기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.
압력비에 따라 유동 구조가 달라지는 박리 노즐 유동을 수치적인 방법으로 해석하였다. 축대칭 Navier-Stokes 식에 유한 체적법을 적용하여 공간 차분항에는 AUSM 기법, 시간 차분항은 2차의 시간 정확도를 가지는 기법을 사용하였다. 형상이 주어진 노즐 유동은 압력비에 따라 1차원 해석해가 존재하지만, 수치적으로 해석된 축대칭 노즐 유동은 매우 복잡한 유동 구조를 나타내었다. 압력비에 따라 박리 또는 비박리 유동, 정상 또는 일정한 주기성을 가지는 비정상 유동, Regular reflection, recirculation이 존재하거나 존재하지 않는 Mach Reflection 등의 특징적인 유동을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 유동 구조 중에서 박리 노즐 유동을 고찰하여 일정한 규칙성을 가지고 유동 구분을 하였다.
최근 미디어 환경과 게임 제작 기술의 급격한 발전으로 멀티 플랫폼 게임 환경이 일반화되면서 복합적인 융합 장르의 게임이 다수 제작되었고, 기존의 플랫폼에 의한 장르 구분은 그 경계가 모호해졌다. 게임 장르는 유저의 놀이적 참여로 인해 게임의 내용이 완성되는 유저 중심의 '서사와 놀이'라는 융합 콘텐츠이다. 본 논문에서는 게임에 대한 주체가 유저라는 본질적인 인식에 입각하여, 유저의 행위 유형에 따른 게임의 장르 구분을 제시하는 바이다. 유저의 행위는 각 장르마다 각기 다른 목표와 규칙체계 안에서 이루어지며, 이 때 상호작용은 게임 세계에 몰입하기 위한 중요한 행위가 된다. 그러므로 게임 장르별 유저의 행위 구분 및 인식은 게임 구조에 대한 파악에 있어 매우 중요한 요소가 되며, 게임 설계 및 제작 방향을 제시하고 해석할 수 있는 게임 구조의 재정립에 도움이 될 것으로 기대한다.
기존의 시스템 분석 모델은 설계와의 일관성 유지를 위해 개체들 간의 관계설정과 이벤트의 흐름을 표현하는데 다양한 방법을 제시하고 있다. 그러나, 시스템 내의 개체의 식별보다는 시나리오를 바탕으로 한 시스템의 흐름을 중심으로 그에 관련된 개체를 도출하는데 초점을 맞추고 있다. 시스템에서 개체들을 체계적으로 정의하고 구축하는 작업은 소프트웨어 개발에서 기초적이면서도 매우 중요한 작업이며, 구축된 개체는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있다. 특히, 비즈니스 시스템의 경우, 비즈니스 규칙이나 수강업무의 출석부와 같이 두 가지 이상의 개체에서 계산되거나 유도된 정보는 매우 중요한 시스템의 재산이 될 수 있다. 피리고, 이러한 정보들을 관리하는 정보 즉 메타 정보 또한 시스템의 중요한 재산(asset)이 된다. 본 연구는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있는 개체 정보를 도출할 수 있는 구분 기준을 도입한 시스템 분석 모델을 제안한다. 이 모델을 통해 시스템은 개체, 인터페이스, 이벤트 또는 행위의 세 가지 부분으로 분석되며, 그 증 시스템의 개체는 독립개체와 그에 관련된 종속개체 및 그에 적용될 수 있는 비즈니스규칙을 포함하는 제약조건개체를 도출하며, 이벤트의 물리적 또는 행정적 관리사항은 관리개체로 표현할 수 있다. 다양한 방식의 개체 식별은 분석과정에서 누락되는 개체를 줄일 수 있다.
교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.
동적 통행배정모형에서 주로 사용되는 링크 통행비용함수가 현실상황을 제대로 표현하지 못함에 따라, 최근 교통류의 특성을 현실적으로 묘사할 수 있는 여러 형태의 교통류모형(Traffic model)들이 제시되고 있다. 현재까지 개발된 모형들을 차량의 동적 움직임을 표현하는 가장 특징적인 요소인 교통류 전파(flow propagation) 과정에 따라 구분하면 교통량-통행시간(Flow-travel time)간의 관계를 명시적인 함수 형태로 사용하는 경우 (Functional approach)와 Cell transmission model이나 개별차량 또는 몇 개의 차량을 1개의 그룹으로 묶은 미시적인 패킷(package)에 기초한 시뮬레이션 형태로 표현하는 경우로(Non-functional approach) 나눌 수 있다. 그러나 함수형태의 비용함수는 여러 연구에서 실제 차량의 행태를 묘사하는 데에는 한계가 있음을 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 통행시간을 패킷기초의 시뮬레이션으로 묘사하는 기법을 개발하는 데, 수직형 대기행렬모형(Vertical queue model 또는 Point Queue model)으로 개발한다. 개발된 모형의 동적 교통류 표현능력을 검토하기 위하여 교통류의 전파를 시간 종속적으로 재현하는 시뮬레이션 부하기법(Simulation loading algorithm)을 개발하고 개발된 모형을 상용 프로그램과 비교한다. 본 연구에서는 교통류의 기본 변수인 교통량-속도-밀도간의 관계와 통행시간간의 관계를 살펴본다. 분석결과, 미시적모형에 비해 상대적으로 간단한 전파규칙(propagation rule)을 사용함에도 불구하고 현실적인 교통류에서 나타나는 중요한 특성들을 모두 확인할 수 있었다.FA비율에 있어서 D$_2$, D$_3$, D$_{6}$이 D$_1$에 비해 유의적으로 높게 나타났지만 D$_1$, D$_4$, D$_{5}$, D$_{7}$, 실험구간 그리고 D$_2$-D$_{7}$, 실험구간 사이에서는 각각 유의적인 차이가 없었다(P<0.05). DHA/EPA의 비율에 있어서 D$_{7}$이 유의적으로 높았으며, D$_{5}$가 유의적으로 낮았다(P<0.05). 상기의 결과를 토대로, 성장과 전어체내 지방산조성에 있어서 뱀장어 치어의 사료내 EPA와 DHA의 첨가효과 미약한 것으로 판단되며, 사료내 LNA (n-3)와 LA(n-6) HUFA을 각각 0.35%, 0.65% 첨가했을 때 WG, SGR, FE, PER이 가장 높았으나, 이전의 실험(Takeuchi, 1980)과 동일한 수준인 n-3와 n-6를 각각 0.5%씩 첨가한 실험구와는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이렇게 볼 때, 뱀장어 치어의 필수지방산은 LNA (n-3), LA (n-6)이고, 그 적정수준은 각각 0.35-0.5%, 0.5-0.65%임을 보여준다.George W, Bush)가 새로운 지도자로 취임하여 얼마 되지 않은 2001년 9월 11일 사상 초유로 본토에서 알 카에다 테러리스트 조직에 의해 공격받게 되었다. 뉴욕의 세계무역센터 빌딩 2개가 완전히 붕괴되고, 펜타곤에 민간 여객기가 충돌하여 많은 사람이 살상 당하고, 전체적으로 세계 80여 개국으로부터의 6천여 명이 살상되었다. 전 세계와 미국은
본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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