글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산·제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.
본 연구에서는 여러 계량 모형을 이용하여 계산한 헤지 비율의 성과를 비교하였다. 특히 헤지 비율을 추정하기 위하여 분수 공적분 오차 수정 모형을 이용하였다. KOSPI200 현물과 선물 지수를 이용하여 검증한 결과 현물, 선물 지수는 1차 적분된 시계열이며 베이시스는 분수 적분된 시계열이었다. 따라서 현물과 선물 지수는 분수 공적분된 시계열이었다. 최소 분산 헤지 비율을 최적 헤지 비율로 하여 성과를 측정한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 헤지 성과는 GARCH 항이 있는 모형이 없는 모형에 비해 크게 나타나며 각 모형에서 고려하고 있는 정보 집합의 크기가 큰 순서인 FIEC, EC, VAR, OLS 순으로 헤지 성과는 크게 나타나고 있다. 그러나 OLS 방법에 의한 헤지에 의해서도 수익률 변동의 많은 부분이 사라져, 다른 모형들은 OLS 모형과 비교하여 추가적인 분산 감소 효과는 크지 않았다.
취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.
이 연구는 Ⅰ) 혈관 폐색에 의한 인지 및 기억장애 동물모델에서 뇌졸중 치료제로써 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과 및 작용기간을 밝히며, Ⅱ) 행동 약리학적 연구를 통해 기억력증진에 미치는 효과에 대해 밝히고 혈관 폐색에 의한 동물모델에서의 기억기능 증진 및 세포효과를 검증하고자 실시하였다. 중대 뇌동맥 폐색에 의한 쥐의 동물모델은 Sprague Dawley계 흰 쥐(260∼300 g)의 국소 중대뇌동맥을 일시적으로 폐색시켜 만들었다. 본 연구(미국 국립보건원에 등록된 MB03세포)에 사용된 인간배아줄기세포는 3×10⁴ cells/㎠ 밀도의 배양접시 내에서 4일 동안 embryoid bodies(EBs)의 형성을 위해 집합체를 이루도록 유도하였다. (중략)
오늘날 급격한 경영환경의 변화로 인해 제조업의 효율적인 운영이 더욱 어려워지고 있다. 기업내에 새로운 기술을 도입하고자 할 경우, 해당 기업이 추구하고 있는 전략은 물론이고 그것이 실제로 운용되어지는 제조구조에 적합하지 않으면 경제적 효과를 얻지 못할 가능성이 크다. 본 연구에서는 사업전략·제조구조, CIM기술간 적합성 개념이나 시너지 효과(synergy effect)를 밝혀내고자 하였다. 따라서 각 차원에 따른 유형들이 상호보완적인 집합임에 착목하여 , 두 차원간 부합성 정도의 결과치가 어떠한 순위를 나타낼 것인지 조사하였다. 또한 세 차원 사이의 선택적 결합에 따른 상황적응성이 제조기업의 성과에 얼마만큼이나 영향을 미치고 있는지 검증해 보았다. 특히 한·일 제조업의 경영시스템을 경쟁전략·제조체계·CIM기술간 적합성 측면에서 살펴봄으로써, 상이한 경영환경하의 양국 제조기업이 각각 어떤 특성을 지니고 있는지 파악하고자 시도했다.
노심설계의 검증을 통하여 설계의 신뢰성을 확인하며 이는 발전소 운전의 안전성과 경제성을 향상시킬 수 있는 발판이 된다. 본 보고서는 국산핵연료를 장전한 고리 3호기 7주기의 운전자료 중에서 핵설계와 관련한 인자의 측정치를 설계치와 비교 분석하고 평가하였다. 비교대상이 된 핵특성인자는 반응도 관련 자료인 임계붕소농도, 제어봉가, 등온온도계수 및 감속재온도계수등이고 출력분포 관련자료인 핵반응률 분포, 집합체 출력분포, 반경방향 첨두출력 F$\Delta$H/$^{N}$ , 축방향 출력분포, 축방향 첨두출력 Fq(z)및 노심 평균 축방향 출력편차(AO)등이다. 이들 인자들에 대한 설계치는 측정치와 잘 일치하였으며, 모두 안전성 관련 제한치이내로 만족함을 확인하였다. 또한 이러한 비교 분석을 통하여 후속주기의 핵설계에 운전자료를 반영할 수 있는 근거를 마련하였다.
경제에 미친 충격이 경제에 일시적 영향을 미치고 사라지며 그 영향력이 곧 소멸하고 마는 경우와 영구히 존속하는 경우가 있을 수 있다. 경제에 불현듯 다가와 영향력을 행사한 충격이 일시적으로 존재하고 사라지느냐 아니면 영원히 또는 장기적으로 존재하느냐 하는 것은 경제 현상을 시계열적으로 파악하고 이해하는 데 중요한 요소이다. 충격이 경제 내에 장기기억으로 존재한다면 경제 현상은 경제가 시작되는 순간부터 현재까지의 충격들의 결합적 집합이라 할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 적분확률과정의 모수 d가 정수를 갖지 않고 비정수를 갖을 때의 ARIMA(p, d, g)process, 즉 ARFIMA(p, d, q)process의 비정수차분 모수 d를 추정 하고자 한다. 그리고 이 비정수차 분모수의 추정과 검정을 통하여 우리나라의 주가가 충격을 받았을 때 이 충격을 금시 해소시키고 버리는지, 또는 장기적으로 기억하여 항상 주가에 반영시키고 있는지의 여부를 검증하였다. 이 논문에서는 periodogram 방법과 lag window 방법을 다같이 사용하여 차분모수 d를 추정하고 표준오차를 계산하여 d의 추정치에 대한 기각여부를 검정한 우리나라의 주식시장은 충격에 대한 장기기억을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 이와 같은 발견은 충격적이다.
디지털 음성통신을 위한 빠르고 쉬운 내장 프로세서(Embedded processor)가 요구되어짐에 따라 음성신호 압축 복원 알고리즘인 ADPCM과 LD-CELP의 구현에 가장 빈번히 사용되는 연산의 특성을 조사하였다. ARM6 processor core의 기본 구성요소들과 명령어집합을 기반으로 하여 음성부호화 알고리즘의 연산의 특성을 효율적으로 처리하기 위한 명령어와 구조를 추가한 범용 프로세서의 구조를 제안하고 VHDL로 기술하여 동작을 검증하였다. ARM6의 ALU logic에 leading zero count를 위한 회로를 추가하였고 opcode를 변경하였으며, LPC 계수 연산을 위해 제안된 MAC을 도입하여 효율적인 구현이 가능하도록 설계하였다.
기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.22 WRAN 표준화 중심으로 진행되고 있는 스펙트럼 센싱 기술에 관련된 내용들을 살펴보고 현재 IEEE 802.22 WG에 제안된 스펙트럼 센싱 기술들을 간략하게 소개하고 있다. 그리고 본논문에서는 IEEE802.22 표준화에 제안된 각사의 센싱기술들 중에서 최종적으로 표준안의 부록을 채택하는 방법으로 활용되었던 센싱기술 성능평가 방법인 다섯 가지 시뮬레이션 시나리오들에 대하여 설명하고 있다. 그런데 현재 IEEE 802.22 표준화에 제안된 센싱기술들은 Working Group에서 제시한 12개로 이루어진 DTV 신호 파일에 의해 센싱기술의 성능 검증을 위한 시뮬레이션을 수행하고 있다. 이의 DTV 신호들은 와싱톤 도심지 및 뉴욕에서 수집되었는데, 도심지, 교외, 주거지역 및 시골지역, 그리고 옥내외 채널환경 등 다양한 채널환경에서 수집된 신호들이다. 그리고 본 논문에서는 스펙트럼센싱 시스템의 구성을 제시하고 있고, 제시된 스펙트럼 센싱 구조에서 스펙트럼관리기능모듈, 스펙트럼센싱 기능 모듈, 그리고 채널집합분류기능 모듈에 대한 CPE와 기지국의 역할을 설명하고 있다. 또한 coarse 센싱 방법과 fine 센싱 방법의 결합으로 제시될 수 있는 hybrid 센싱 방법으로 incumbent 신호세기 및 센싱 단계에 따라 고속의 스펙트럼 센싱 타임(sensing time)을 도모할 수 있는 스펙트럼 센싱 과정을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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