만곡부가 연속적으로 발생하는 사행하천은 만곡의 영향으로 2차류가 발생한다. 이러한 2차류의 영향은 하상변동, 제방침식 등의 문제를 발생시켜 사행수로의 흐름특성을 분석하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구들은 실규모 하천의 유속측정의 어려움, 측정이 가능한 시설 및 경제적 제한으로 인해 주로 실내실험에서 측정된 자료를 이용하여 분석을 수행하여 흐름조건이 상이한 실제 하천에서 적용성에 한계가 있어 왔다. 본 연구에서는 상세한 3차원 유속 측정이 가능한 최신 계측기기인 초음파도플러유속계(ADCP)를 활용하여 실제하천과 유사한 흐름 상태 및 지형을 재현한 한국건설기술연구원 안동하천실험센터의 사행도 1.2, 1.5, 1.7의 실규모 사행수로에서 횡단면 측정을 수행하였다. 또한 초음파지점유속계(ADV)를 사행도 1.2의 ADCP 측정 단면과 동일한 횡단면에서 측정하여 공간평균된 ADCP 유속자료를 이용한 흐름패턴 분석의 적용성을 검증하였다. 그 결과 공간평균된 ADCP 유속분포는 시간평균한 ADV 유속분포와 다소 크기의 차이는 발생하였지만 패턴은 매우 유사하게 나타났다. 따라서, 공간평균된 ADCP 유속분포를 이용하여 2차류에 의한 흐름패턴 분석을 수행하였다. 2차류 패턴은 만곡의 위치에 따라 매우 복잡한 형태로 나타났다. 2차류에 의한 최대유속선과 최대수심선의 발생위치를 분석한 결과, 만곡의 정점부를 기준으로 만곡 전인 유입부에서는 이격되고 만곡 후인 유출부에서는 유사한 경로를 나타내고 있었다. 이때의 2차류강도(Secondary Current Intensity; SCI)는 만곡의 정점부 부근에서 최대로 증가했다가 다시 감소하는 결과를 보였다.
본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
우리나라는 기상학적으로 연중 총강수량의 약 2/3가 $6^{\sim}9$월에 편중해서 내리고 있고, 지형적으로 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 경사가 급해 수해를 입을 가능성이 매우 크다. 또한 산업화 및 도시화로 인해 불투수층의 증가로 강수량의 대부분이 직접유출로 기여해 강우초기에 노면상의 오염물질을 급속히 하천으로 이동시켜 오염을 가중시키고 있다. 강우-유출수 처리에 있어서 처리용량 산정 등에 이용될 수 있는 초기강우의 기준은 비점오염원 유출 연구에 있어서 대단히 중요한 요소이며, 지금까지 많은 연구자들에 많은 연구가 이루어져왔다. 그러나 유역을 구성하고 있는 토지피복에 따라 유출특성이 다르고 각각의 연구자들이 제안한 초기강우 기준이 명확하게 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SOM(Self-Organizing Map)이론을 도입하여 본 연구의 시험유역에서 측정된 유출 및 수질자료에 대해 패턴분류를 수행하여 분할구역별 자료의 특성분석을 분석한다.
21C 세종계획 결과물의 태그된 말뭉치를 살펴보면 국어 정보화 측면에서 귀중한 자료가 많이 구축되어는 있으나 말뭉치를 효율적으로 이용할 수 있는 저작 도구가 대단히 부족하다. 본 논문에서는 태그 정보의 조사자가 입력하는 태그의 여러 조합을 다양하게 검색하고 잘못 부착된 태그열 오류가 발견되면 즉시 수정하여 자료의 무결성을 보장하고, 한국어에서 많이 출현하는 문형 패턴을 검색할 수 있는 저작 도구를 설계하고 구현하였다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
이상 기후로 인한 집중호우, 폭우로 홍수 피해의 규모가 커지고 있다. 이러한 기후변동에 따른 불확실성 증가로 홍수 발생의 예측 및 대비가 어려운 실정이다. 이를 위해 홍수를 유발하는 전조 기후 패턴을 찾아낼 수 있다면 중장기 홍수 선행예측을 통한 대비가 가능하다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 활용하여 홍수 발생 시의 기후패턴을 학습시키고 홍수 유발 기후패턴을 판별하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 바탕으로 국내 홍수 발생에 영향을 미치는 기후패턴을 사전에 감지하여 중장기 홍수 예측의 기초자료를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기법을 분석한 결과, 홍수 예측 선행시간을 확보하는데 활용이 가능함을 확인하였으며 향후 국제협력사업 등을 통해 저개발 국가의 홍수 재난 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
한국이 UN 자동차 법규 표준화 기구(WP29) 주관의 소형차 배출가스 시험방법 국제 표준화(WLTP/DHC) 연구에 참여하게 됨에 따라 우리나라의 도로 종류 별, 주행 시간대 별 주행패턴 측정이 요구되었다. 이에 본 연구에서는 WP29에서 제안한 주행패턴 표준화 방법을 토대로, 우리나라의 도로 교통 특성을 반영한 실 도로 주행패턴을 측정하고, 대표성을 갖는 도로 종류 별 주행 시간대별 총 7가지 유형의 주행패턴을 분석하였다. 이를 위해 이동식 차량활동도 모니터링 장비(PAMS)를 이용하여 35,410km의 실주행자료를 수집하였으며, 각 유형별로 분석된 주행패턴은 서로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
국내의 경우 일반적인 2차로 도로터널은 시공경험 및 축적된 제반자료가 풍부하여 표준적인 지보패턴이 제시되고 있으나, 2-Arch 도로터널의 경우 아직 시공경험 및 계측자료가 부족하여 특정지형 및 암질에 대해 별도의 발파설계와 해석을 통해 선정한 지보패턴을 표준적으로 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 적용되고 있는 표준지보패턴에 대하여 하중분담률 및 편토압에 따른 거동을 분석하고 발파진동이 중앙벽체에 미치는 영향을 분석하여 적용된 지보재의 적정성 여부를 검토하였다. 그 결과 표준지보패턴에 적용되는 지보량은 적정한 것으로 나타났으나, 이는 특정지형 및 암질 조건을 고려하여 해석 후 선정된 것으로, 향후 2-Arch 도로터널의 설계 및 시공시 최종적인 표준지보패턴 선정은 대상 터널의 지형조건, 토질조건, 시공조건 등을 종합적으로 고려하여 결정되어야 할 것으로 사료된다.
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
컨테이너터미널에서 사용되는 하역장비의 에너지 소비패턴을 분석하여 효율적인 에너지 소비 관리방안을 제시하고자 한다. 컨테이너터미널의 하역장비는 전기에너지와 유류에너지 소비 패턴의 차이가 있으며, 이를 실적자료를 바탕으로 분석하였다. 또한 하역장비의 상호작용에 의한 대기현상을 발생과정을 분석하여 에너지 소비가 많은 애로공정을 도출하였으며, 하역장비 애로공정의 발생지점을 분석하였다. 에너지 소비 관리방안으로 처리량과 에너지 소비 상관계수 비교, 처리물량 변화 패턴 추적 관리, 하역장비 부족에 의한 에너지 소비 애로공정 관리 등의 3가지를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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