4차 산업혁명의 도래로 데이터의 중요성이 커지는 상황에 따라, 해외 각국은 데이터 장기보존 기술 연구를 추진하고 있다. 반면 우리나라는 행정정보 데이터세트가 기록관리 영역으로 법제화됐으나, 구체적인 장기보존 방안이 부재한 상황이다. 이에 본 연구는 여러 선행연구에서 행정정보 데이터세트 보존포맷으로 제안된 SIARD(Software Independent Archiving of Relational Database)에 대한 기초, 교차 검증 시험을 수행했다. 먼저 기초 검증 시험은 SIARD 포맷이 보존할 수 있는 데이터세트의 데이터, 구조, 기능 등을 도출하는데 방점을 두었다. 두 번째 교차 검증 시험은 DBMS 종류에 구애받지 않는 SIARD의 상호호환성 검증에 목적을 두었다. 2차례 검증 시험 결과, SIARD 포맷으로 JSON, UROWID 데이터 타입, FK(Foreign Key), 함수 계열 요소를 보존할 수 없으며, SIARD 2.0 표준에 명시된 기능과 실제 SIARD Suite이 제공하는 기능에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 실증적 검증 시험을 진행했으며, SIARD Suite의 기능을 보완하는 개발 방안과 SIARD Suite을 국내 환경에 맞춰 효율적으로 개발할 수 있는 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.
본 연구에서는 강우에 따른 사면 내 지반특성 변화와 사면붕괴 형상을 실험적으로 규명하기 위하여 인공강우장치와 모형토조를 이용한 실내모형실험을 수행하였다. 이를 위하여 균질한 모래를 대상으로 모형 실험을 수행하였으며, 계측장치를 이용하여 강우침투에 의한 사면 내 포화양상을 조사하였다. 모형사면은 30°의 경사면에 35°의 사면경사로 조성하였고 강우강도는 50 mm/hr를 적용하였다. 토층의 깊이는 모형토조의 크기를 고려하여 35 cm로 선정하고 TDR센서는 깊이별로 설치하여 시간에 따른 지반특성 변화를 고찰하였다. 실험결과 강우 시 모형사면은 강우침투로 인하여 지표에서 지중으로, 선단부에서 정상부로 포화가 진행됨을 알 수 있다. 즉, 강우의 침투로 인하여 사면의 선단부가 먼저 포화되고 이후 지속적인 강우로 인하여 포화의 영역이 사면의 선단부로부터 정상부로 확대됨을 알 수 있다. 모형사면의 붕괴는 사면의 선단부에서부터 붕괴가 시작되어 이후 사면의 정상부로 확장되는 진행성 사면붕괴가 발생되었으며, 최종 사면붕괴시점에서 붕괴면적이 급격하게 증가하였다. 또한 활동면은 원호활동의 형태로 발생되었다. 한편, 사면 내 모관흡수력이 흙-함수특성곡선(SWCC)에서 산정된 공기함입치(AEV)에 이르게 되면 사면붕괴가 발생되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
SNU 1.5MV 반데그라프 가속기의 표적상자 전단에서 사용될 자기 4극 렌즈를 제작하고 그 광학적 특성을 측정 및 분석하였다. 렌즈의 칫수는 자극 길이 180mm, 구경 반경 25mm, 자극편 반경 28.75mm이며 자극과 철심의 재료로는 탄소강 KS-SM40C를 사용하였다. 코일은 자극 당 480회 감아 공냉식을 채택하고 있다. 제작한 렌즈에 직류 전류 2.99$\pm$0.03A를 흘리며 Hall 탐침소자를 써서 r,$\theta$,z의 각 방향에 대해 여러 지점에서 자장 요소 $B_{\theta}$, $B_{\gamma}$을 측정하였다. 측정된 자료에 대한 면적 적분과 직교성 다항함수 fitting을 통하여 렌즈 중심에서 자장 구배 G=566.3$\pm$2.1 gauss/cm, 렌즈축 상에서 유효길이 L=208.3$\pm$1.44mm로 나타났다. 렌즈의 다극 요소는 최소자승법을 써서 20극까지 결정하였다. 결과로서 렌즈 중심의 18mm 반경 이내의 영역에서 6극 요소 대 4극 요소의 비는 1.4$\pm$0,9% 이하이고, 기타 다극 요소들은 모두 0.5% 미만임을 얻었다.
본 논문은 중국인 학습자들이 많은 오류를 나타내는 한국어 /ㄹ/발음을 중심으로 중국인 학습자들의 음성 신호 파라미터들을 한국인의 것과 비교하였다. 설측음 혹은 탄설음의 변이음으로 나타나는 한국어의 /ㄹ/ 발음에 대한 중국어의 유사 발음과의 관계를 언어학적 관점에서 알아봄으로 많은 오류를 보이는 이유를 확인해 보았다. 본 논문에서는 신호의 에너지, 시간 영역에서의 파형, 주파수 성분 분석이 가능한 스펙트로그램, 자기 상관 함수를 이용해 구한 피치 (F0), 포먼트 주파수 (f1, f2, f3, 그리고 f4) 등을 사용하여서 음성학적 측면에서 비교 분석 하였다. 본 논문에서 사용한 데이터는 국어학적 분석을 통한 제시어로 구성한 것을 사용하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 에너지와 spectrogram 분석의 결과를 보면, 중국인 학습자는 한국어 /ㄹ/ 발음에서 한국인 화자들과 많은 차이를 보인다. 이외의 다른 음성 신호 파라미터들에서도 차이가 나는 것을 알 수 있다. 본 논문이 비교한 파라미터들을 이용하여서 중국인 화자가 한국어 학습시 나타나는 오류들을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
지금까지 Martin 등(1999)의 선형관계식에 의한 스폴링 깊이 평가법이 널리 이용되어 왔으나, 이 방법은 원형 공동에만 적용될 수 있으며 실제 스폴링 발생현장에 적용한 결과 과대평가하는 결과를 보였다. 한편, 스폴링 폭을 평가하는 방법은 아직까지 제시되어 있지 않아 적절하게 평가가 이루어지지 못했다. 그러나, 스폴링 영역에 대한 적절한 보강을 위해서는 스폴링 깊이와 스폴링 폭에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 연구에서는 스폴링 관측사례와 스폴링 발생현장의 CWFS 수치해석 사례를 통해 3가지 스폴링 평가인자의 함수로 표현되는 정규화 스폴링 깊이와 정규화 스폴링 폭의 선형회귀식을 도출하였고, 통계추론에 의한 95% 신뢰구간을 통해 회귀식의 신뢰성을 검증하였다. 제안된 선형회귀식으로부터 예측된 스폴링 깊이와 스폴링 폭은 회귀관계의 분산도를 고려한 가중치를 적용함으로써 현장관측결과를 합리적으로 예측할 수 있었다.
동일한 재료를 사용하고, 식품명이나 음식명이 같음에도 불구하고 동일한 중량에서 식품의 영양성분이 편차를 나타내는 경우가 많이 있다. 그 원인은 조리 방법과 조리 공정에 따른 음식의 수분함량과 깊은 관계가 있다. 개인의 건강 맞춤형 식단을 설계하고, 정확한 열량과 양분을 공급하기 위해서는 조리 공정이나 조리 방법에 영향을 받지 않는 음식 데이터의 표시 방법이 필요하다. 이 연구에서는 동일한 식자재나 식품이 함수율의 차이로 인해 다른 식자재나 식품으로 분류됨으로 데이터베이스의 복잡성과 활용측면의 어려움이 증가하는 문제를 개선하기 위해 건물중(乾物重) 기반의 식품 데이터 표시를 제안하고자 하며, 이를 위해 식품재료로서 쌀의 특징과 쌀을 재료로 한 다양한 쌀 가공 식품의 물성에 대하여 수분의 변화에 따른 주요 영양성분의 변화를 고찰하고, 이를 통해 식품 데이터를 정규화 하기 위한 예시로서 쌀의 건물중 기반 영양 표시를 제안하고자 하였다. 동일한 재료로 가공된 32종의 쌀 가공 식품 데이터는 수분 분포에 있어 1.1~95%, 에너지량은 20~415kcal, 단백질은 0.3~9.1g, 지질은 0.1~3.9g, 탄수화물은 4.4~91.0g의 범위로 매우 넓은 영역에 분포하고 있다. 그러나 수분영향을 제거하고 고형물로 환산한 쌀가공 식품의 100g 당 영양성분은 에너지량의 최대값과 최소값의 범위는 376.9~421.1kcal, 단백질의 최대값과 최소값의 범위는 4.3~12.6g, 지질의 최대값과 최소값의 범위는 0.1~4.1g, 탄수화물의 최대값과 최소값의 범위는 80.5~95.1g 로 나타났다. 수분 중량을 포함한 음식의 영양성분 데이터에 비해 최대값과 최소값, 데이터의 표준편차가 90%이상 감소하고, 정규화되는 경향을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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