본 연구는 삶의 질에 대해 평가할 수 있는 객관적인 평가지표를 마련하고, 지역별 인구구성에 따른 차별화된 삶의 질 정책 실현을 위한 기초자료를 마련하는데 목적이 있다. 삶의 질 평가지표를 개발하고, 연령별 삶의 질에 대한 가중치 차이가 있는지 분석하기위해, (1) 문헌 및 선행연구를 분석해 1차 평가지표를 선정한다. (2) 전문가 FGI를 실시하여 최종 평가지표를 도출한다. (3) 전문가를 대상으로 가중치 분석을 실시한다. 분석 결과, (1) 영역별 가중치는 가족안전, 경제안정, 주거문화, 보건복지, 교통환경 순서로 나타났다. 특히, 가족안전영역은 다른 분야보다 2배 이상 중요한 것으로 나타났다. (2) 연령별 가중치 분석결과, 연령이 높을수록 경제안정을 중요시하는 반면, 가족안전영역에 대하여는 연령이 많을수록 가중치가 떨어졌다. 소득수준이 높아지면서 1인당 주거면적과 도시공원면적, 전시공연의 중요성이 모든 연령에 걸쳐 주거 환경 문화에 관심이 높아지고 있음을 시사한다.
질적인 측면을 충분히 감안하지 못한 양적 성과분석은 연구개발 과제의 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 안고 있다. 따라서 양적 성과와 질적 성과를 함께 종합적으로 고려할 수 있는 종합적인 성과분석지수를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 주성분 분석과 동일 가중치를 부여하는 방식을 이용하여, 특허 출원 건수, SCI 게재논문 건수, 기술이전 건수라는 3가지 양적 성과지표와 이에 대응되는 특허 심사청구 항수, 논문게재 학술지의 IT, 총 연구비 대비기술료 비중의 3가지 질적 성과지표를 성과지표로 고려하면서 성과분석지수를 개발하고자 하였다. 주성분 분석의 적용 결과 특허 출원 건수(0.2160), SCI 논문게재 건수(0.1510), 기술이전 건수(0.1564), 특허 심사청구 항수(0.2257), 논문게재 학술지의 IF(0.2218), 기술료 비중(0.0291)의 가중치를 얻을 수 있었다. 이 6가지 평가지표는 종합평가지수라는 하나의 틀로 결합되어 개별 과제의 성과를 평가하는 데 활용될 수 있다. 더 나아가 양적 성과지표와 질적 성과지표로 구분하여 평가할 수 있다. 가중치 결정 방법에 따라 평가결과가 크게 달라지지는 않았지만, 가중치 결정 방법과 상관없이 양적 성과지표 평가결과와 질적 성과지표 평가결과는 크게 달랐다. 한 가지 흥미로운 점은 과제평가등급과의 상관관계를 따져보았더니 질적 성과지표와 과제등급과의 상관관계가 양적 성과지표와 과제등급과의 상관관계보다 더 크다는 것이다. 따라서 성과분석에 있어서 질적 성과지표를 반영한 질적 성과분석이 반드시 수행될 필요가 있다. 앞으로 특허 인용도 등 보다 다양한 질적 변수를 확보하여 성과분석지수를 보완할 필요가 있을 것이다.
본 연구에서는 나이브 베이시안 학습의 환경에서 속성의 가중치를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 기존 방법들이 속성에 가중치를 부여하는 방식인데 반하여 본 연구에서는 한걸음 더 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler 함수를 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였고 이러한 가중치들의 특성을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 클러스터 시스템에 적용되는 새로운 부하할당 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교하여 분석하고자 한다. PWLC 알고리즘은 설정된 가중치 산정주기마다. 시스템의 부하를 감지하여, 각 서버에 가중치를 부여하여 다음 주기에 가중치에 의하여 부하를 분산시키는 알고리즘이다. PWLC 알고리즘과 DWRR 알고리즘을 가중치 산정주기를 변화시키면서 분산과 대기시간 등에 비교하였다. 가중치 산정주기가 너무 짧으면 시스템은 부하를 감지하는데 잉여부하가 소요될 수 있으며, 이와 반대로, 가중치 산정주기가 너무 길면 알고리즘 적용에 의한 부하할당이 비효율적으로 될 수 있다. PWLC 알고리즘이 DWRR 알고리즘보다. 더 효율적임을 알 수 있다.
이 논문에서는 전통게임중 하나인 고누게임에 대한 구현과 실험이 수행된다. 고누게임을 구현하기 위한 기법으로 미니맥스알고리즘이 적용되었다. 미니맥스 알고리즘에 게임을 구현하기 위해 평가함수를 제안하였다. 고누게임의 구현 이후 성능향상을 위해 알파베타 가지치기에 대한 알고리즘의 효율성을 분석한다. 게임의 승패에 영향을 미치는 최적의 분석을 위해 가중치 분석이 수행되었다. 가중치 분석을 위하여, 사람과 컴퓨터의 대국, 컴퓨터와 컴퓨터의 대국으로 실험하였다. 그 결과 최적의 공격과 방어를 할 수 있는 가중치를 제시하였다.
본 연구의 목적은 산사태 취약성 분석을 위하여 인공신경망을 이용하여 산사태 요인의 가중치를 결정하는 것이다. 산사태 발생 지역은 항공사진, 현장조사와 지형도 등으로부터 위치를 파악하였다. 용인 지역에 대해서 산사태에 영향을 주는 지형경사, 지형곡률, 토양배수, 토양 유효심도, 토양 종류, 식생 경급과 영급 등의 자료가 사용되었다. 이들 자료를 이용하여 인공신경망의 층간 가중치가 역전파 트레이닝 알고리즘에 의해 계산되었으며, 이는 산사태 요인의 가중치를 결정하는데 사용되었다. 죽, 트레이닝 후 층간 가중치를 해석하여 분류에 미치는 영향을 고려함으로서 각 산사태 요인의 가중치가 결정되게 된다. 가장 높은 값은 지형경사로서 5.33의 값을 나타냈으며 지형 곡률과 토질은 각각 1과 1.17로 낮은 값을 나타냈다. 역전파 알고리즘을 이용한 가중치 결정 방법은 분석에 중요하지 않은 요인을 제거함으로 계산시간을 단축시킬 수 있어 GIS를 이용한 중첩 분석 연구에 활용되 수 있다.
Gen-2 Q-알고리즘에서는 슬롯-카운트의 크기를 증감시키기 위한 매개변수인 가중치 C의 값이 정해져 있지 않다. 이 경우 적절하지 못한 가중치를 선택할 경우 빈 슬롯 또는 충돌 슬롯이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어지므로 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 슬롯-카운터를 결정하기 위한 가중치 값이 Q-알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다.
본 연구는 IT프로젝트 사전타당성 평가항목을 도출하고, 각 평가항목의 가중치를 AHP 기법에 의하여 산출하였으며, 3개 IT프로젝트 유형에 따른 평가항목별 가중치 차이를 통계적으로 검증하였다. 국내 민간기업 및 공공조직에서 제안된 79개 IT프로젝트에 대한 AHP 조사에서 7개 평가항목의 가중치는 재무적 효과 25.14%, 전략적 가치 22.34%, 직접비용 14.44%, 리스크 12.05%, 기술적 필요성 11.50%, 정치적 고려 8.26%, 간접비용 6.41%로 나타났다. 예상대로 재무적 효과, 전략적 가치, 직접비용의 가중치가 높게 나타난 반면, 최근의 TCO 모델이나 이론적 연구에서 중시되고 있는 간접비용이 실무현장에서는 그다지 중요하게 고려되지 않는 것으로 나타났다. 특히 대부분 신규 IT투자에서 실질적으로 가장 민감하게 영향을 미치고 있다고 간주되는 CEO 관심, 현업부서장의 추진의지 등과 같은 정치적 고려항목이 낮게 나타난 것은 의외의 현상이며, 그 원인에 대한 체계적 분석을 향후 연구과제로 제안한다. 그리고 ANOVA 분석 결과 거래처리형, 정보제공형, 인프라형 3개 프로젝트 유형별로 평가항목 가중치가 다른 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 곡면배열이 설치된 이중 곡률을 갖는 곡면의 형상을 최적화하는 것이다. 곡면은 4개의 미지수로 결정되는 이중 타원구로 모델링 하였다. 곡면 배열의 빔 패턴 분석을 통해서 4개의 미지수 중에 2개의 설계 파라미터를 결정했다. 빔 설계 인자의 sharp 지수의 합으로 표현되는 가중치 목적 함수를 정의했다. 각각의 sharp 지수는 여러 빔 설계 인자 중에 지향 지수, 고각 해상도, 방위각 해상도로 정의했다. 가중치가 주어졌을 때, 모든 격자에 대한 직접 계산을 통해 가중치 목적 함수를 평가하고 2개의 설계 파라미터의 최적값을 찾았다. 시뮬레이션에는 총 4종류의 가중치를 사용했다. 각각의 가중치에 대한 최적 곡면 형상 및 빔 패턴 분석 결과를 보였다. 특별히 균등 가중치를 사용했을 때, 다른 가중치를 사용했을 때보다 부드러운 표면을 갖는 이중 타원체의 형상이 얻어졌다.
본 연구의 목적은 금강수계의 가장 효율적인 가중치를 찾을 수 있는 절차를 제시하는 것이다. 일반적으로 다목적 최적화 모형의 결과는 목적함수에 부여된 가중치에 크게 좌우되는 경향이 있다. 특히 다목적 저수지 운영 문제의 경우는 어떤 유입량 시나리오가 적용되느냐에 따라 그에 적합한 가중치가 크게 달라질 수 있다. 따라서 유입량의 변동성을 감안해서 저수지 운영자에게 적합한 초기 가중치를 적용하는 것은 매우 큰 의미가 있다. 이에 본 연구는 유입량의 불확실성을 감안하여 적절한 가중치군을 도출할 수 있는 절차를 제안한다. 제안한 절차에서는 다중목적 최적화모형(GA-CoMOM)을 통해 파레토 집합에 대응되는 가중치군을 도출하고, DEA-윈도우분석(DEA-window analysis)과 교차효율성 분석(cross-efficiency analysis)을 사용하여 후보 가중치에 대한 순위를 산정하고, 이 결과를 분석해서 적합한 가중치를 선정한다. 이 절차를 금강 수계 저수지군 연계 운영 문제에 적용한 결과 유입량의 불확실성을 감안해서 가중치를 설정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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