가장 핵심적인 부분이지만 분석적인 방법론으로 측정하기 어려운 부분이다 단순한 재무적인 구조를 통하여 얻어지는 제조 원가는 현 시장에서 커다란 의미를 갖지 못한다. 따라서 생산 시스템 차원에서 제품의 제조원가 측정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 생산 시스템에서 제품의 제조 원가의 정확한 측정이 가능한 직접 원가 측정 모델과 제조 간접비 측정 모델로 이루어진 제조 원가 측정 모델을 제안하고 이러한 모델을 통하여 생산 시스템의 변화가 제품의 제조 원가에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 직접 원가 측정 모델은 생산되어지는 각 단위 제품별로 직접적으로 쓰여지는 비용에 대하여 제조 원가의 측정이 가능하도록 하였으며, 이러한 각 단위제품별 제조 원가의 총합과는 별도로 제품의 생산에 간접적으로 쓰여지는 비용들은 따로 측정하여 전체 생산 시스템에서의 제조 간접비용을 측정할 수 있도록 하였다. 또한 생산 시스템의 성능(Performance)이 제조 원가 측정 모델에 포함되도록 하여 시스템의 성능에 따른 제조 비용의 변화를 알아 볼 수 있도록 하였다.
사용자와 환경의 변화에 적응하기 위해서 베이지안 네트워크의 다양한 학습 방법들이 연구되고 있다. 기존의 많은 학습방법에서는 학습 데이터로부터 통계적 방법을 통해서 베이지안 네트워크 모델을 학습하는데, 이러한 접근 방법은 학습 데이터를 수집하기 어려운 문제에 적용하기 힘들며, 사용자의 의도를 데이터의 패턴들로만 학습하므로 직접적으로 사용자의 의도를 반영할 수 없다. 본 논문에서는 대화에 기반하여 사용자의 의도를 직접적으로 수집하고, 이로부터 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 연구한다. 제안하는 방법에서는 사용자와의 대화를 통해서 현재의 모델의 잘못된 점 혹은 개선점을 직접적으로 입력 받고, 이를 바탕으로 베이지안 네트워크 모델을 수정하여 데이터의 수집 없이 빠른 시간에 사용자가 원하는 모델을 학습 할 수 있다. 기존의 통계적 기법을 이용한 대표적인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 방법인 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation; MLE) 방법과 제안하는 방법을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.
전 세계적으로 다양한 기후변화로 인해 홍수나 가뭄이 자주 발생하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 하천관리가 필요하며 효율적인 하천관리를 위해서는 직접유출뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다. 건기 및 청천시의 하천유량의 대부분을 구성하는 기저유출은 하천의 건천화와 가뭄 등을 해결하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 땅 속을 이동하는 기저유출의 특성상 정확한 측정이 어려워 직접유출에 비해 제한적으로 연구가 수행되어왔다. 특히 유역의 토지이용변화와 기후변화에 따른 기저유출 변화 특성에 대한 연구는 더욱 미비하다. 따라서 본 연구에서는 토지이용변화를 평가한 후 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화와 토지이용 변화에 따른 기저유출 특성을 분석하고자 한다. 우선적으로 갑천 유역에서의 유출량 모의를 위해 장기간 유역단위 유출 및 수질 모의가 가능한 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량은 자동보정모듈인 SWAT-CUP을 통해 검 보정을 수행하였다. 그리고 토지이용과 토지이용변화 요소간의 관계를 정량화하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S모델을 통해 미래 토지이용변화 자료를 구축하여 SWAT모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오를 SWAT모델 내 기상 입력자료로 사용하였다. 최종적으로 모의 된 미래 유출량은 직접유출과 기저유출 분리가 가능한 WHAT 시스템의 입력자료로 사용하여 미래 토지이용변화와 기후변화를 고려한 기저유출량을 분석하였다. CLUE-S모델을 이용하여 미래 토지이용변화를 예측한 결과 Kappa 값이 0.5 이상으로 미래의 토지이용을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 SWAT모델을 통해 모의된 유출량 검 보정 결과 $R^2$와 NSE가 0.7 이상이므로 모델이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 판단된다. 미래 토지이용변화와 기후변화가 적용된 SWAT모델을 통해 모의된 유출량을 WHAT 시스템에 적용하여 미래 기저유출을 분석한 결과 도시의 증가, 농지의 감소 그리고 미래 극한사상에 따른 첨두유출량의 증가로 인해 전반적으로 직접유출은 증가하고 기저유출은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 도시화 및 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천관리 방안을 수립하는데 방향을 제시 할 수 있을 것이라 판단된다.
본 논문에서는 통계청에서 매월 작성되는 온라인쇼핑동향조사를 위해, 언어모델 전이학습 기반 분류모델 학습 방법론을 이용하여, 관세청 제공 전자상거래 수입 목록통관 자료를 처리하기 위해서 해외 직접 구매 상품군 분류 모델을 구축한다. 최근에 텍스트 분류 태스크에서 많이 이용되는 BERT 기반의 언어모델을 이용하며 기존의 색인어 정보 분석 과정이나 사례사전 구축 등의 중간 단계 없이 해외 직접 판매 및 구매 상품군을 94%라는 높은 예측 정확도로 분류가 가능해짐을 알 수 있다.
현재까지 전자상거래는 클리어언트-서버 중심의 상거래가 대다수를 이루고 있다. 상품을 검색하기 위해서도 전자상거래 사이트에 가입하여 검색해야만 한다. 하지만 P2P(Peer To Peer)는 이러한 서버와 클라이언트 중심의 구조를 탈피하여 사용자들간의 직접적인 정보 교환을 가능하게 함으로써 서버확보라는 비용추가 및 서버에 집중되는 네트웍 문제를 해결하고, 고객과 고객 또는 고객과 제공자들이 직접 거래를 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 진행되고 있는 P2P 비즈니스 모델을 분석하였다.
본 논문은 모델기준적응제어 및 직접토크제어 방식을 이용한 새로운 유도전동기의 센서리스 속도제어 방법을 제안한다. 모델기준적응제어는 기준모델과 조정모델을 설정하고 이들의 출력을 비교하여 조정모델 및 제어를 위한 속도 추정값을 얻는 제어법이다. 그리고 직접토크제어는 토크와 자속을 독립적으로 제어하는 방법으로 토크, 자속 지령치와 전동기 고정자 전압, 전류 값을 이용해 추정한 토크, 자속을 비교하여 히스테리시스 밴드를 거쳐 그 오차를 가장 최소화하기 위한 전압벡터를 선정하여 출력하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 방식의 이론적인 배경 및 타당성에 대해 기술하였으며 모의실험을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
선행 연구에서는 할선강성에 대한 선형해석을 수행함으로써 편리하게 비탄성 설계를 할 수 있는 직접 비탄성 스트럿-타이 모델이 개발되었다. 본 연구에서는 기존 직접 비탄성 스트럿-타이 모델을 개선하여, 반복계산 없이 할선강성에 대한 한번의 선형해석으로 철근콘크리트 부재의 비탄성 설계를 수행할 수 있는 간략화된 직접 비탄성 스트럿-타이 모델 (simplified direct inelastic strut-and-tie model, 이하 S-DISTM)을 개발하였다. S-DISTM은 철근콘크리트 부재를 콘크리트 압축 스트럿과 철근 인장 타이로 모델링한다. 스트럿과 타이 요소는 설계자의 설계 전략에 따라 탄성강성 또는 할선강성의 선형 재료 모델을 사용한다. 스트럿과 타이 요소의 파괴 기준을 정의하기 위하여 콘크리트 압축파괴 및 철근 인장파단 등을 고려하였다. S-DISTM을 사용하여 깊은보, 연결보, 전단벽 등 다양한 전단지배 철근콘크리트 부재의 비탄성 설계를 수행하였고, 비탄성 설계로 결정된 철근양, 변형 능력 등을 기존 실험 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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