여러 가지 기판 두께에서 동작 주파수를 일정하게 유지하면서 좋은 방사 특성을 가지는 핀 배열을 가지는 패치 안테나에 대해 연구하였다. 수평방향으로의 방사를 최대로 억제시키는 핀 배열 패치 안테나의 패치 길이가 기판 두께가 증가함에 따라 작아짐을 볼 수 있었다. 핀 배열 패치 안테나는 기본 패치 안테나보다 수평방향으로의 방사가 크게 억제되고 전방방사 이득이 증가하며 후방방사는 감소함을 볼 수 있다. 또한 핀 배열 패치 안테나의 E-plane 방사 패턴의 Half-power beamwidth가 기본 패치 안테나보다 작아져 안테나의 지향성이 향상됨을 볼 수 있다.
본 논문은 잘 알려지지 않은 언어 쌍에 대해서 병렬말뭉치(parallel corpus)로부터 자동으로 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 중간언어(pivot language)를 매개로 하고 문맥 벡터를 생성하기 위해 공개된 단어 정렬 도구인 Anymalign을 사용하였다. 그 결과로 초기사전(seed dictionary)을 사용한 문맥벡터의 번역 과정이 필요 없으며 통계적 방법의 약점인 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도를 높였다. 또한 문맥벡터의 요소 값으로 특정 임계값 이상을 가지는 양방향 번역 확률 정보를 사용하여 상위 5위 이내의 번역 정확도를 크게 높였다. 본 논문은 두 개의 서로 다른 언어 쌍 한국어-스페인어 그리고 한국어-프랑스어 양방향에 대해서 각각 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 높은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 이전 연구에서 보인 실험 결과에 비해 최소 3.41% 최대 67.91%의 성능 향상을 보였고 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 최소 5.06%, 최대 990%의 성능 향상을 보였다.
이 연구는 한국 현실에 맞는 교육정책의 굿 거버넌스는 궁극적으로 어떤 가치를 지향할 것인지를 모색하기 위해 논란이 되었던 세 가지 교육정책 사례를 중심으로 현 정부의 교육정책 거버넌스의 특징적 실태를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 현실적으로 민주성과 효율성을 동시에 제고해야 하는 바람직한 거버넌스 체제를 구축하기 위해 교육정책 분야에서 정부와 시민사회는 어떤 관계를 맺어야 좋은지를 여섯 가지 평가요소를 근거로 살펴보았다. 분석결과 민주성 측면에서 보면 세 가지 정책사례 간 정도의 차이가 있지만 모든 분야에서 시민단체들의 참여는 활발하였다. 그러나 이런 활발한 참여에 비해 상호 간 정보의 공유나 의사소통 그리고 반응성은 취약했다고 볼 수 있다. 효율성 측면에서는 더 심각한 문제가 발견되었다. 시민단체 간 연대가 활발하였던 점은 효율적 거버넌스의 긍정적 측면으로 볼 수 있으나 이런 연대는 유사한 의견을 가진 단체들 간에만 이루어졌다. 또한 효율적 정책결정에 반드시 필요한 전문가 집단의 자문과 참여도 제한적으로 이루어졌다. 이런 상황에서 이견을 가진 행위자 간 갈등이 첨예하게 대립되었지만 이를 관리하고 조정할 매커니즘이 존재하지 않았다는 점은 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 따라서 세 가지 교육정책 사례에 대한 평가결과를 보면 한국처럼 국민적 관심이 높고 참여가 활발한 교육정책 분야에서는 보다 좋은 거버넌스를 지향하기 위해서 정부의 반응성과 갈등 조정력이 중요한 요인으로 고려되어져야 할 것이다. 또한 향후 교육정책결정에 있어서 좋은 거버넌스의 목표를 달성하기 위해 생각이 다른 전문가 집단 간 의사소통이 수평적이고 효율적으로 이루어질 수 있도록 하는 제도적 장치가 마련되어야 한다고 본다.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
스타트업 제품 모델링에 있어 기존 제품에 대한 분석은 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이러한 분석은 다양한 방식과 프로그램 들을 통해 측정이 가능하다. 하지만, 다수의 스타트업들은 이러한 프로그램 운영이나 통계적 산출을 할 수 있는 인력 공급이 원활하지 않아 실제 사용에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 특별히 뛰어난 수리적 지식이 없더라도 중, 소 스타트업의 입장에서 직원 누구나 활용 가능한 제품 분석 방법에 대해 찾게 되었으며 그 결과 Kano 모형이 가장 적합할 것이라는 예측을 하였다. Kano 모형을 적용할 제품군으로는 많은 소비자가 존재하지만 시장이 크지 않아 진출 기회가 열려있는 스마트워치를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 일반적으로 많은 회사에서 활용하고 있는 기본 오피스 프로그램인 EXCEL만을 활용해 제품의 Kano 모델 측정을 진행하였으며 그 결과 매력적요소 4가지(배터리 유효기간, 워치페이스의 종류와 수, 외형의 손상방지, 브랜드이미지), 일원적요소 13가지(단말기의 무게, 단말기의 외형, 구매가격, 오류발생, 스마트페이 기능, A/S용이성, 사용 가능한 앱의 수, 충전의 용이성, 방수 등 부가기능, 단말기 색상의 다양성, 헬스케어, 통화기능, 알림기능), 당연적요소 1가지(자사 기기와의 연동), 무관심요소 2가지(워치밴드의 디자인, 타사 기기와의 연동) 항목들을 측정하는 것이 가능하였으며 향후 본 Kano 모델을 활용하거나 해석함에 있어 최종학력, 전공, 연령 등이 어떠한 영향을 미치며 모델 사용에 필요한 최소 지식 수준에 따른 추가적인 연구를 진행할 것이다.
본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.
오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
한국의 7가지 대표적인 표고품종에 대하여 RAPD(Random Amplified Polymorpic DNA) 검정을 실시하여 품종간의 구분이 가능한 지를 시도하였다. 표고 품종간의 계통분류에 적합한 RAPD marker를 생성시키기 위하여 OPA-01에서 OPA-20까지 20개의 primer를 사용한 결과, 9가지의 primer는 품종식별에 유용한 RAPD pattern을 보였으나, 나머지 11가지의 primer는 품종 식별에 사용하기 어려운 것으로 나타났다. 9가지 primer중 7개 품종을 모두 구분할 수 있는 단일 primer는 없었지만, 9가지중 2개의 조합을 취하면 어떤 경우도 7개의 표고 품종을 구분지울 수 있음으로써 RAPD 검정법이 표고 계통의 분류에 매우 정밀한 방법임을 알 수 있다.
색은 중요한 시각적 자극 요인으로서 향 연상과 식별에 있어 교차-양상적 영향을 미친다. 이에 본 연구는 향의 연상이 색상과 톤에 의해 체계적으로 변화하는지를 살펴봄으로써 색과 향의 교차-양상 연상 측면을 좀더 심층적으로 조사하고자 한다. 67명의 피실험자들은 33가지의 색채 자극(10가지 색상, 3가지 톤, 3가지 무채색)에 대한 4가지 전형적인 향수 유형(프레쉬, 플로럴, 오리엔탈, 우디)의 연상 정도를 각각 7점 척도로 평가 하였다. 통계 분석을 통해 4가지 향수의 연상 정도가 색채 자극의 10가지 색상에 따라 차별화된 패턴을 보이는 것을 알 수 있었다. 오리엔탈 유형을 제외한 나머지 세 가지 향에 있어서, 톤(특히, 밝기)과 향간의 교차-양상 연상관계가 체계적으로 변화하는 양상을 보였다(예를 들어, 플러럴 향과 색의 밝기는 양의 상관관계를 보임). 밝은 난색일수록 강한 플러럴향이 연상되는 반면, 우디향의 연상 정도는 낮게 나타났다. 선명하거나 밝은 한색일수록 프레쉬향이 강하게 연상되었다. 이러한 연구 결과를 통해 향수제품에 있어 시각과 후각간의 체계적인 공감각적 상호작용이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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