Objective: The aim of this paper is to inquire into the influences form factors and control types affect a search time and comfort at list menu of full touch phone. Background: Various studies have been proceeded that are related to the optimum touch area for enhancing usability of control and legibility in mobile touch device. In the environment of list menu which is widely used to provide various information effectively, however, not only comprehensive consideration for legibility and control is to be seek but also research for control type which is to scroll a list. Method: This study executed form factor experiment to inquire into the influence that font size, height of row and fixed area affect searching time and comfort in the while information processing even if the information on the list is unsorted in alphabetical order. Among the result of form factor experiment, control type experiment was executed by selecting shortest performance time, highest legibility comfort and control comfort. Control type experiment was implemented to figure out the influence which existing flicking type, scrolling bar type, newly established button page type and button raw types affect performance time and subjective comfort depending on location of the information. Results: Font size 12pt, height of row 7mm and fixed area 15mm was shortest performance time and got highest comfort and legibility score in form factor experiment. A Button page which was newly proposed type was shortest performance time and got highest comprehensive comfort in control type experiment. Conclusion: Form factor experiment showed similar results with the study through reading a long passage of character or controlling a grid icon type. However, height of row turned out to affect not only touch area for control but also legibility by ruling space between the lines. Button page type which was newly proposed showed shortest performance time and got highest comprehensive comfort. Because Button page type needs few finger movements than other control types and implements search in the fixed form, unlikely other type which list keeps moving. Application: This study should be applied in deciding form factors and control type for scroll when designing a list menu of full touch phone.
지각구조 연구에서 해저면 지진계(OBS)의 위치정보는 OBS-에어건 탄성파 탐사에 있어서 매우 중요한 변수들중의 하나이다. 이 변수의 정확도을 향상시키기 위해 우리는 이용 가능한 음향 트랜스폰더에 의한 거리 정보와 함께 에어건 발파 자료와 수심 자료를 이용하여 OBS 위치를 결정하는 새로운 방법을 개발하였다. 음향 트랜스폰더로 얻은 거리 자료가 3 지점 미만의 것일 때에는 에어건 발파에 의해 발생하여 OBS에 기록된 수중 직접파의 주시가 OBS 위치 결정에 매우 중요한 정보로 활용된다. 그 새로운 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 광역 검색이 이루어지는데 이는 수심 격자상에서 에어건 발파로부터 나온 수중 직접파의 관측 주시와 트랜스폰더 시스템을 사용하여 얻은 음향 거리로 설명할 수 있는 가장 가까운 노드를 찾는 것이다. 만약 OBS가 위치한 해저면 지형이 매우 험하다면 정밀한 2D 수심 데이터의 사용이 가장 중요하다. 국부적으로 수렴하는 최소값에 빠지지 않기 위해 첫 번째 단계에서 얻은 노드의 위치는 두 번째 단계의 초기값으로 사용된다. 두 번째 단계에서는 비선형 역산법이 수행된다. 만일 OBS의 내부 시계가 큰 편차를 보인다면 이 방법을 사용한 최종 OBS 위치와 함께 내부 시계에 대한 보정 또한 이루어져야 한다. 우리는 여기에서 OBS 위치 결정에 사용한 각 측정값의 영향과 오차에 대해서도 토론하고자 한다.
본 최근 기존의 모습과는 다른 고층건물의 형태가 대도시에서 랜드마크로서 주목을 끌고 있으며 혁신적인 건물형태에 대한 탐색은 건축분야에서 지속적으로 이루어질 것이다. 본 연구에서는 소규모의 구조체에 활용되고 있는 $Isotruss^{(R)}$ 그리드를 건물의 외주골조에 적용하여 구조적 성능을 검토하였다. 구조적 거동을 비교하기 위해 다이아그리드 구조시스템을 준거로 하였다. 동일한 규모의 16층, 32층, 48층 건물을 두가지의 구조시스템으로 설계하였다. 아이소트러스 그리드 구조 부재의 선정은 예비적 설계단계로 생각하여 다이아그리드의 강성에 기준한 설계방법을 이용하였다. 경사기둥의 각도로 아이소트러스 구조는 $59^{\circ}$, 다이아그리드 구조는 $68.2^{\circ}$로 하였다. 횡강성, 철골량, 외부골조의 횡력 부담비율, 기둥의 축력 강도비, 고유 진동수를 비교하였다. 6개의 건물 모델을 해석한 결과 두 구조시스템의 구조적 성능은 유사하나 외주골조의 횡하중 분담율이 아이소트러스 그리드 구조가 93.3%로 다이아그리드 구조의 88.7% 보다 약간 커서 코어 기둥의 배치에 있어 유리하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 아이소트러스 그리드 시스템은 입면형태가 독특할 뿐만 아니라 기존의 구조시스템과 동등한 구조적 성능을 보유한 것으로 보인다.
TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R2가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1353-1366
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2015
공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.
소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
본 연구에서는 세라믹 제품의 고밀도를 얻기 위해 분말 압축 성형 공정 변수의 최적화가 수행되었다. 이를 위해 먼저 임의의 초기 밀도를 갖는 분말 성형체를 모델링하였다. 그리고 반복 가압 성형 공정시 상대밀도에 영향을 주는 Al₂O₃ 입자의 크기, 반복 가압 진폭 크기, 그리고 마찰계수에 따른 상대밀도의 변화를 유한요소법으로 해석하였다. 유한요소 해석 결과를 반응 표면법으로 수식화한 후, 격자 탐색법으로 가압 성형 공정 변수의 최적 조건을 찾았다. 입자의 크기가 22.5 ㎛, 반복 가압 진폭이 75 MPa, 마찰계수가 0.1103인 경우에 상대 밀도 값이 0.9390으로 최대가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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