• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.261-266
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• 2014

시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 ${\chi}^2$ 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.182-189
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• 2016

수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제46권2호
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• pp.1-13
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• 2018

이 연구는 지금까지 조경 드로잉에서 컴퓨터 테크놀로지가 어떠한 역할을 해왔는가를 검토하고, 근래의 디지털드로잉에서 발견되는 사실적 묘사 경향에 관한 쟁점을 진단한 후 대안적 방향을 모색한다. 조경 드로잉의 매체가 손에서 컴퓨터로 이행하는 시기에 드로잉 테크놀로지는 대체로 손 드로잉의 테크닉을 모방하는 기계 도구의 기능을 담당했다. GIS는 레이어 케이크의 절차를 보다 정확하게 효율적으로 처리했고, CAD는 물리 모형을 시공 도면으로 변환했으며, 그래픽 소프트웨어는 콜라주와 몽타주를 보다 쉽게 만들 수 있도록 도왔다. 근래에 디지털 조경 드로잉에는 경관의 외양을 회화와 같이 사실적으로 묘사하려는 경향이 짙다. 그래픽 소프트웨어를 이용하여 사진 재료의 조립 흔적을 지워내 마치 실재 경관을 포착한 사진처럼 보이도록 제작되고 있다. 이러한 사진과 같은 이미지는 대중과의 의사소통에 수월하지만, 경관의 다감각적 특성을 온전하게 구현하기 힘들고, 좀처럼 현실에서 발생하기 힘든 경관의 가장 이상적인 순간을 묘사하여 수용자를 기만하는 경우가 발생하기도 하며, 자칫 최종 결과물처럼 여겨져 드로잉의 생산에만 집중하게 할 우려가 있다. 이에 대한 대안적 방향으로, 경관의 기능 정보를 삼차원으로 모델링하고, 디지털 테크놀로지를 설계 전반 프로세스에서 설계 아이디어를 발전시키는데 활용하며, 서로 다른 드로잉 테크닉과 테크놀로지를 혼용하여 경관의 다양한 국면을 시각화하는 실험이 필요하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2484-2496
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• 2000

네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.179-196
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• 1986

본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.

• 구강회복응용과학지
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• 제19권4호
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• pp.297-308
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• 2003

Face-bow is used to transfer models to the articulator in diagnosing the patient or treating problems associated with occlusion. However, there have been few reports on the reliability of the face-bow procedure and the relationship between the experience of the operator and the reliability of the face-bow procedure. The purposes of this study are to examine the reliability of the face-bow procedure and to evaluate whether the face-bow transferring has any training effect. Nine dentists working at M hospital conducted a face-bow transfer in one patient having a normal dentition and interdental relationship. The procedure was done two times a week for four weeks. The maxillary model was mounted to the articulator every time, then the landmarks on the maxillary right first molar, the maxillary left central incisor, and the maxillary left first molar were measured with a special three-dimensional instrument. These data were input into a computer, and evaluated statistically. The results were as follows ; 1. When examined with ANOVA test, the results were p=0.2040 in maxillary right first molar, p=0.0578 in maxillary left incisor, and p=0.1433 in maxillary left first molar. There was no significant(0< $p{\leq}0.05$). 2. Training 1) The correlation coefficient between trial and rejection was -0.578 when analyzed with T-distribution. The more we tried, the less errors we found. 2) When the S.D. of the first three trials was compared to the S.D. of the last three trials in face-bow transfer, the results showed that the former was larger than the latter in thirty-nine times, and the latter was larger than the former in fifteen times. The more we tried face-bow transfer, the less errors we found. 3. When the S.D. of x, y, z coordinates were examined, the S.D. of x coordinates had the largest measurement in five times, the S.D. of y coordinates had the largest measurement in four times, and the S.D. of z coordinates had the largest measurement in nine times. The possibility which the error can occur in z coordinate was the highest.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.34-42
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• 2012

IP Network에서 에너지 절감에 기본이 되는 에너지 절약 power 모델에 대해 분석 하고, 에너지 절약이 가능한 한 가지 방안으로 적응적 버퍼링 기법을 적용한 버스트 패킷 구성(adaptive buffering and burst) 방식 및 그의 구현 알고리즘을 제안하고, 그 특징을 설명한다. 본 논문에서는 core IP 네트워크의 ingress router에서 buffering 기간 B를 입력 트래픽에 따라 동적으로 변경하는 적응적 버퍼링 방법과 구성 방법을 설명한다. 이 방법은 주어진 범위의 버퍼링 기간 내에서, ingress 라우터의 입력 트래픽 량이 적으면 버퍼링 주기를 길게, 입력 트래픽 량이 많으면 버퍼링 주기를 짧게 조절하는 방식이며, 이는 네트워크 내에서 입력 트래픽이 적을 때 idle/active의 transition 횟수를 줄이고, 입력 트래픽이 클 때는 중계 라우터에서 버스트의 연속성에 의해 idle/active의 transition 횟수를 줄여 네트워크의 idle 기간을 늘려 에너지 절약 효과를 높이고 있다. 본 방식은 시뮬레이션을 통해 idle period를 증가 시킬 수 있음을 보여 주고, 에너지를 절약 할 수 있음을 확인 한다. 특히 본 제안 방식은 네트워크 특성과 적절히 타협하면, 네트워크 에너지를 절약 할 수 있는 방안임을 분명히 한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.73-81
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• 2018

측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1503-1514
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• 2006

오늘날 대부분의 고객들이 어디에서든지 인터넷을 사용할 수 있게 됨에 따라, 대부분의 기업들이 자신들의 서비스를 인터넷상에서 제출하게 되었다. 그 결과 무수히 많은 웹 서비스 시스템이 이미 인터넷상에서 서비스를 하고 있으며 더 많은 시스템들이 구축 중이다. 그래서 구축 중인 시스템이 교착상태와 같은 문제점이 없이 성공적으로 실행될 것이라는 것을 설계 초기 단계에 검증하는 방법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 페트리 넷을 이용하는 방법들도 몇 가지 소개되었는데, 이들은 웹 서비스 시스템을 페트리 넷으로 표현하는 방법에 주안점을 두고 있으며, 효율적인 분석 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. '최소 순회 시간' 방법은 '시간 넷'(Timed Net)에서 모든 트랜지션(transition)들을 최소한 한번 이상 격발하고 초기 마킹으로 되돌아오는데 걸리는 최소 시간을 찾아주는 수학적 방법으로, 컴퓨터 시스템 분석에 널리 사용된다. 시간 넷은 트랜지션에 지연 시간이 연합된 변형된 페트리 넷으로. 실세계에서의 지연시간은 확률적임에도 불구하고 기존의 시간 넷에서는 상수가 사용된다. 본 논문은 사건의 실행 시간이 화률 분포를 이루는 '혼합 분포 확률 시간 넷'을 제안하고 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소 순회 시간 분석 방법을 소개한다. 또한 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소순회시간 분석을 이용하여 웹 서비스 시스템의 응답 시간을 분석하는 방법을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.