본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
본 연구는 국내 시설재배에 이용되는 남부하이부쉬 블루베리의 전정방법 도출을 위해 동계 및 하계전정이 수량 및 과실 품질에 미치는 영향을 살펴보고자 실시하였다. 전정처리는 무전정, 동계전정(2월 4일), 동계전정+하계전정(8월 5일)으로 나누어 처리하였다. 과실은 총 6회에 걸쳐 수확하였고, 수확시의 수량, 수확시기별 과실의 과중 변화와 과실 품질을 조사하였으며, 비상품 과실의 발생 비율을 조사하였다. 5년생 'Misty'에 있어 전정 처리에 의한 과실 수량의 차이에는 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 전정 처리의 수확시기별 수확량에 있어 무전정 처리의 경우 2번째 수확기부터 마지막 수확기까지 수확량이 일정한 반면, 전정처리 나무의 경우 수확 전반기에 보다 많은 수확량을 보여 전정으로 인해 큰 과실을 보다 많이 수확할 수 있는 것으로 조사되었다. 과실의 총 당, 총 안토시아닌, 총 페놀 함량의 변화는 처리간 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 비상품과 발생량의 경우 무전정 처리구에서 전체 수확량의 57%인데 반해 동계전정 처리구와 하계전정을 겸용한 처리구의 경우 각각 26%, 31%로 낮게 조사되었다.
다양한 네트워크 통합에 대한 요구사항의 증가로 인하여 미래에는 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 이 경우 위성 시스템과 지상 시스템은 서로 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 3GPP Long Term Evolution (LTE) 규격은 현재 4G 시스템의 가장 강력한 후보 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 3GPP LTE 규격에 바탕을 둔 이동 위성 시스템에서의 인터리버 설계에 대해 소개한다. LTE를 포함하는 모든 4G 지상 시스템 규격에서는 효과적인 자원의 사용을 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응적 변조 및 부호화를 채택하였다. 그러나 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위한 방안으로써, 본 논문에서는 적응형 전송방식과 결합된 인터리버 방식을 제안한다. 특히, LTE 규격에 바탕을 둔 이동위성시스템을 고려하여 다양한 인터리버 설계 결과를 제시하고, 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.
본 연구는 대구시 앞산공원 일대 관속식물을 연구하기 위해 수행하였다. 조사는 2018년 4월부터 2019년 10월까지 총 39회에 걸쳐 수행하였고, 확인한 관속식물은 114과 382속 619종 5아종 77변종 12품종 5교잡종 3재배품종 등 총 721분류군으로 정리하였다. 산림청 지정 희귀식물 23분류군: 멸종위기종(CR) 왕벚나무 1분류군, 위기종(EN) 깽깽이풀 및 애기자운2분류군, 취약종(VU) 왜박주가리 및 멱쇠채 등 8분류군, 약관심종(LC) 가침박달 등 11분류군 및 자료부족종(DD) 옥녀꽃대 1분류군을 확인하였다. 특산식물은 진범, 외대으아리, 노랑갈퀴 등 15분류군을 확인하였다. 환경부 지정 구계학적특정식물 98분류군: V등급 구상난풀 1분류군, IV등급 사철고사리 등 11분류군, III등급 바위손 등 24분류군, II등급오리나무 등 18분류군 및 I등급 큰꽃으아리 등 44분류군을 확인하였다. 귀화식물은 57분류군으로 이 중 생태계교란외래식물 돼지풀, 미국쑥부쟁이 및 가시상추 3분류군을 확인하였으며, 도시화지수는 17.76%, 귀화율은 7.91%로 대구 인근지역 주요 산지 및 과거 연구와 비교해 볼 때 다소 높은 도시화지수와 귀화율을 보였다. 이는 도심지와 가까워 접근성이 좋고 연간천만 이상의 시민이 이용하고 있어 수많은 산책로가 개설되는 등 사람들의 왕래가 잦아지면서 귀화식물의 유입이 많아진 것으로 판단된다. 따라서 현재 자생식물들의 위협이 될 우려가 있어 생태계교란외래식물을 우선적으로 제거하는 등의 적극적이고 지속적인 관리가 필요하다.
마이크로 공정을 이용한 초소형 정밀 기계는 공정 기술과 재료 기술의 발전에 의하여 더욱 소형화되고 있으며 특히 기능을 갖는 부분과 이 부분을 제어하는 주변회로의 on-chip화의 요구가 증가되기 시작하였다. 이와 같은 추세에 있어서의 문제점은 초소형 정밀기계 부품 소자의 구동을 위한 에너지원의 개발이다. 즉, 소자의 크기가 작아진 것에 부합되는 초소형의 전지가 필요하게 된 것이다. 따라서 보다 완전한 초소형 정밀 기계 및 마이크로 소자의 구현을 위하여 마이크로 소자와 혼성 (Hybrid) 되어 이용될 수 있는 고성능 및 초소형의 전지의 개발이 필수적이다. 초소형 전지의 구현을 위하여 Li계의 2차 전지를 선택하여 이를 박막화하고 반도체 공정을 도입할 수 있다. 이러한 전지를 박막형 2차 전지 또는 박막형 마이크로 전지(thin film Secondary Battery : TFSB or Thin Film Micro-Battery : TFMB)라 하며 이러한 2차 전지는 일반적인 벌크 전지와 동일하게 cathode/Electolyte/Anode의 구조를 갖는다. 박막의 특성상 전해질은 고상의 물질을 사용하는 것이 벌크형 2차 전지와 다른 점이다. TFSB의 성능은 주로 cathode에 의하여 결정되며 지금까지 많은 cathode 물질에 대한 연구 보고가 발표되고 있다. 반도체 공정을 이용한 TFMB의 제작시 무엇보다 중요한 점은 우수한 고상 전해질 및 anode 물질의 선택에 있다. 최근에 2차 전지를 위한 carbon계 anode를 대체할 수 있는 SnO에 대한 보고가 있는데 이는 한 개의 Sn 원자당 2개 이사의 Li가 반응하여 높은 용량을 갖는 전지의 제작이 가능하기 때문이다. Sno2의 anode는 매우 높은 충전용량을 갖는데 첫 번째 방전시에 Li2O를 생성하여 비가역적 반응을 나타내고 계속되는 충방전 동안 Li-Sn 합금이 생성되어 2차전지의 가역적 반응을 가능하게 한다. SnO2 는 대기중에서 Li 금속보다 안정하기 때문에 전지의 제작 공정 및 사용 면에서 매우 우수한 물질이지만 아직까지 SnO2 구조적 특성과 전지의 충, 방전 특성에 대한 관계의 규명을 위한 정확한 정설은 제시되고 있지 못하다. 본 연구에서는 TFSB anode 물질로써 SnOx박막을 상온에서 여러 전도성 콜렉터 위에 증착하여 그 충, 방전 특성을 보고하였다. 증착된 SnOx박막의 표면은 SEM, AFM으로 분석하였으며 구조의 분석은 XR와 Auger electron spectroscope로 하였다. 충, 방전 특성을 분석하기 위하여 리늄 foil을 대극과 참조 전극으로 하여 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 100회 이상의 정전류 충, 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 구조, 콜렉터의 종류 및 Sn/O비에 따라 서로 다른 충, 방전 거동을 나타내었다.
기존의 운동량 측정방법들은 가속도 센서나 GPS, 심장박동, 체온측정 등의 정보를 이용하였으나, 각기 측정방식 및 측정환경 등의 제한으로 인해 정확한 신체활동 측정 및 분석에 어려움이 있었다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는, 운동 시 발생하는 생체전기신호를 이용하여 유산소운동은 물론 기존에 측정이 어려웠던 근력운동에 대한 분석도 가능한 시스템을 개발하였다. 운동을 분석하기 위해 두개의 전극이 부착된 허리벨트를 착용해 운동 중 복부에서 발생하는 생체전기신호를 기록했고, 측정된 생체전기신호는 각각 상체 움직임 및 근육활동을 대표할 수 있는 주파수 대역으로 분리한 후, 분리된 각 신호의 파워 값과 차분의 파워 값, 그리고 중간주파수 값들을 운동형태 구분을 위한 특징값으로 추출하였다. 일원분산분석과 다중비교 분석의 통계적 검증을 통하여 추출된 특징값들의 유의성을 검증하였고, 또한 SVM분류기를 이용하여 운동의 형태를 구분하였다. 여섯 가지의 세부운동들을 분류하기 위해 두 가지의 분류방법을 적용하였고, 그 결과 유산소운동과 근력운동으로 분류 시 100%, 유산소운동과 근력운동 및 복합운동으로 분류한 경우 92.7%의 구분율을 보이며 운동형태의 분류가 가능하였다. 또한 유산소운동 및 근력운동의 양을 각각 수치화하여 표현 가능하다. 본 시스템은 기존의 유산소운동 기반의 운동량 측정방식대비 추가적으로 근력운동의 분석이 가능해짐에 따라 보다 다양한 활동에 대해서도 분석이 가능하다.
해외여행시장은 매년 가파르게 성장하고 있는 산업중 하나이며 2016년 11조의 시장을 형성하고 있다. 거대한 시장형성과는 달리 해외여행상품 추천에 대한 국내연구는 전무한 상태이다. 많은 상품 추천 방법들이(협업적 필터링, 내용기반 필터링) 기존 구매 내역을 대상으로 하거나 혹은 상품의 유사성을 이용한 연구들이 주를 이루고 있다. 이러한 연구들은 연산할 데이터의 양이 많아질 경우 속도의 저하와 데이터가 충분히 확보되지 못한 상황 하에서는 좋은 성능을 보여주지 못하고 있다. 해외 여행상품의 특성상 1-2년에 한번정도의 구매패턴과 상품들의 가격대가 상대적으로 높으며, 동일 상품의 구매가 거의 없는 특징이 있기 때문에 일반적인 상품추천 시스템의 고객 프로파일링 방법으로는 적용에 한계가 있다. 이에 웹사용성(Web Usage Mining)을 통한 고객 프로파일링 기법, 데이터의 희소성 문제를 해결하기 위한 연관규칙 알고리즘과 규칙 기반 알고리즘을 결합하여 고속의 상품 추천시스템 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관규칙 방법에서 가장 많이 사용되어지는 Apriori 방법, 규칙기반 방법(Rule Base) 과 실제 여행사의 웹로그를 사용하여 46%라는 높은 추천 성능의 결과를 검증하였으며, 상품의 개수와 고객의 수가 상품추천 처리 속도에 영향을 주지 않으며, 실제 커머셜한 환경 하에서도 1초이내에 상품을 추천해줄 수 있는 결과를 보여준다.
스테레오스코픽(stereoscopic) 3D 비디오 서비스는 기존 2D와의 호환성을 유지하면서 새로운 3D 비디오 서비스를 제공할 수 있다. 전송 대역이 제한된 지상파 방송의 경우 높은 부호화 효율을 갖는 스테레오스코픽 비디오 코덱이 요구된다. 따라서 기준영상은 기존 2D 비디오 서비스와의 호환성을 위해 MPEG-2로 부호화하는 반면 3D를 위한 부가영상 부호화를 위해 부호화 효율이 높은 H.264/AVC, HEVC(High Efficiency Video Coding) 등을 고려하고 있으며, 또한 부가영상을 비실시간으로 전송하는 NRT(Non-Real Time) 3D 서비스도 고려되고 있다. 본 논문에서는 NRT 3D 서비스를 위한 스테레오스코픽 비디오 부호화에 있어서, HEVC에서 고려되었던 적응루프필터(ALF: Adaptive Loop Filter)를 전/후처리 필터로 적용하는 기법을 제시한다. 특히, 부가영상의 후처리에 ALF를 적용하기 위하여 부호화 과정에 결정되는 CU(Coding Unit) 구조를 이용하는 HEVC와 달리 MVC(Multiview Video Coding)로 부호화한 부가영상의 매크로블록(MB) 부호화 모드 및 참조영상 인덱스 등의 MB 부호화 정보를 이용한 ALF 적용 기법을 제안한다. 부가 영상 부호화에 있어서 제안한 기법으로 전처리 및 후처리 과정으로 ALF를 적용함으로써 최대 약 24.9%의 비트율 감소를 확인하였다.
이종망을 활용하는 하이브리드 방송은 기존 방송이 가지고 있던 획일화된 방송 콘텐츠 제공에서 나아가 방송망과 통신망을 활용한 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 콘텐츠가 다양한 국가 및 지역에서 소비됨에 따라 개인 맞춤형 서비스에 대한 수요는 계속 증가하고 있으며, 이러한 수요에 맞춰 이종망을 활용한 콘텐츠 삽입 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이종망 기반의 콘텐츠 삽입 시 가장 중요한 기술적 도전 과제는 콘텐츠 삽입 시점에서 원 방송 콘텐츠를 대체하는 삽입 콘텐츠의 시작이 매끄럽게 진행되어야 한다는 것과 삽입된 콘텐츠가 모두 소비되고 난 후 원 방송 콘텐츠로 정확하게 돌아갈 수 있어야 한다는 것이다. 하지만, 현재 UHD 방송은 디지털로 전환되어 서비스를 제공하고 있으나, 아직 아날로그 방식에서 활용되는 프레임 레이트를 지원하는 시스템이 존재하므로 기존 UHD 방송 서비스에서 콘텐츠 삽입이 발생한 경우에는 정상적인 부호화가 진행되지 않는 문제가 발생할 수 있다. 방송 시스템의 교체 비용은 천문학적인 수준이므로, 본 논문에서는 송신 장비의 교체 없이 아날로그 방식을 지원할 수 있는 프레임 제어 기반 콘텐츠 삽입 방안을 제안한다.
도시지역은 인구가 집중되어 토지이용이 집약적이며 불투수면의 비율이 높아 강우시 비점오염에 의한 영향이 높은 지역이다. 비점오염원은 강우시 다양한 토지이용으로부터 발생되며 수계에 직접적인 영향을 미치고 오염물질의 종류와 양에 따라 불확실성이 높은 오염원이므로 점오염원과 함께 관리가 필요하다. 이러한 비점오염원을 관리하기 위한 방안으로 국내 외에서는 자연적인 기작을 이용한 비점오염원 관리기법인 저영향개발기법 (Low impact development, LID)을 도입하였으며 침투도랑, 식생체류지, 인공습지 등 다양한 요소기술이 포함된다. 이중 인공습지는 수질정화 (비점오염물질 저감)와 더불어 물을 저류하는 기능을 가진 친환경적인 시설로 잘 알려져 있다. 본 연구는 비점오염원 관리를 위한 LID 기술의 효과를 알아보기 위하여 수행되었으며 도시지역에 조성된 두 종류의 인공습지를 운영한 결과를 분석하고 평가하고자 한다. 연구대상 인공습지는 HSSF형과 Hybrid형으로 두 시설 모두2010년에 조성되어 현재까지 운영 중에 있으며 본 논문에서는 2010년부터 2015년까지의 총 42회의 모니터링 결과를 이용하였다. 분석결과, 두 인공습지를 통해 강우유출유출량을 평균 37~41% 범위로 저감되였으며 오염물질별 저감효율의 경우 TSS는 63~79%, TN은 38~54%, TP는 54%, 중금속은 32~81% 범위로 나타나 도시지역내 인공습지 적용시 비점오염원 저감에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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