기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.
단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.
팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.
World Wide Web은 하이퍼미디어라는 뛰어난 사용자 인터페이스 기능을 제공함으로써 인터넷을 대중화 시켰고, 전자상거래라는 인터넷의 상업화도 가능하게 되었다. 이와 같은 전자상거래에서 필수적인 기술 중의 하나는 사용자가 원하는 상품의 카탈로그를 쉽고 빠르게 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 전자 카탈로그를 정의하고 질의하는 모델을 제안하여 전자 카탈로그 시스템을 보다 쉽게 구축하고 유지하며 사용자의 요구사항을 만족하는 상품에 대한 카탈로그를 보다 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 본 모델의 주된 아이디어는 상품에 대한 정보를 표현하는 기존의 카탈로그와 계층적 검색을 위해 존재하는 분류체계를 통합하여 하나의 객체로 정의하고 그 객체에 대한 질의 언어를 정의함으로써 기존의 카탈로그에 대한 개념을 확장하여 전자 카탈로그 시스템 전반에 관한 검색을 용이하도록 하는 것이다. 확장된 카탈로그는 하나의 객체로 정의되기 때문에 질의에 의해 전체를 필터링해서 일부분만을 보여주거나, 사용자가 원하는 형태로 재구성하는 것이 가능하게 된다. 이를 위해 본 모델에서는 상품에 대한 정보를 그래프 형태로 정의하고 그들을 계층적으로 분류하는 분류 체계에 대해서 설명한다. 그리고 확장된 카탈로그를 각 상품과 카테고리를 노드로 한 그래프 형태로 정의하고 그에 대한 질의어를 제안한다.
ONNX 은 인공신경망 모델 교환을 위한 표준 중 하나이다. 인공신경망 모델을 구현하는 연구자 입장에선 ONNX 형태로 모델을 배포함으로써 이질적인 플랫폼 간의 호환성을 보장받을 수 있다. 서로 다른 플랫폼에서 ONNX 표준에선 ONNX 모델을 실행하는 엔진을 ONNX Runtime 이라고 하는데, ONNX Runtime 은 순수 S/W 형태이거나, 다양한 H/W 가속 기술과 결합된 형태가 있다. 본 논문에선 ONNX Backend Scoreboard 에 등록 되어있는 3 종류의 엔진과 본 논문에서 새롭게 제안하는 C-ONNX 의 성능을 웍스테이션과 임베디드 기기에서 비교해보고 임베디드 기기에 특화된 C-ONNX 의 가능성에 대해 알아본다.
본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.
도시의 과밀화로 인해 건물들은 고층화, 대형화되고 복잡한 형태를 이루고 있어 건물 이용자들에게 2차원의 정보뿐만 아니라 3차원 공간정보의 필요성이 증가하고 있으며 이를 해결하기 위해 3차원 GIS 모델의 활용이 요구되고 있다. 그러나 현재까지 연구되거나 응용되어 온 3차원 모델은 주로 건물 외부형태의 시각화를 위한 것으로 3차원 공간분석에 응용되기에는 한계가 존재해 왔다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델을 공간분석에 적용하는 하나의 방안으로서 건물의 내부공간에서 경로탐색을 구현하기 위한 방법을 제시하였다. 이를 위해 건물 내부의 각 실들과 연결통로 및 기타 시설들을 각각 오브젝트로 분리하여 3차원으로 모델링하였다. 2차원 GIS데이터와 3차원 모델에 각각 벡터기반의 네트워크 모델을 생성하고 DB를 이용하여 두 모델을 연동함으로써 3차원 모델에서 네트워크기반의 경로분석과 탐지기능을 가능하게 하였다.
이 연구는 Sentaurus Device를 이용하여 여러 가지 캐리어 전송 모델에 대한 반도체의 구조적, 전기적, 열적 작용의 변화를 조절함으로써 공정과 설계를 보다 쉽게 개발하는데 도움이 되리라 본다. 즉, 여러 가지 캐리어 전송 모델들은 밀도구배 모델을 기반으로 확산작용과 유체역학, Monto Carlo 전송 모델로 각기 분류할 수 있다. 각각의 모델들은 필수적인 요소에 의존하여 서로 다른 형태로 나타내어 질 수 있다. 이 연구에서는 Sentaurus Device simulation을 통하여 여러 가지 형태의 캐리어 전송 모델의 변화를 시각적으로 관찰할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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