본 논문에서는 항공전장 환경의 구축을 통한 항공 무기체계의 가상시험에 환경적 영향을 반영하여 모의할 수 있도록 환경데이터를 제공하기 위한 내용을 수행하였다. 항공 전투 시뮬레이션에서 전투 개체들이 모의하는 작전은 환경 영향에 의하여 그 달성 결과가 달라져야 한다. 본 연구에서는 항공 전투 시뮬레이션 시스템에 합성전장환경 구축을 위해, 실제 항공 전장환경을 분석하여 합성전장환경을 설계한다. 설계한 합성전장환경의 구현을 위해 적합한 실제 환경 데이터를 수집하고, 수집된 환경데이터를 기반으로 합성전장환경 구축을 위해 공간 보간법(GIS, Geographic information system interpolation)을 활용하여 데이터를 가공한다. 본 논문의 최종 목적은 항공 전투 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하기 위해 대기 환경 속성의 스펙트럼 중 시뮬레이션에서 요구하는 속성을 도출하여 합성전장환경을 설계하고, 실제 대기 데이터를 기반으로 설계된 합성전장환경을 구현한다. 구현된 합성전장환경을 분산 시뮬레이션 시스템에서 환경 데이터 요구에 대해 전장환경 데이터를 제공하여 시뮬레이션 시스템이 실제 환경 데이터에 기반한 합성전장환경을 시뮬레이션에 반영할 수 있게 한다.
화산 유리질 암석인 진주암을 대상으로 60-150${\circ}C$의 온도 범위에서 다양한 농도의 알칼리 용액으로 수열 처리하므로서, 유리질 성분의 변질 양상 및 제올라이트의 합성 과정을 폐쇄계의 조건에서 연구하였다. 진주암을 속성 기원 제올라이트의 생성 환경에 해당되는 80${\circ}C$ 및 pH=8-12의 조건에서 100일간 처리하여도, 양간의 단순 용해 양상이 인지될 뿐 제올라이트는 합성되지 않았다. 여기서 처리 용액의 pH가 증가함에 따라, Si과 Al의 농도는 점진적으로 증가되지만 Si/Al의 농도비는 감소하는 경향을 나타내었다. 진주암을 0.1M 이상의 NaOH 용액으로 수열 처리하여 Na-P, 아날심, 체바자이트, Na-X와 같은 제올라이트를 합성하였다. 대개 100${\circ}C$를 경계로 60-100${\circ}C$의 온도 범위에서 Na-P, 그리고 100-150${\circ}C$에서 아날심이 주로 합성되었다. Na-P의 합성 과정에서 시료에 대한 용액의 혼합 조성비가 낮은 경우(<10ml/g)에 체바자이트, 그리고 처리 용액의 NaOH 농도가 높을 경우 (>3M)에 Na-X가 Na-P에 수반되어 생성되는 양상을 볼 수 있다. 제올라이트 합성 과정에 있어서 진주암질 유리의 알칼리 용액에 의한 변질은 화산 유리의 속성 변질에 의한 천연 제올라이트 생성 과정과 같은 용해${\cdot}$변질 반응(incongruent dissolution)의 형식으로 진행되는 것으로 해석된다. 그러나 반응 속도론적인 측면에서 보면, 이 실험으로부터 도출된 제올라이트의 합성 조건들은 화산 유리의 속성 변질에 의한 천연 제올라이트 생성 조건의 해석에 직접 적용될 수 없을 것으로 생각된다.
문자-음성 합성기 (Text-To-Speech, TTS)에서 해결되어야 할 문제점 중의 하나는 음소의 연결 부위에서 발생하는 불연속성이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 저역 여파기를 이용한 스무딩 기법을 적용하였다. 제안된 스무딩 기법은 스무딩의 정도를 제어하는 필터 계수를 현재 합성하고자 하는 문맥에 따라 결정하여, 경계에서의 불연속성을 효과적으로 제거하고 스무딩으로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 억제하였다. 스무딩 정도는 현재 합성된 음성의 불연속 정도와 주어진 문맥으로부터 예측된 불연속 정도를 통해 결정하였으며, 문맥으로부터 불연속 정도의 예측은 음소 정보를 입력, 불연속 값을 출력으로 하는 CART(Classification And Regression Tree)를 통해 이루어진다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 코퍼스 기반 연결(corpus-based concatenative) 문자-음성 합성기를 기본 시스템으로 사용하였으며, 청취 테스트에서 60%이상 의 청취자가 제안된 스무딩 기법을 통해 합성된 음성이 스무딩 기법이 사용되지 않은 경우와 비교하여 명료성과 자연성 면에서 우수하다고 판단하였다.
분산 컴퓨팅의 새로운 패러다임인 웹서비스(web service)는 W3C에서 정의한 네트워크 상에서 컴퓨터들 간에 상호작용을 하기 위한 소프트웨어 시스템이다. 웹서비스는 웹서비스의 제공자와 사용자간의 상호 인터페이스를 통해 이용된다. 복잡한 웹서비스는 다른 웹서비스들의 합성으로 이루어질 수 있으며, 웹서비스의 합성에 대한 기법들은 많이 연구되었다. 본 논문에서는 웹서비스의 질적 수준을 높이기 위하여 서비스의 비기능적인 속성인 QoS를 고려한 웹서비스의 합성을 연구한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 중계사이트로 하여금 웹서비스 합성 및 QoS 정보 그래프를 통해 최신의 웹서비스의 합성 및 QoS 상태 정보를 저장하도록 하며, 이를 통해 웹서비스의 사용자가 복잡한 웹서비스를 요청했을 때 QoS 상태 정보를 이용하여 동적이며 QoS를 고려한 웹서비스의 합성을 통해 보다 빠르고 보다 적합한 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다.
심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.
가상현실에서의 사운드는 충돌이나 접촉 등의 인터랙션을 전달함에 있어서 그래픽 영상보다도 효과적인 경우가 많다. 그러나, 기존 연구에서는 발생 가능한 충돌음을 임의적으로 녹음한 후 실시간에서 단순 재생하는 방법으로 재현하고 있는 것이 대부분이다. 그러나, 가상환경은 미리 주어진 시나리오에 의해 플레이되는 것이 아니기 때문에 실시간으로 주어지는 인터랙션에 대해 적합한 충돌음을 실시간에 합성해야 한다. 본 논문에서는 녹음된 음의 단순재생을 피하고 실시간 가상환경의 충돌음 발생 요인을 바탕으로 유사한 물질의 충돌음을 하나의 대표 모델로서 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모든 샘플들을 저장하는 대신 하나의 고유음과 필요한 속성 표현을 제공하는 것이다. 이러한 고유음 표현은 실시간에 속성 요소의 변형에 의해 다양한 상황에 적응적인 음을 생성하게 된다. 이러한 충돌음 표현의 생성과 타당성을 파악하기 위해 충돌음을 방생시키는 물질들에 대한 진동음의 스펙트로그램 분석을 행하였고, 유사 물질별로 하나의 고유음 표현을 생성하여 해당 물질의 실제 충돌음과 비교함으로써 주요 주파수 패턴의 유사함을 확인하였다.
본고는 국내 통신상품 결합전략을 도출하기 위해서 각 상품들을 소비자들이 어떻게 평가하는가를 분석하였다. 이를 위해서 각 상품의 가치에 영향을 미치는 다양한 속성을 서비스 특성, 서비스 가격, 그리고 기업이미지로 크게 분류하고 소비자들이 이들 개별상품의 가치를 평가할 때 각 속성들을 중요시하는 정도를 측정하였다. 따라서 본고의 연구주제는 결합되기 이전, 이후의 각사 서비스들의 인지가치 속성별로 기업 및 결합상품에 대해 중요하게 생각하고 있는지 논의하였으며, 마지막으로 통신 3사의 결합 시나리오에 따른 평가와 기업들의 대응 전략 방향에 대해 논의하였다. 결론적으로 각 통신 상품들은 그 구성 상품들의 속성에 따라 소비자들에 의해 다르게 평가되고 있으므로 각 기업들은 자신과 경쟁자들의 소비자 가치의 비교에 의해 자신들의 경쟁력을 극대화하기 위한 결합전략 시나리오를 도출하거나, 자신들의 상품 속성 중에서 가장 시급하게 보완해야하는 부분을 파악할 수 있다. 국내 통신 3사의 사례에서는 B사와 A, C사의 전략에 차별점이 있었으며, A, C사는 기업이미지와 서비스 특성에 대한 소비자의 평가를 향상시키기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 결합상품 확장의 6가지 시나리오분석에서는 전반적으로 A사의 QPS 확장이 가장 유리하였으나, B, C사의 강점을 활용한 DPS의 확장시 순차적인 시나리오로 가합성의 급격한 하락을 방지 할 수 있을 것으로 분석되었다. 상기와 같은 결과는 각 영역에서 고른 지배력을 보유한 기업도 있으나, 특정분야 강점이 있는 기업이 상대적인 약점을 보완하며 순차적인 차별화를 이룰 경우 경쟁력의 강화에 기여할 수 있음을 보여주는 것으로 기존의 연구에 비해 이론적, 실무적 공헌점이 크다고 볼 수 있다. 또한, 소비자들의 평가에 의한 가합성 지수가 각 기업들의 노력에 의해서 변화될 수 있음을 가정할 때 이러한 시나리오 플래닝은 각 상품의 속성별로 각 기업들의 투자와 홍보가 동시에 고려되어야 함을 보여주는 연구 성과라고 할 수 있다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 거품 입자의 물리적 속성을 활용하여 가상 시뮬레이션 장면에 맞는 거품 사운드를 합성하고 사운드의 물리적 현상을 기반으로 사운드의 크기를 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 현실에서는 사운드의 근원지와 청중의 위치 관계에 따라 사운드 크기의 차이가 나타타는 것을 쉽게 관찰할 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 효율적으로 풀어내기 위해 복잡한 3차원 유체의 움직임을 분석하는 게 아닌, 2차원으로 투영된 입자의 유동을 분석하여 사운드를 합성하고 제어하는 방식을 소개한다. 우리의 방법은 거품 사운드의 크기를 효율적으로 조절할 수 있도록 스크린 공간에서 계산된 거품 입자의 속도와 위치를 활용하여 청중의 위치 관계 및 사운드의 방향성을 확인하고, 이를 통해 거품 사운드를 사실적으로 합성하였다.
내적 암호화 방식은 비밀키와 암호문 사이에 파인 그레인 관계를 제공하는 암호학적 프리미티브이다. 본 논문은 완전한 속성 은닉 보호를 수행하는 새로운 IPE 방식을 제안한다. 제안한 IPE 방식은 합성 위수의 bilinear groups에 기반한다. 본 논문에서는 이중 암호화 시스템 체계를 사용하여 제안한 IPE의 완전한 속성 은닉 보호를 증명한다. 성능 분석에서 기존의 IPE 방식들과 제안한 IPE 방식의 연산량과 메모리 할당량을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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