DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.
In this paper, we deal with the development of an optimal design program for a dual-band of 0.92 GHz and 2.45 GHz with shorting pin and slot by using evolution strategy. the optimal shorting pin, coaxial feed and H-shaped patch are determined by using an optimal design program based on the evolution strategy. To achieve this, an interface program between a commercial EM analysis tool and the optimal design program is constructed for implementing the evolution strategy technique that seeks a global optimum of the objective function through the iterative design process consisting of variation and reproduction. The resonance frequencies of the dual-band antenna yielded by the optimal design program are 0.92 GHz and 2.45 GHz that show a good agreement to the design target values.
특정한 기능을 하는 DNA 조각은 특정한 염기 서열들을 가진다. 이를 이용하여 특정 조각의 DNA 서열을 위치 점수 행렬을 이용하여 표현할 수 있다. 하지만 찾고자 하는 DNA 부분들이 완전히 밝혀진 것이 아닐 수 있다. 따라서 현재 밝혀진 정보만을 이용하여 위치 점수 행렬을 만들 경우, 실제 서얼 패턴이 아닌 편중된 정보가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 위치 점수 행렬의 혼합 모델을 이용하여, 각각의 특정 군집들을 대표할 수 있는 행렬들을 구분하여 구성하였다. 본 논문에서는 약 22개의 염기로 구성된 microRNA 서열 중, 초반부의 8개의 염기 서열정보를 이용하여, 이들 위치의 서열상의 특성을 확인해 보고자 하였다. miRNA 서열을 대표하기 위한 위치 점수 행렬들은 구분하여 만들고, EM 알고리즘을 이용하여 학습한다. 학습 결과 얻어진 혼합 모델과 은닉 변수를 통해 microRNA들을 군집화하고, 각각의 군집에 속한 microRNA 서열의 특성을 확인한다.
본 논문에서는 보다 정밀한 깊이 정보를 추출하기 위하여, 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합 기법을 개발한다. 우선 촬영된 환경에 따라 발생하는 스테레오 영상의 노출 차이를 보상하기 위하여, 전체 영상에 대하여 전역적으로 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 계산된 3 차원 누적 분포 함수를 기반으로 순위 영상을 생성하고, 밝기 기반의 강인한 초기 정합을 수행한다. 다음으로 지역적인 밝기 변화에 강인하도록, 초기 깊이 정보를 바탕으로 EM 알고리즘을 수행하여 객체와 배경에 해당되는 깊이 정보를 분리한다. 분리된 영역 정보를 기반으로 각각의 영역의 대하여 다시 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 이를 기반으로 최종적으로 전경과 배경의 차등적인 정합을 수행하여 지역적인 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합기법을 개발한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 확인한다.
베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
개인 휴대통신 주파수 대역에서 인위적인 전자파 잡음을 공통단자를가지는 평면 배열 3축 안테나를 사용하여 측정하였고, 이 데이터를 통계 확률적인 방법을 이용하여 모델링을 하였다, 측정된 APD 곡선의 변수를 합성근사화 알고리즘을 이용하여 빠른 시간내에 계산이 가능하게 하였다. 진폭확률분포에 관한 모형변수의 계산결과는 전자파 환경의 데이터 베이스의 저장용량을 감소시킬 수 있으며, 또한 송.수신기의 출력 및 감도의 마진 결절에 기초적인 자룔로 이용이 가능할 것이다.
에너지관리, 제어 시스템(EMS)은 전력계통의 실시간 제어 및 총체적인 관리를 최대화하기 하여 컴퓨터 및 통신 시스템으로 구축된 제어시스템이다. 본 EMS의 주요특성은, 첫째 상당히 빠른 속도로 발전되는 컴퓨터 및 통신 기술들을 수시로 수용할 수 있는 기능, 둘째 상대적으로 지속적이며 오래토록 사용되는 수학적인 알고리즘 및 Buiness Rule들을 처리하는 소프트웨어를 급변하는 Computing 환경에서 적응해 갈 수 있는 기능, 셋째 Heterogenous한 시스템에 접속시킬 수 있는 Database를 갖추었다. 끝으로, 대형 전력계통의 Modeling과 이에 부합하는 실시간 Data로 자동화된 전력계통 실시간 운영상의 결과들을 해석 및 검증하였다.
본 논문에서는 신재생에너지원인 1.5MW 풍력발전기가 연계된 계통에 2MVA/500kWh BESS(Battery Energy Storage System)를 적용하여 실증시험을 수행한 결과를 기술하였다. 풍력발전기의 출력 전력을 측정하여 제어 알고리즘에 따라 충, 방전 지령값을 계산하는 상위제어기 EMS와 BESS를 연동하여 운전하였다. 이를 통해 BESS를 이용하여 풍력발전기의 출력이 심하게 변동하여도 계통으로 송전되는 전력을 안정적으로 제어할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 아웃라이어 처리를 통한 강인한 HDR 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 LDR 영상들에서 흔히 발생하는 긴 노출시간으로 인한 블러 현상이나 저노출/과노출로 인한 포화 픽셀(아웃라이어)을 고려하지 않았다. 본 논문이 제시하는 방법은 MAP(Maximum a priori)을 이용하여 블러 및 아웃라이어를 반영하여 HDR 영상 복원 문제를 정확히 모델링하고, 블러 추정 및 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 기반의 아웃라이어 추정을 통해 품질 저하가 없는 선명한 HDR 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 블러 및 아웃라이어를 포함하는 LDR 영상들로부터 우수한 품질의 HDR 영상을 효과적으로 복원할 수 있음을 보이며, 최근에 개발된 방법들과 비교해서도 더 우수한 품질을 갖는 것을 볼 수 있다.
매일 게시되는 다양한 프로야구 관련 기사에는 경기 결과, 각종 기록, 선수의 부상 등 다양한 정보가 뒤섞여있어, 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 과정이 매우 번거롭다. 본 논문에서는 문서 검색과 기계 독해를 이용하여 야구 분야에 대한 Q&A 시스템을 제안한다. 기사를 형태소 분석하고 BM25 알고리즘으로 얻은 문서 가중치로 사용자 질의에 적합한 기사들을 선정하고 KorQuAD 1.0과 직접 구축한 프로야구 질의응답 데이터셋을 이용해 학습시킨 BERT 모델 기반 기계 독해로 답변 추출을 진행한다. 야구 특화 데이터 셋을 추가하여 학습시켰을 때 F1 score, EM 모두 15% 내외의 정확도 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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