우리나라는 서울지역과 수도권 위성도시의 인구분포가 집중되어있으며, 도시지역에 대한 관거 우선 확충에 따라 하수처리구역의 비율이 점차 늘어나고 있다. 초기우수월류에 의한 오염은 비점오염원의 경우로, 발생 및 배출경로가 다양하고 불특정하게 발생한다. 비점 오염원의 유출 농도는 강우 초기에 높게 나타나고, 점차 농도가 낮아지는데, 이러한 강우 특성을 고려하여 오염발생량을 규명하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 중랑천 의정부 지역을 대상지역으로 선정하여, 합류식 하수관거 월류부하를 하수도법 관리수준으로 제어하기 위한 초기우수 처리대상 강우량을 산정하고 강우분포형 및 토지이용도 현황별로 초기월류유량 및 부하특성을 검토하였다. 본 연구에서는 SWMM(Strom Water Management Moder)모형을 적용하여, 매년 홍수기에 발생할 수 있는 다양한 강우분포를 고려하여 대상유역의 토지용도별 합류식 처리구역에 대하여 SWMM 모형의 검·보정 절차를 통해 예측값과 측정값 사이의 상관관계를 분석하였고, 의정부 지역의 초기우수월류 오염부하량의 토지용도에 따른 경향성과, 강우량 및 강우분포, 배수면적에 따른 경향성을 비교하였다.
암반의 초기응력 상태는 방사성 폐기물 지층 처분장의 적합성을 판단하는데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 3차원 개별요소법을 이용하여 스웨덴 방사성 폐기물 처분장 후보지 중 하나인 오스카샴 지역에서 대규모 변형대가 초기응력에 미치는 영향을 살펴보았다. 수치해석에서는 부지조사 과정에서 확인된 변형대를 모델에 포함시켰으며 원거리 지각응력을 경계조건으로 사용하였다. 현지 암반에서 관찰되는 초기응력값의 변화 양상이 수치해석에서도 재현이 됨으로써 수치해석이 암반의 초기응력상태를 이해하는데 유용하게 쓰일 수 있음을 확인하였다. 수치해석을 통한 예측값과 초기응력 측정값과의 차이는 측정된 자료의 양호한 정도, 지질모델 및 변형대의 물성치의 불확실성 등에 기인하는 것으로 생각된다.
EBGM은 자세와 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기법중의 하나이다. 하지만 EBGM을 통한 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 특징점을 추출하기 위해 주어지는 초기값에 상당한 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 얼굴의 윤곽 추출에 우수한 성능을 보이는 AAM을 통하여 EBGM의 초기값을 주고 EBGM을 통하여 개선하는 방법을 제안하였었다. 본 논문에서는 등록자마다 다른 경계값을 갖는 방법을 제안한다. 기존의 경계값에 비해 성능의 향상이 어느 정도 이뤄지는가에 대해 다룰 것이다.
2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다
본 논문에서는 보로노이 다이아그램을 이용하여 오류 역전파 신경망의 초기값을 결정할수 있는 VoD_EBP를 제안하였다. VoD_EBP는 초기 연결 가중치와 임계값을 공학적 계산방법으로 결정함으로써 기존의 EBP에서 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할수 있고 초기부터 빠른 속도로 학습이 진행되므로 학습횟수를 단축시킬수 있다, 또한 VoD_EBP는 은닉층의 노드 수를 보로노이 다각형으로 구분된 클러스터들의 개수로 정할 수있어 신경망 설계에 신뢰성을 향상시켰다. 제시된 VoD_EBP의 효율성을 입증하기 위해 간단한 실험으로 2차원 입력벡터를 갖는 XOR 문제와 3차원 패리티 코드 검출 문제에 대하여 적용하여 보았다. 그 결과 임의의 초기값으로 설정하였던 EBP보다 훨씬 빠르게 학습이 종료되었고, 지역 최소치에 빠져 학습이 진행되지 못하는 현상이 발생하지 않았다.
본 논문은 IEEE 802.11 WLAN 환경에서 최적의 CW(Contention Window) 값을 구하고 해당 값을 네트워크 내의 모든 단말들 및 새롭게 접속할 단말들과 공유하는 방법을 제안하고자 한다. IEEE 802.11 WLAN의 기본 MAC(Medium Access Control) 방식은 DCF(Distributed Coordination Function)를 지원하는데, DCF는 단말의 데이터 전송 성공 여부에 따라 실패 시 CW를 2배로 증가시키고, 성공 시 CW를 초기값으로 초기화시키는 동작을 반복한다. 하지만 이러한 기존의 DCF CW 조정 방식은 하드웨어 칩셋 또는 표준에 정의되어 있는 고정된 CW 초기값을 이용해서 동작하기 때문에 네트워크 상황 및 단말의 수에 따른 동적인 변경을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해 최적의 CW 값을 구하는 연구들이 진행되었지만 기존 연구들은 최적의 CW 값에 대한 단말들의 동기화 과정을 고려하지 못하였고 이는 성능 저하를 발생시킬 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 네트워크 상황 및 단말의 수를 고려하여 최적의 CW 값을 구하고, 해당 값을 단말들과 동기화 시키는 방안을 제시하고자 한다.
대규모 데이터에 대한 특성에 따라 몇 개의 클러스터로 군집화하는 클러스터링 기법은 계층적 클러스터링이나 분할 클러스터링 등 다양한 기법이 있는데 그 중에서 K-Means 알고리즘은 구현이 쉬우나 할당-재계산에 소요되는 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 초기 클러스터 중심들 간의 거리가 최대가 되도록 하여 초기 클러스터 중심들이 고르게 분포되도록 함으로써 할당-재계산 횟수를 줄이고 전체 클러스터링 시간을 감소시키고자 한다.
본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.
성숙도는 콘크리트의 양생 온도이력에서 구해지는 것으로 초기강도 예측을 위한 하나의 유용한 지표가 될 수 있다. 즉 성숙도 이론은 배합이 동일할 때 성숙도 값이 같으면 강도값은 같다는 이론이다. 본 연구에서는 성숙도 법칙의 이론적 전개과정을 살펴보고 그 값을 계산하기 위하여 가장 널리 알려진 Nurse-Saul함수를 검토하였다. 또한 성숙도 함수와 기준온도(datum temperature) 설정을 위한 일련의 포괄적인 실험연구를 수행하였다. 성숙도를 강도값에 연관시키기 위한 여러 가지 성숙도-강도함수를 비교해보고 그 장단점을 분석해 보았으며 이를 통하여 유용한 강도예측함수를 제안하였다. 성숙도 이론의 적용에 있어서 고려해야 할 변수들을 도출하기 위하여 양생조건과 시멘트의 종류, 그리고 물-시멘트비등을 달리 하였으며 이 경우에는 습도나 초기양생온도 등이 변수로 채택되었다. 마지막으로 제안된 함수의 타당성과 정확성을 검증하기 위하여 콘크리트 슬래브를 타설하고 시간단계별로 콘크리트 코아를 채취하여 예측된 강도값과 비교하여 보았다. 본 논문은 실제 콘크리트 구조물의 초기강도 예측을 위해 매우 유용할 것으로 사료되며 현장품질관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
고추장 반제품은 산업화를 위한 공장산 고추장의 품질에 중요한 영향을 미치는 것으로 숙성 중의 특성변화는 사용하는 재료, 배합비율, 제조방법, 숙성조건 등에 따라 그 품질에 영향을 미치게 된다. 고품질의 공장산 고추장을 생산하기 위하여 소비자의 기호성이 높으며, 다양한 생리적 기능성을 가지고 있는 국내산 매실엑기스를 0%(M0), 10%(M10), 20%(M20), 30%(M30)의 농도로 선첨하여 공장산 고추장 반제품을 제조한 후 숙성 중 물리적 특성을 조사하였다. 초기수분함량은 52.2∼54.7%로 매실엑기스 함량이 많을수록 높으나 숙성이 진행됨에 따라 다소 감소하였다. 색도는 L(lightness)값이 39.4∼62.9로 매실엑기스 함량이 많을수록 낮은 수치를 나타내었으며 M0, M10, M20으로 갈수록 증가하나 M30은 완만히 감소하였고 a(redness)값은 -2∼4.9로 매실엑기스 함량이 많을수록 높은 수치를 보이며 증가하였으며, b(yellowness)값은 12.0∼l9.6으로 다소 증가하였으며 M10이 약간 높은 수치를 나타내고 M0의 증가폭이 큰 것으로 나타났다. 점도는 매실엑기스 함량이 많을수록 낮은 수치를 나타내었으며, 초기에 감소하다가 증가하는 추세를 보였다. 수분활성도는 매실엑기스 함량이 많을수록 높은 수치를 보였으며 숙성이 진행됨에 따라 감소하였다. 회분은 8.8∼l6%로서 M0, M10의 값이 감소하다가 증가하였으며 M0의 수치가 높고, M20은 초기 약간 증가하다가 감소하였으나 그 변화는 미미하고 M30은 증가하다가 완만히 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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