최근 기후변화에 따른 다목적 하천기능관리가 요구되고 있지만, 국내 하천분야는 국가하천과 지방하천의 관리주체가 분리되어 하천정보를 통합적으로 운영하지 못하고 있다. 특히 설계 및 건설 준공도서를 재활용한 하천정보의 작성과 갱신이 미흡하다. 또한 하천기본정보는 GIS기반의 RIMGIS 시스템의 의존도가 큰 반면, 하천기본계획 성과물에 의한 공간정보 구축으로 하천정보의 신뢰성이 저하되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 하천분야에서 다루는 정보의 활용범위가 다양하나 하천시설물의 유지와 운영을 위한 정보체계를 대상으로 하며 현행 하천시설물 유지운영 관련 정보체계의 현황을 조사 및 분석하여 현안 문제점을 도출하고, 시범적용 사례 검증을 통해 실무정보적인 관점에서 최적의 해결방안을 제시하였다. 그 결과로 상시적으로 신뢰할 수 있는 하천 시설물 유지관리 정보체계를 구축하고 정보통합운영 방안을 검토하였다. 본 연구는 앞으로 하천시설 통합 유지운영을 위한 정보 현행화와 기술적, 제도적인 절차를 개선하는데 활용될 수 있다. 또한 하천분야의 정보구축 개선을 위한 정보프레임워크 구축 방향제시를 통하여 앞으로 타 분야와 정보격차를 해소 할 뿐만 아니라 BIM정보체계를 도입하는데 도움이 될 것이다.
본 논문은 무풍관 선풍기를 이용한 대단면 갱내 국부통기시스템의 최적화를 목적으로 한다. 갱내 맹갱도 형태의 작업공간을 대상으로 일련의 CFD분석과 현장실험을 수행하였다. 선풍기 위치, 운전방식 및 배치가 최적화의 주요 대상변수이다. 국부선풍기에서 토출되는 제트류는 대부분의 경우, 풍속이 15m/s이상으로 고속이므로 토출 후 갱도 바닥, 내벽, 천정 그리고 다른 선풍기에서 토출되는 제트류와 충돌할 가능성이 있다. 따라서 충돌시 상당한 에너지 손실이 발생하므로 통기 효율이 급격히 저하될 수 있다. 본 논문에서 최적 선풍기 간격은 제트류가 충돌 없이 최대의 유동거리를 유지할 수 있는 거리로 정의하며, 반면 단면상의 최적 위치란 갱도내벽과의 충돌 가능성이 최소화된 위치로 정의하였다. 따라서 선풍기 설치위치의 최적화는 통기의 효율뿐만 아니라 에너지 비용 또한 최소화가 가능하다. 3차원 CFD분석을 위하여 다양한 갱내 맹갱도 작업공간을 가정하였다. 무풍관 국부통기의 설계 및 최적화를 위하여 풍속 및 CO농도 분포를 CFD분석하였으며 동시에 비교 목적으로 현장실험을 수행하였다. 본 논문의 궁극적인 목적은 풍관을 사용하기 않는 국부통기시스템을 최적화함으로써 대단면 맹갱도 작업공간에 고효율, 저비용 국부통기를 가능케하여 깨끗하고 안전한 작업환경을 확보하기 위함이다.
최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R2에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 동결 보호제 EG l에 sucrose 첨가 농도에 따른 생존성의 실험의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1.5 M EG와 1.8 M EG 만을 이용하여 동결융해 후 생존서의 조사한 결과 71.1%와 70.2%로 각각 나타났다. 총세포수에 있어서도 127±1.3개와 124±1.6개로 생존율과 총세포수에 있어서도 두 그룹간에는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 1.5 M EG와 1.8 M EG에 0.1 M sucrose를 각각 첨가한 후 동결 보존하여 융해 하였을 때 생존율과 총세포수 조사 결과는 1.5 M EG에 0.1 M sucrose 처리구가 73.6% 그리고 1.8 M EG 에 0.1 M sucrose 첨가군은 76.9%의 결과를 보였으며 총세포수 에 있어서도 118±1.2 와 112±1.2 개의 결과를 보여 생존성과 총세포수에 있어서도 두 처리군 모두 유의적인 차이를 나타내지 않았으나 1.5 M EG 처리구에서 총세포수는 다소 높은 경향을 보였다. 1.5 M EG 와 1.8 M EG에 0.3 M sucrose를 첨가하여 각각 생존성과 총세포수 조사 결과는 70.8%와 88.7%의 생존율을 나타내어 1.8 M EG 에 0.3 M sucrose 처리구가 유의적으로(P<0.05) 높은 결과를 보였다. 따라서 소 체외수정란을 conventional slow-freezing 방법으로 동결 보존할 경우는 1.8 M EG 동결보호제에 0.3 M sucrose를 병행하여 사용하는 방법이 수정란을 최상의 상태로 유지할 수가 있어 수정란이식에 적용할 경우 효과적일 것으로 사료된다.
기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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