전력 평가를 위한 전이 밀도 전파에 대한 개선된 방법을 제안한다. 제로 지연 모델을 위한 전력 평가는 전력 소모의 하한 경계 값에 대한 적절한 기준이다. 전력 예측을 위한 하한 값으로 제로 지연 모델을 사용한 전이 전파 방법에 대한 연구가 있지만 전이 밀도 전파 과정 중 잉여 요소들을 제거하지 못하였다. 본 연구에서는 전이 전파 밀도 동작을 분석함에 의하여 잉여 요소들을 제거할 수 있는 향상된 신호 전이 밀도 예측 기법을 제안한다. 실험에 의하면 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 상대적으로 양호한 예측 정확도를 나타낸다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 에이전트 시스템들은 협동적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 고객의 취향에 맞는 상품을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 다른 고객들과의 상관 관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관 계수를 이용한다. 그러나 이 방법은 오직 두 고객 사이에서 두 고객 모두 평가를 한 상품이 있을 때에만 상관 관계를 구할 수 있으므로 예측의 정확성이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 이웃 선정 방법에 대한 문제점을 보완하기 위하여 비슷한 선호 패턴을 가지는 고객들를 보다 적절히 군집화하여 이 군집에 속한 고객들의 평가를 기반으로 협동적 필터링 기술을 수행하는 방법을 제안하고, 기존의 협동적 필터링 기술과의 비교 실험을 통해 성능을 평가 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.
제조 산업에서 4 차 산업혁명의 바람이 불면서 다양한 시도들이 진행되고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 실제 제조 환경에서 효과적으로 시스템을 구축하는데 어려움을 겪고 있는 장비 정비 예측 시스템에 대한 새로운 서도를 통해 그 가능성을 평가해 보았다. 이 논문에서는 최근 여러 분야에서 성능 적으로 상당한 성과를 올리고 있는 Machine Leaming 기반으로 예측 성능 평가를 진행 했다.
인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.
컴퓨터 비전 분야에서 직선은 사용자에게 기본적인 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 중요한 정보이다. 직선검출을 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되는 방법은 하프변환이다. 그러나 하프변환은 처리시간 비용이 높은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위한 방법으로 직선의 방향예측을 이용한 하프변환을 제안한다. 먼저, 영상의 각 화소의 기울기를 바탕으로 방향정보를 획득하고, 획득한 방향정보를 일정한 범위로 조정한다. 다음, 범위 조정된 방향정보의 확률질량함수를 구하고, 그것의 평균과 표준편차를 문턱치로 사용하여 영상에서 직선의 방향을 예측한다. 그리고 예측한 방향에 대하여 하프변환을 수행하여 영상에서 직선을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교 평가에서 그 우수함을 보였다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
본 연구에서는 원전격납구조물과 같이 고품질의 대형 매스콘크리트의 설계, 시공, 품질예측 및 관리에 필요한 구조물 건전성 평가시스템 구축의 일환으로 수화열 예측 프로그램을 개발하였다. 개발된 수화열 예측 프로그램은 국내에서 생산된 시멘트 및 결합재의 화학조성성분, 분말도와 같은 기초정보 및 배합정보를 입력하여 경시변화에 따른 수화발열량을 계산하는 방식으로서 기존의 연구결과를 바탕으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 배합환경조건을 고려하여 초기배합온도 3종류(10, 20, $30^{\circ}C$)로 실험한 단열온도상승 실험 결과와 비교해 보았으며, 좋은 상관성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
복지사각지대 발굴은 복지 서비스가 필요하지만 수혜를 받지 못하고 있는 국민을 찾아내서 지원해주는 정부 시스템이다. 본 연구는 이 복지사각지대 발굴 관리 시스템의 효용성을 높이기 위해, 발굴 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 방법으로, 발굴 과정에서 사용하는 속성을 선택하고 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 속성의 유효성을 검증하고, 검증된 속성 집합을 선택한 뒤, 예측 기준을 결정하는 세 단계로 구성되며, 이 방법을 통해 기존 복지사각지대 예측 모델의 개선에 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 환경에서 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. SRS에서 센서 메타데이터를 안정적으로 송신하기 위하여 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 하지만 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템과 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 비교평가 한다. 또한 통신사별로 경로예측 정확도를 측정한다. 성능 측정의 통계적 신뢰도를 높이기 위하여 실험 데이터를 10-묶음 교차검증을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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