새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.
안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션은 디컴파일이 간단하여 정상 앱과 유사한 악성 애플리케이션을 만들 수 있으며, 제작된 악성 앱은 안드로이드 서드 파티(third party) 앱 스토어를 통해 배포되고 있다. 이 경우 악성 애플리케이션은 기기 내 개인정보 유출, 프리미엄 SMS 전송, 위치정보와 통화 기록 유출 등의 문제를 유발한다. 따라서 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 기법 중에서 최적의 성능을 제공하는 모델을 선별하여 악성 안드로이드 앱을 자동으로 판별할 수 있는 기법을 제공할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 공인 실험 데이터셋을 이용하여 안드로이드 앱의 특징정보를 선별한 후에 총 네 가지의 성능 평가 실험을 통해 안드로이드 악성 앱 판별에 최적의 성능을 제공하는 머신러닝 모델을 제시하였다.
The assessment of catastrophic accidents such as BLEVE, vapor cloud explosion, and toxic material releases in the chemical process industries(CPI) shall be carried out according to the Requirement of PSM/SMS enforced by Korea Government Agencies, but reasonable models are not proposed for the practical application. The traditional models, TNT Equivalency Model, are well-known and helpful for the assessment of vapor cloud explosion. However, the estimated-damage-area using the traditional model has much more deviations comparing to the real damage caused by vapor cloud explosion suffered before. These are why an expert system for the assessment of vapor cloud explosion has been developed, which is based on theoretical, statistical and experimental data, and it would be helpful for CPI to evaluate the damage-area in case of vapor cloud explosion.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.111-128
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2017
Existing studies for recommender have focused on recommending an appropriate item based on the customer preference. However, it has not yet been studied actively to recommend purchase timing for the repurchase product despite of its importance. This study aims to propose MLP and RNN models based on the only simple purchase history data to predict the timing of customer repurchase and compare performances in the perspective of prediction accuracy and quality. As an experiment result, RNN model showed outstanding performance compared to MLP model. The proposed model can be used to develop CRM system which can offer SMS or app based promotion to the customer at the right time. This model also can be used to increase sales for repurchase product business by balancing the level of order as well as inducing repurchase of customer.
최근 기상이변으로 인해 하천에 설치된 제방과 호안이 자주 유실되고 있으나, 국내의 경우 제방을 보호하기 위한 대표적인 시설인 호안의 경우, 호안을 보호하기 위한 보호공의 안전성과 적정성 분석을 위한 설계기준이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 2007년 8월 전라북도 구례시에 발생한 집중호우로 인해 유실된 황전천의 석축호안 유실원인을 2차원수리해석모형인 SMS를 이용하여 분석하고 또한 계획 중인 석축호안 보호공의 적정성을 평가하였다. 이를 위해 일반적인 교각세굴보호공 설계방식과 호안공법 채택방식 및 하천설계기준에 의해 적합한 보호공의 제원을 산정하였으며, 산정된 보호공의 제원과 계획안을 비교분석하여 계획 중인 석축호안 보호공의 적정성을 평가하였다.
저수지의 퇴사는 저수량을 감소시켜 수명을 단축시키고 저수피해를 가중시킴과 동시에 용수공급에도 지장을 초래하게 된다. 또한 자연하천에서 흐르던 유사는 댐이라는 수공구조물로 인해 흐름에 방해를 받으며, 홍수기 홍수조절을 위한 방류시 하류 하천의 하상변동에 영향을 미치게 된다. 100년을 내용수명으로 하는 다목적댐은 한번 건설되면 저수상태에서 장기간 유지관리를 필요로 하므로 저수지내 퇴사에 대한 예측은 설계 단계에서 부터 신중한 검토와 적용이 요구된다. 저수지내에서 유사의 퇴적으로 인한 하상변동은 유역내에서 유입되는 유사입자의 크기와 형상, 하천의 계절적 유량변화와 유사량 변화, 저수지의 형태와 크기, 그리고 저수지의 홍수기 방류량과 운영계획 등 상호 관련된 많은 요소에 의해 좌우된다. 따라서 합리적이고 효율적인 하천 및 저수지의 정비와 관리를 위해서는 적절한 수치모형을 이용한 저수지의 퇴사분포 예측과 퇴사량 예측이 필요하다. 본 연구에서는 홍수기간 저수지로 유입되는 홍수량을 대상으로 퇴사거동에 대한 변화를 알아보기 위해 2차원 수치모형인 SMS(Surface-Water Modeling System) 모형을 사용하였으며, 모형내에 내장되어 있는 RMA-2와 SED-2D에 대한 모형의 특성 사용법 입력자료를 분석하고 대상유역에 대한 기 조사된 하천 종 횡단 자료를 토대로 지형자료를 작성하여 기본계획 단계에 있는 김천시 부항다목적댐을 대상으로 100년 빈도 홍수량 유입시 공간적 퇴사거동 현상을 모의하였으며, 유속분포 퇴사의 공간적범위를 고려하여 저수지내 구조물 위치 선정 등에 미치는 영향을 연구하였다.
In this study, the reservoir sediment reduction methods for long-term operation are proposed by the analysis of both sediment deposit characteristics and sediment reduction effect by each method. To that end, a flowchart for sediment analysis in reservoir is established and sediment deposit is simulated by SMS-SED2D model. The sediment reduction methods which are sediment passing (sluicing), flushing, trapping, bypassing and mechanical removal are used. From the simulation results, the effective method for sediment reduction is operation which is coupled by both sediment passing with sand gate and sediment trapping with debris dam. And If sediment flushing will be used once a year after 50 years, conservation storage can be secured until 100 years after dam construction.
현재까지 우리나라에서 주로 사용되고 있는 2차원 흐름 해석모형은 미연방 도로국(U.S. Federal Highway Administration)과 연계하여 Brigham Young University에서 개발된 SMS(Surface-Water Modeling System) 모형이다. SMS모형 중 이송 확산 모형으로는 RMA-4가 포함되나 이 모형은 최신 수치기법을 반영하지 못하는 등의 문제점들로 인해 실제 물리적 현상 모의에 있어서 한계를 가지고 있다. 따라서 물리적 현상에 대한 적절한 모의를 위한 개선과정을 통하여 RAM4가 개발되었다. 본 연구에서는 현장실측 자료를 바탕으로 RMA-4와의 모의결과 비교를 통하여 오염 확산 해석모형인 RAM4의 적용성을 검증하고자 하였다. RAM4와 RMA-4 모의에 있어서 격자구성과 경계조건은 동일하게 설정하였으며, 유량조건은 평수량과 갈수량으로 선정하였다. 각각의 유량시 수위조건이 틀려지므로 각 유량조건에 대한 격자구성을 달리하였다. 모의구간은 낙동강 본류의 수산대교에서 삼랑진 철교까지의 약 13km 구간을 대상으로 하였다. 모의 구간내에는 밀양-하남 하수처리장이 상류 좌안측에 위치하고 있고, 만곡, 단면의 축소 및 확대, 하중도, 합류 등의 지형학적 특징들이 비교적 짧은 구간에 나타나고 있어 모형의 검증에 적합하다고 판단된다.
최근 기존의 SMS(Surface Modeling System) 모형에 Tuflow모듈이 추가된 형태로 새로운 버전이 출시되면서 윈도우버전에서 2차원 홍수범람모의가 가능하게 되었다. 따라서, 본 연구에서는 Tuflow모형이 추가된 SMS ver.11.2.7을 활용하여 2차원 홍수범람 분석을 실시하고 이에 따른 2012년에 발생한 실제 침수구간과의 비교를 통하여 Tuflow모형의 실제 적용성을 검토하고자 하였다. 적용대상유역은 2012년도 침수가 발생하였으며, 전제 침수 지역 21개 중 하천내 수문을 통하여 침수가 발생한 지역, 내수침수가 발생한 지역 등을 제외한 순수하게 하천의 범람으로 인한 침수구역인 2개 지역을 대상으로 하여 하천범람모형의 재현성을 검토하였다. 검토결과, 2개 지역에 대한 공간적인 홍수범람의 재현성은 침수면적으로 판단해 볼 때 우수한 것으로 판단되었으며, 침수심으로는 침수조사의 자료가 미흡한 상황으로 명확하게 판단하기는 어려운 것으로 나타났다. Mesh작성의 숙련도, GRID의 크기 등과 같은 기술적 요인과 더불어 침수흔적의 정확한 구획선의 결여 등으로 인하여 비교적 정확한 비교는 불가하였으나, 지형자료를 활용하여 2차원적 접근을 시도한 결과 침수흔적과 홍수범람의 재현성은 다소 우수한 것으로 평가할 수 있는 것으로 나타났다. 다만, 향후 보다 정확한 침수흔적이나 침수자료의 구축을 통하여 보정, 검정 등을 실시한 후 홍수범람의 재현성을 신뢰할 만한 추가적인 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
Land-surface and soil processes significantly affect mesoscale local weather systems as well as global/regional climate. In this study, characteristics of land-surface models (LSMs) and soil models (SMs) that are frequently coupled into mesoscale meteorological models are investigated. In addition, detailed analyses on three LSMs, employed by the PSU/NCAR MM5, are provided. Some impacts of LSMs on heavy rainfall prediction are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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