• 대한환경공학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.525-534
• /
• 2005

하상여과의 효율적인 적용에 대한 지침을 얻기 위해 이를 모사하는 칼럼실험을 수행하여 적용되는 수두차와 슬러지 케익의 발달에 따른 수질변화를 조사하였다. 하상여과에서 유기오염물을 제거하는데 가장 중요한 요소는 슬러지 케익의 발달임을 알 수 있었다. 본 연구의 조건에서 슬러지 케익의 발달에 따라 COD제거율은 17%에서 50%로 증가하였고, 이를 BCOD로 환산하면 22%에서 67%로 증가한 것이었다. BCOD가 활발히 제거되는 구간은 슬러지 케익층과 하상 약 40 cm 깊이까지였다. 수두차에 의한 유량이 클수록 칼럼입구에서 COD가 완만하게 제거되었으나 약 40 cm 이상에서는 COD 농도곡선이 유량에 따라 다르지 않고 모두 일정하게 수렴함을 알 수 있었다. 10일 동안의 슬러지 케익 발달 이후에는 70 cm 깊이에서 용존산소가 고갈되어 탈질이 가능하였으며, 케익이 더욱 발달함에 따라 용존산소의 고갈깊이가 $20{\sim}40\;cm$까지 단축되었다. 본 연구의 결과로부터 우리나라에 널리 분포되어 있는 3 m 깊이 정도의 하상에서 하상여과를 통해 유기오염물은 충분히 제거되지만 탈질에 의한 질소제거는 제한적임을 알 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제20권5호
• /
• pp.625-636
• /
• 2017

본 연구는 프리캐스트 콘크리트궤도의 온도 변화에 따른 거동과 초기 변형 특성을 규명하고, 궤도 슬래브의 초기 변형과 온도 경사에 의한 변형이 열차하중에 의한 슬래브의 응력 분포에 미치는 영향을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 2개의 논문 중 첫 번째 논문으로 이 논문에서는 프리캐스트 콘크리트궤도의 변형과 응력을 계산할 수 있는 유한요소 해석모델을 제시하였으며, 현장에 부설된 프리캐스트 콘크리트궤도에서 측정한 온도 분포와 변위를 해석 결과와 비교하였다. 분석 결과에 따르면 초기 변형에 의해 슬래브는 항상 상방향 컬링(curl-up)이 있는 상태에 있고, 측정된 깊이별 온도를 입력으로 하여 구한 슬래브 수직 변위와 계측 변위를 비교하면 초기 변형에 상응하는 슬래브 상하부 온도차, 즉 유효 내재 온도차(EBITD)를 결정할 수 있으며, EBITD를 적절히 가정하면 해석 변위와 계측 변위가 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.92-98
• /
• 2017

일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.89-98
• /
• 2005

본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권8호
• /
• pp.617-626
• /
• 2020

본 연구에서는 TELEMAC-2D를 이용하여 개수로 분류부에서 분류각과 분류유량비 변화에 따른 유속분포, 흐름분리구역의 크기, 분류각과 유량비 변화의 상관관계를 파악하였다. 상·하류단 경계조건의 변화 없이 분류각만 90°에서 45°로 감소하면 주흐름에서 분리되어 분류수로로 유입되는 흐름의 곡률반경이 증가하고 급격한 흐름방향의 전환에 의한 에너지손실은 감소하며, 주수로와 분류수로 하류방향으로 흐르는 흐름의 관성력과 하류단 경계조건에 의한 압력경사의 영향으로 분류수로에 유입되는 분류유량비가 0.523에서 0.785로 약 1.5배 증가하였다. 분류부 상류 유입흐름의 프루우드 수가 F₁ = 0.45~0.74인 흐름에서 분류각을 90°에서 45°로 15° 간격으로 감소할 때마다 분류유량비는 각각 6~10%, 17~30%, 32~54%로 비선형적으로 증가하며, F₁가 최대 0.74인 흐름에서 분류유량비 증가율이 31.1%로 최소값을 나타내고 F₁ = 0.58 일 때 분류유량비가 0.7 이하이면서 최대 분류유량비 증가율 53.5%을 나타내며, F₁이 0.58보다 감소할수록 분류유량비가 0.7을 초과하면서 그 증가율도 함께 감소하게 된다. F₁ > 0.4인 흐름은 F₁ < 0.4의 흐름보다 무차원 흐름분리구역의 폭(S_W/B) 변화율은 약 2.56배 높으며 무차원 흐름분리구역 길이(S_L/B) 변화율은 약 5.5배 높게 나타난다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1261-1269
• /
• 1999

다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
• /
• pp.3-22
• /
• 2000

이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co

• 응용통계연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.745-760
• /
• 2021

금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.

• 한국가족관계학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.135-156
• /
• 2018

Objectives: This study aim to determine adolescent meal time, which provides the important context of parent-child sharing time. We divided mealtime into family meal and alone meal, and analyzed the time/space context of each meal time as well as the social determinations. Method: We employed adolescents age 10-18 who live with married patents and attends school at the present (n=5,128) from the original data of Korean Time Use Survey. Results: More adolescent were engaged in family meal rather than eating alone in daily bases. However, the trend show difference by day of week and academic grade; family meal are more prevalent in weekends rather than weekdays. As adolescent reaches high school age, the proportion of eating alone beats the proportion of family meal time. Most of the meal occur at home. Having meal outside was relatively scares, especially on weekdays. Tobit and logistic analysis reveal that, on weekday meal, less school hours, more time spent at the private academy, having family leisure event, and long mother's housework hours were positively associated with family meal time. In weekend model, father's education gradient was associated with family meal time, showing higher the father's education level, there were higher chance of having weekend family meal. As for the eating alone, relevant factors were similar with family meal but the directions were the opposite; having family leisure were negatively associated with alone meal, both weekdays and weekend. Long academy hours, meal preparing and leisure alone were positively associated eating alone. Overall, weekday meal time was strongly linked with adolescent daily schedules and time use, while for weekends meal, in both family meal and alone meal, the influence of parent factors were discovered. Conclusion: The results indicates that alone meal and the family meal are not exclusively related but seem to be complementary. Families tend to enjoy family meal yet, there are some necessary situation that adolescent need to be on their own. Increase in ready-made food industries, growing independence of children by age seem partly allow adolescent children to eat alone. Careful attentions may require for monitoring weekends meal situation and the family factor of adolescent in future studies.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.125-132
• /
• 2021

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.