• 제목/요약/키워드: Observation-error model

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소셜 게임플레이 행동패턴의 탐색적 접근 : World of Warcrafts를 중심으로 (Exploratory Approach of Social Gameplay Behavior Pattern : Case Study of World of Warcrafts)

  • 송승근
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.37-47
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 소셜 게임플레이에 대한 행동패턴을 분석하여 과업의 상호의존적인 게임플레이 법칙을 발견하는 것이다. 이를 위해 게임플레이와 관련된 선행연구를 고찰하고 과업의 상호의존적인 게임플레이에 적합한 게임을 선정하였다. 본 실험은 5명이 한 팀이 되는 파티를 구성하여 게임플레이를 실시하고 동시조서를 실시하며 플레이어들의 행동과 구두보고에 대한 비디오/오디오 데이터를 수집 하였다. 데이터 분석을 위해 비디오 관찰과 구두조서를 분석하고 결합 시퀀스 모형 과제 분석법을 중심으로 객관적인 코딩스킴을 개발하고 이를 토대로 플레이어의 행동을 분석하였다. 그 결과 4가지 패턴과 4가지 변형된 패턴 총 8가지 행동패턴이 발견되었다. 본 연구를 통해 5명의 게임플레이에 대한 통합형 행동그래프를 작성하여 협업이 적절한 지점과 잦은 실수와 실패가 발생한 지점을 파악 할 수 있었다. 이러한 소셜 게임플레이 행동그래프는 게임의 레벨 디자인과 밸런스 디자인이 적절한지를 평가하는 중요한 실무 디자인 지침이 될 것으로 기대된다.

한글 문장의 자동 띄어쓰기를 위한 두 가지 통계적 모델 (Two Statistical Models for Automatic Word Spacing of Korean Sentences)

  • 이도길;이상주;임희석;임해창
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권3_4호
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    • pp.358-371
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    • 2003
  • 자동 띄어쓰기는 문장 내에서 잘못 띄어쓴 어절들을 올바르게 복원하는 과정으로서, 독자에게 글의 가독성을 높이고 문장의 뜻을 정확히 전달하기 위해 매우 중요하다. 기존의 통계 기반 자동 띄어쓰기 접근 방법들은 이전 띄어쓰기 상태를 고려하지 않기 때문에 잘못된 확률 정보에 의한 띄어쓰기를 할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존의 통계 기반 접근 방법 의 문제점을 해결할 수 있는 두 가지 통계적 띄어쓰기 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 자동 띄어쓰기를 품사 부착과 같은 분류 문제(classification problem)로 간주할 수 있다는 착안에 기반하며, 은닉 마르코프 모델을 일반화함으로써 확장된 문맥을 고려할 수 있고 보다 정확한 확률을 추정할 수 있도록 고안되었다. 제안하는 모델과 지금까지 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 방법을 비교하기 위해 여러 가지 실험 조건에 따른 다양한 실험을 수행하였고, 오류에 대한 자세한 분석을 제시하고 있다 제안하는 모델을 복합 명사를 고려하는 평가 방식에 적응한 실험 결과, 98.33%의 음절 단위 정확도와 93.06%외 어절단위 정확률을 얻었다.

기후변화에 따른 미래 극한호우사상이 소양강댐 유역의 유량 및 유사량에 미치는 영향 (Potential Impacts of Future Extreme Storm Events on Streamflow and Sediment in Soyang-dam Watershed)

  • 한정호;이동준;강부식;정세웅;장원석;임경재;김종건
    • 한국물환경학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.160-169
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    • 2017
  • The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.

지적기준점 성과계산을 위한 GPS 소프트웨어 개발 (GPS Software Development for Calculation of Cadastral Control Points)

  • 우인제;이종기;김병국;이민석
    • Spatial Information Research
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    • 제12권1호
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    • pp.101-110
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    • 2004
  • GPS 관측기법을 지적측량에 도입하기 위하여 GPS를 이용한 새로운 지적측량 모형(Model)을 정립하는 연구와 관련 기술들을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 추세에 발맞추어 GPS 자료처리 및 기준점 성과산출과 관련하여 국내·외 측량 관련 상용 GPS 자료처리 소프트웨어의 현황 및 성능을 파악하고, 자료처리 알고리즘을 분석하여, 우리 실정에 적합한 GPS 자료처리 소프트웨어를 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내ㆍ외의 전문 업체, 기관(대학)이 보유하고 있는 상용 소프트웨어 현황 분석 및 자료처리 방법에 따른 오차 발생을 연구하여 기선해석, 망 조정, 좌표변환 등에 관련된 전문 소프트웨어 기능을 비교 분석하여 자료처리 산출성과의 정확도를 향상시키는 방향을 모색한다. 또한 기존 GPS 자료처리 소프트웨어에 적용된 알고리즘을 분석하고 지적측량성과 산출에 최적인 알고리즘을 연구하여 새로운 지적기준점 성과 산출을 위한 지적측량 성과계산 소프트웨어를 개발한다.

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Argo 플로트와 표류부이 관측자료를 활용한 기상청 전지구 해양모델 (NEMO)의 검증: 최신 미해군 해양모델(HYCOM)과 비교 (Verification of the KMA Ocean Model NEMO against Argo Floats and Drift Buoys: a Comparison with the Up-to-date US Navy HYCOM)

  • 현승훤;황승언;이상민;추성호
    • 대기
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    • 제32권1호
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    • pp.71-84
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    • 2022
  • This paper describes verification results for the ocean analysis field produced by the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) of the Korea Meteorological Administration (KMA) against observed Argo floats and drift buoys over the western Pacific Ocean and the equatorial Pacific during 2020~2021. This is confirmed by a comparison of the verification for the newly updated version of the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA) against same observations. NEMO shows that the vertical ocean temperature is much closer to the Argo floats than HYCOM for most seasons in terms of bias and root mean square error. On the other hand, there are overall considerable cold biases for HYCOM, which may be due to the more rapid decreasing temperature at the shallow thermocline in HYCOM. Conclusion demonstrated that the NEMO analysis for ocean temperature is more reliable than the analysis produced by the latest version of HYCOM as well as by the out-of-date HYCOM applied to the precedent study. The surface ocean current produced by NEMO also shows 14% closer to the AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory) in situ drift buoys observations than HYCOM over the western Pacific Ocean. Over the equatorial Pacific, however, HYCOM shows slightly closer to AOML observation than NEMO in some seasons. Overall, this study suggests that the resulting information may be used to promote more use of NEMO analysis.

분절 특징 HMM을 이용한 영어 음소 인식 (English Phoneme Recognition using Segmental-Feature HMM)

  • 윤영선
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권3호
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    • pp.167-179
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    • 2002
  • 본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

태풍 수치모의에서 GPS-RO 인공위성을 사용한 관측 자료동화 효과 (Impact of GPS-RO Data Assimilation in 3DVAR System on the Typhoon Event)

  • 박순영;유정우;강남영;이순환
    • 한국환경과학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.573-584
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    • 2017
  • In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.

표면도달일사량 검증 시 발생하는 시간 불일치 조정을 통한 정확한 일사량 검증: MTSAT-1R 자료 이용 (An Improved Validation Technique for the Temporal Discrepancy when Estimated Solar Surface Insolation Compare with Ground-based Pyranometer: MTSAT-1R Data use)

  • 염종민;한경수;이창석;김도용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.605-612
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    • 2008
  • 본 연구에서는, MTSAT-1R 위성 자료를 이용하여 표면도달일사량 (SSI: Solar Surface Insolation)을 산출한다. 표면도달일사량은 태양-지구에너지시스템, 기후변화, 그리고 농업 생산 예측 모델 활용과 같은 다양한 분야에 사용되는 주요 변수이다. 대부분의 표면도달일사량 산출모델은 지상 관측 일사계 자료를 이용하여 모델의 검 보정을 수행한다. 위성자료를 이용하여 산출된 표면도달일사량과 지상 관측 일사값을 서로 비교할 때, 기기 차에 의해 발생하는 시스템 오차가 존재한다. 지상 관측 일사계의 경우에는 2분마다 관측된 전천 일사량을 평균하여 시간일사 대푯값으로 제공하다. 반면 위성을 이용하여 산출된 표면 도달일사량의 경우에는, 특정시간에 대한 순간 관측 값을 이용하며, 단위 화소 크기에 대한 공간 해상도로 제공된다. 시스템 차에 의해 발생하는 시간적 불일치는 지상 관측 값과의 검 보정 시, 오차 값을 포함한다. 본 연구에서는, 시간 불일치 조정을 통해 보다 향상된 표면도달일사량 검증 기법을 제공하고자 한다.

전산 유체 역학 모델을 이용한 도시지역 흐름 및 열 환경 수치모의 검증 (The Verification of a Numerical Simulation of Urban area Flow and Thermal Environment Using Computational Fluid Dynamics Model)

  • 김도형;김근회;변재영;김백조;김재진
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권7호
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    • pp.522-534
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    • 2017
  • 이 연구의 목적은 강남 선정릉지역에서 전산유체역학모델(CFD)을 사용하여 도시지역의 흐름 및 열 환경 모의를 검증하는 것이고, CFD 모델의 모의결과와 선정릉 지역의 관측 자료와 비교하는 것이다. CFD 모델은 국립기상과학원과 서울대가 공동으로 연구 개발된 모델이다. CFD_NIMR_SNU 모델은 기상청 현업 모델인 국지예보모델(LDAPS)의 바람성분과 온도성분을 초기 및 경계조건으로 적용되었고 수목효과와 지표 온도를 고려하여 2015년 8월 4일에서 6일까지 강남 선정릉 지역을 대상으로 수치실험을 진행하였다. 선정릉지역에서 수목효과 적용 전후의 풍속을 비교하였을 때 평균 제곱근 오차(RMSE)는 각각 1.06, $0.62m\;s^{-1}$로 나타났고 수목효과 적용으로 풍속 모의정확도가 향상되었다. 기온은 LDAPS 과소 모의하는 경향을 나타내고 CFD_NIMR_SNU 모델에 의해 향상된 것을 확인하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 복잡한 도시지역의 흐름과 열 환경을 자세하고 정밀한 분석이 가능하며, 도시 환경 및 계획에 대한 정보를 제공 할 수 있을 것이다.

유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 (I) 유량-수질 예측모형의 적용 (A Development of Real Time Artificial Intelligence Warning System Linked Discharge and Water Quality (I) Application of Discharge-Water Quality Forecasting Model)

  • 연인성;안상진
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제38권7호
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    • pp.565-574
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    • 2005
  • 평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.