기존의 Levenshtein distance 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않은 경우에 사용되므로 어휘 탐색 작업의 중요도를 구분할 수 없는 단점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 개선된 Levenshtein 방법에서는 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘들을 탐색하고, 어휘들 간의 순서를 가지는 가중치를 부여한다. 따라서 어휘의 수가 증가하는 경우에도 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘를 탐색하여 인식율이 저하되는 단점을 해결하고, 인식 시간을 향상 및 탐색 공간의 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 시스템을 분석한 결과 실내 환경에서 어휘 종속 인식률은 97.81%, 어휘 독립 인식률은 96.91%의 인식률을 나타났다. 또한, 실외 환경에서 어휘 종속 인식률은 91.11%, 어휘 독립 인식률은 90.01%의 인식률을 나타났다.
본 논문에서는 시간영역에서 음파 전달 모델링을 위해 엇갈림 격자에서 유사 스펙트럴 유한 차분 알고리듬을 기반으로 한 전산조직을 개발하였다. 유한 차분 근사는 기하학적으로 복잡한 매질에서 모델링을 가능하게 하고, 엇갈림 격자는 정규 격자에 비해 훨씬 정확한 해를 제공한다. 유사 스펙트럴 방법은 파수 영역에서 파수에 음압의 푸리에 변환을 곱한 후 이를 역푸리에 변환하므로서 공간 도함수를 구하는 방법이다. 이 방법은 매우 안정적이며, 메모리와 계산시간을 감소시키는 장점을 지니고 있다. 무한 및 반무한 영역에서 이 알고리듬에 의한 결과가 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 무한영역과 Pekeris도파관, 거리종속 해양환경에서 시간영역 모델링을 수행하여 스냅사진을 얻어내었으며 이 스냅사진을 통해 복잡한 해양환경에서 신호의 전파 양상을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.
모바일 헬스케어는 다양한 스마트 디바이스를 활용한 개인건강관리 기술을 말한다. 특히 스마트폰 보급과 근거리 무선 통신 기술의 발전으로 모바일 헬스케어와 관련한 여러 디바이스와 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 이러한 디바이스와 서비스들이 대부분 자체적인 규격에 의해 굿현 되고 있으며 이로인해 기기 간 호환이 안 되고 서비스가 종속되는 등의 문제가 있다. 특히 규제가 엄격한 의료 서비스와 거리를 둔 일상적 생활에서의 건강관리 기기나 서비스들은 그 문제가 더욱 심각하다. 본 논문에서는 이러한 모바일 헬스케어 환경에서의 문제점 해결을 위한 표준 요소와 그 현황에 대해 살펴보고 관련 표준의 모바일 헬스케어 적용 모델을 제안 한다.
본 연구에서는 부산시의 대표적인 주거지역이면서 워터프런트지역을 포함하고 발전해 온 수영구와 해운대구를 중심으로 지가와 주거환경요소의 상관성 및 주거환경요소가 지가에 미치는 영향을 고찰해 보고자 했다. 이를 위해 지가를 종속변수로 하고 주거환경요소를 설명변수로 하여 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 먼저 지가와 각 변수간의 상관성을 보면 모든 대상지역에서 토지이용과 간선도로와의 거리, 지하철역까지의 거리가 공통적으로 지가와 상관성이 높은 변수로 밝혀졌고, 회귀분석을 통해 각 변수별 설명력을 알아본 후 지가에 대한 변수의 설명력이 높은 순으로 누적 설명력을 살펴본 결과 7개의 변수로 수영구는 67%, 해운대구는 50.5%의 설명력이 있는 것으로 드러났다. 또한 본 연구에서 특히 관심을 가지고 설정해 본 해안까지의 거리변수는 지가와 상관분석 결과 모든 대상지역에서 그다지 상관성이 높지 않았으며, 회귀분석 결과에서도 각 지역별로 6.4%~7.6%의 설명력을 갖는 것으로 밝혀져 지가를 설명하는 변수로서 중요도도 높지 않은 것으로 나타났다.
본 논문은 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관 종사자 구성세대의 이동 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향을 설명하고자 하였다. 개인 및 가구변수와 거리와 인구의 중력모델, 네트워크변수, 지방재정·지역경제·교육·문화·주택 등 전입지와 전출지의 상대적 유용성판단의 지역변수를 선정하였다. 종속변수의 이산성과 데이터의 구조를 감안하여 다층로짓모형 구축하였고 최종모형은 확률절편모델을 선택하였다. 실증분석 결과 개인·가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전종사자가 주민등록을 더하였다. 지역변수에서는 중력모델과 관련하여 기관까지 거리가 멀수록 주민등록을 더 한 반면, 이전 시기(t-1)의 일반 유입이 클수록 주민등록 이전을 덜 하였다. 지역간 상대적 유용성과 관련하여 전입지의 지역경제, 교육환경, 주거환경이 클수록 이전을 더하였고 지방재정의 경우는 반대였다.
도로 건설로 인한 서식지 파편화에 대한 저감방안으로 육교형 생태통로가 건설되고 있기는 하지만 효과성에 대해서는 아직도 논쟁이 있다. 생태통로의 효과성 평가를 위해 족적트랩, 카메라트랩과 같은 모니터링 방법이 실시되고는 있으나 얼마나 많은 개체가 이용하는지 정량적으로 평가하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 생태통로와 인근 지역을 서식지로 이용할 가능성이 큰 소형포유류인 등줄쥐를 대상으로 포획-재포획 방법으로 개체 위치 파악을 통해 생태통로 이용 정도를 도출하고, 트랩 주변 환경 특성을 이용하여 등줄쥐의 생태통로 이용에 미치는 요인을 확인하였다. 등줄쥐의 생태통로 이용도는 격자단위의 포획지점을 연결하여 이동 거리와 경로를 확인하였고, 생태통로 이용에 미치는 환경 특성은 트랩당 포획 횟수를 종속변수로 한 일반화 선형 모형(Generalized linear model)을 이용하였다. 연구결과, 등줄쥐의 이동 거리는 선행연구와 유사하게 나타났으며, 생태통로를 횡단하는 개체가 나타나지 않음에 따라 등줄쥐는 생태통로를 통로보다는 서식지로 이용함을 확인하였다. 등줄쥐가 생태통로를 이용하는 데 영향을 미친 환경 특성은 층위별 식생피복량(1~2m, 2~8m, 8m 이상), 교목식생, 트랩 주변 최대 수목 흉고직경, 경사도가 유의하게 나타났다. 이에 따라 생태통로 조성 시 더 많은 교목과 관목을 식재하고, 높은 경사와 절토사면 생성을 방지하여 생태계 내 먹이원으로 이용될 수 있는 등줄쥐 이용도를 높인다면 생태통로의 효과성을 더 높일 수 있을 것으로 예상된다.
서울시 버스는 통행속도 및 정시성을 높이기 위해 BIS정보제공, 중앙버스전용차로, 간선급행버스, 버스 우선 신호 등을 선보이며 서비스 개선에 큰 역할을 하였다. 하지만 버스의 통행속도 및 정시성을 높이기 위해서는 버스 정류장 정차시간에 영향을 미치는 정류장 인근 시설물의 개선이 필요하다. 본 연구는 버스정류장 정차시간 개선을 위해 정류장 인근 교통시설물 및 도로환경을 중심으로 영향변수를 도출하고자 한다. 종속변수는 버스정류장의 진 출입시간 및 진 출입시간의 표준편차를 선정하였고, 독립변수는 버스종류별 노선수, 버스종류별 통행량, 버스베이 개수, 횡단보도 및 교차로까지 거리, 앞지르기 가능 유무, 이면도로 존재 유무, 승차 및 하차인원, 해당링크구간 속도를 선정하였다. 분석결과 해당 링크의 속도, 버스베이개수, 횡단보도까지 거리, 이면도로 유무, 앞지르기 가능 여부가 영향변수로 도출되었고, 진 출입시간의 표준편차는 교차로까지 거리, 횡단보도까지 거리, 이면도로 존재 여부가 선정되었다. 이처럼 버스 정류장 정차시간 및 정시성의 영향을 주는 변수는 다양한 요소가 도출되는 만큼 본 연구 결과를 통해 버스 정류장의 정차시간 및 정시성을 개선시킬 필요가 있다.
센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.
여러 개의 층으로 구성된 토양층에서 연속주입 추적자시험을 수행하여, 불포화대와 포화대 구간에서의 수리분산특성 차이를 추적자의 농도이력곡선, 시간에 따른 농도변화 및 농도변화율, 그리고 거리에 따른 농도비 분석을 통해 비교 연구하였다. 연속주입 추적자시험에 의하면, 약 160시간이 경과된 후에 불포화대와 포화대에서 Rhodamine WT 최대농도의 차이는 약 $13{\sim}15$배 정도에 달하였고, 시험시간 대 추적자 농도증가율의 차이는 약 10배 정도로 나타났다. 또한 시간에 따른 추적자 농도이력곡선의 변화와 농도변화율이 불포화대에 비하여 포화대에서 크게 나타났다. 주입공에서의 이격거리에 따른 추적자의 농도비는 포화대 구간에서 더 빠르게 선형적으로 감소하였으며, 그 이후에 농도비가 2배 이하로 완만해 지는데 걸린 시간은 포화대 구간이 더 길었다. 이러한 차이들은 여러 개의 층서로 구성된 토양층의 포화대에서는 지하수가 존재하며, 또한 매질의 불균질성이 크고 투수성이 다양하기 때문에, 비교적 균질한 층서를 이루는 불포화대에 비하여 추적자 용액의 농도는 낮고, 추적자의 확산이 느리게 진행되어진데서 기인하였다. 그리고 포화대 구간에서의 유효공극율은 $10.19{\sim}10.50%$, 종분산지수는 $0.80{\sim}l.98m$, 횡분산지수는 $0.02{\sim}0.04m$의 범위로 산정되었으며, 실내주상시험의 종분산지수와 비교할 때 12배 이상의 규모종속효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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