• 대한토목학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.95-109
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• 1993

본(本) 연구(研究)에서는 Mode분할기법(分割技法)을 이용(利用)하여 아치구조물(構造物)의 형상최적화(形狀最適化)를 시도(試圖)하였다. 본(本) 연구(研究)에서는 아치리브를 유한개(有限個)의 직선부재(直線部材)로 구성(構成)되어 있는 것으로 하고 상관방정식(相關方程式)과 허용응력(許容應力) 및 좌굴제약(挫屈制約)까지 포함(包含)하여 2골절(滑節)아치와 양단고정(兩端固定)아치의 형상(形狀)을 최적화(最適化)할 수 있도록 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 본(本) 연구(研究)의 제(第) 1단계(段階)(level 1)에서는 다른 연구(研究)와 달리 근사화(近似化)한 아치구조물(構造物)의 강성도행렬(剛性度行列)(stiffness matrix)과 기하강성도행렬(幾何剛性度行列)(geometric stiffness matrix)관계(關係)로부터 Ray leigh-Ritz법(法)으로 좌굴하중(挫屈荷重)을 구(求)하고, 설계공간법(設計空間法)에 의한 감도해석(感度解析)으로 부재력(部材力)을 근사화(近似化)함으로써 구조해석수(構造解析數)를 줄일 수 있었다. 목적함수(目的凾數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量凾數)로 택(擇)하였다. 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力) 및 설계변수( 設計變數) 상(上) 하한치제약(下限値制約)을 부과(附課)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 2단계(段階)(level 2)에서는 설계변수(設計變數) 및 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的凾數)로는 중량함수(重量凾數)로 하여 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 절점좌표(節點座標)만을 설계변수(設計變數)로 함으로써 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화(最適化) 과정(過程)이 용이(容易)하다. 본(本) 연구(研究)의 알고리즘을 아치구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과(結果) 본(本) 연구(研究)는 아치구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애(拘碍)받지 않고 최적해(最適解)에 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)하였고 아치구조물(構造物)의 최적형상(最適形狀)은 제약조건식(制約條件式)에 따라 상이(相異)하였으며 중량(重量)은 제약조건식(制約條件式) 및 아치의 형상(形狀)에 따라 다소(多少)의 차이(差異)는 있으나 형상최적화(形狀最適化)로 17.7%-91.7%까지 감소(減少)시킬 수 있다.

• 생태와환경
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• 제37권4호통권109호
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• pp.436-447
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• 2004

습지를 규정하는 주요한 특징의 하나인 습지식물은 장기간의 침수로 인해 혐기성 상태로 존재하는 습지 퇴적물에서 생존을 위한 특별한 적응방법을 발달시켰다. 식물체내에 넓게 분포하고 있는 다공성의 세포는 공기중의 산소를 뿌리로 운반하기 위한 통로로 작용하며, 농도차이에 의한 확산과 압력차이에 의한 대류에 의하여 산소가 운반되어진다. 이러한 식물체 내에서의 산소이동은 식물이 혐기성 퇴적물 속으로 뿌리를 내리고 생존하게 하는 주요한 기작이 된다. 뿌리로 이동되어진 산소는 혐기성 퇴적물로 확산되어져서 뿌리주변의 퇴적물은 산화상태로 변화시키고, 뿌리의 호흡, 미생물의 호흡, 미생물에 의한 유기물 분해반응을 촉진시키게 된다. 또한 습지식물은 생장에 필요한 수분을 뿌리로 흡수하며, 이는 지표수와 퇴적물내 공극수가 뿌리주변으로 이동하게 되는 추진력이 된다. 습지 퇴적물은 식물의 사체에서 기인하는 유기물에 의해 수리학적 전도도가 작아서 퇴적물내 물의 움직임이 미미하나, 식물에 의한 물의 흡수는 퇴적물내 물의 움직임을 촉진시키게 된다. 이러한 식물의 특별한 적응기작은 해부학적, 형태학적, 생리학적으로 많은 연구가 수행되어져 왔으나, 이러한 적응기작들에 퇴적물내 생지화학적 반응에 미치는 영향에 대한 연구는 미비한 수준에 머물러있다. 퇴적물내 생지화학적 반응들은 수체에서 유입된 미량 오염물질의 이동 및 변형과정에 영향을 미치게 되므로 식물의 작용에 의한 생지화학적 반응의 변화들은 미량 오염물질의 거동에 영향을 미치게 되며 나아가 수자원과 수질 생태계에 영향을 초래하게 된다. 따라서 식물의 존재와 성장에 따른 퇴적물내 생지화학적 반응의 변화는 생태학적 환경에서 습지의 중요성을 인식하는데 필요한 연구과제라 사료된다. 난이도, 변별도 등에서 유사하므로 당분간 계속 사용하여도 될 것이다. 따른 변화(變化)는 볼 수 없었다. ATP 첨가(添加)로서는 0.30mM의 농도(濃度)에서 0.15 mM의 농도(濃度)에 비(比)하여 Young 율(率)이 낮았다. 3) 외경동맥(外經動脈)의 종절편(縱切片)의 Young 율(率)은 생리적식염수(生理的食鹽水)에 둔 군(群)에서는 15분(分), 45분(分) 및 75분(分)에서 각각(各各) 2.12, 2.48 및 $2.46{\times}10^7 dyne/cm^2$으로서 실험초기(實驗初期)에 비(比)하여 후기(後期)에서 Young 율(率)이 약간(若干) 높은 경향(傾向)을 나타내었고, 이러한 경향(傾向)은 ATP의 첨가(添加)로서도 비슷하였다.수량(收量)과 자실체형성(子實體形成) 소요일(所要日)의 관점(觀點)에서 보면 C/N율(率) 30.46이 어느정도 적당(適當)한 것 같다. 4. Thiamine $50{\mu}g%,\;KH_2PO_4$ 0.2%, $MgSO_4{\cdot}7H_2O$는 $0.02{\sim}0.03%$일때 균사(菌絲)와 자실체(子實體) 생육(生育)이 우수(優秀)하였으며 미량원소(微量元素)로서는 $FeSO_4{\cdot}7H_2O$,\;ZnSO_4{\cdot}7H_2O$ 및 $MnSO_4{\cdot}5H_2O$가 공존(共存)하면 생육촉진(生育促進)의 상승효과(相乘效果)가 인정되었으나 3이원소(元素)중 Mn이 결핍(缺乏)하면 균사(菌絲)와 자실체(子實體)의 생육(生育)이 다소 저하되었다. 이들 염류(鹽類)의 최적농도(最適濃度)는 각각 0.02mg%이었다. 5.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.