본 논문은 현재 개발되고 있는 원격 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템의 호출 매체 결정 알고리즘에 대하여 기술한다. 이 호출 시스템은 중환자실에 입원중인 환자의 상태 변화에 따라 담당 의사나 환자 보호자를 신속하게 연락하는 역할을 담당한다. 전달되는 메시지는 연락 시점과 연락의 긴급성에 따라서 유선전화, 무선전화, 호출기, 전자우편, fax 등의 통신 매체를 한 개 또는 두 개 이상 이용하여 전달된다. 이러한 메시지의 효율적인 전달을 위하여 본 연구에서는 불확실성 추론 방법인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 주어진 상황에서 가장 효과적인 전달 매체를 선택하는 알고리즘을 개발하였다. Dempster-Shafer 이론을 사용함으로서, 불확실한 상황에서 효율적이고 합리적으로 메시지 전달 매체를 결정할 수 있다.
GaAs를 Si 웨이퍼에 성장시킬 때 초기단계의 핵생성에 대하여 computer simulation을 통해 이론적으로 고찰하였다. 기존의 핵생성이론과는 달리 초기의 미세한 핵의 경우 핵을 구성하는 ledge와 ledge간의 상호작용은 핵의 크기 및 모양에 의하여 결정되는 ledge간의 거리에 따라 변화함을 알 수 있었다. 따라서 여러 형태의 핵에 대하여 분석하여 본 결과 다층의 피라미드 형태로 GaAs 핵이 생성될 때 가장 낮은 excess에너지가 요구되었고 이와 같은 결과는 이러한 형태가 필연적으로 포함하게 되는 에너지가 낮은 Ga(111) facet 때문인 것으로 밝혀졌다. 그러므로 GaAs/Si에서 가장 문제가 되고 있는 전위결함도 초기의 핵생성에 크게 기인함을 알 수 있다.
본 연구에서는 환기장치로 제어하는 환경인 라돈 표준실 및 라돈 발생기로부터 이론적으로는 Jacobi모델 이론을 사용하여 라돈 자핵종의 농도를 계산하였으며, 실험적으로는 두 발생 조건으로부터 채취된 시료를 알파스펙트럼 분석법에 의해 측정 분석하여 그 농도를 결정하였다. 이론적인 계산치와 실험적인 측정결과를 비교해 본 결과 매우 잘 일치되는 좋은 결과를 얻게 되었다. 따라서 이러한 연구는 실내 라돈환경에서 라돈 자핵종의 알파방출체에 의한 내부피폭선량을 보다 정확히 평가하고, 라돈 자핵종의 개별 농도를 신속히 결정하는 데 크게 기여할 것이라 사료된다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론을 이용한다. 자기조직화 특성을 이용하여 스스로 학습이 가능하고, 구조상 수행이 빨라 학습 단계에 소요되는 시간을 줄 일 수 있는 장점을 가진 자기조직화 이론을 도입하고, 수질자료 중 전체 유기물의 양을 나타내며 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC 와 강우-유출량 자료의 분포적 양상과 특징을 분석하여 예측을 위한 모형화 과정에 기여하고자 한다. 최적의 Map Size와 Map Array 결정을 위해 수집된 강우와 유출량자료 및 TOC 자료에 대해 Garcia의 경험식을 이용하여 Map을 구성하는 단위구조의 총 수(M)를 산정하여 M값에 따른 종방향 및 횡방향 크기를 결정하는 다수의 Map 크기를 검토하고, 또한 Map 배열은 2차원 배열의 사각형배열(Rectangular array)과 육각형배열(Hexagonal array)에 대해서도 복합적으로 검토하여 최적의 특성조건을 결정하여 강우-유출 및 TOC 관계의 분할특성을 분석한다.
러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.
교과서내의 모든 지도항목들은 순서가 정해져있다. 그러나 같은 종류의 교과서들에서는 지도항목의 순서가 다른 것을 볼수 있다. 학생들은 이전 항목들의 배움없이는 다음항목을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 수업계획 작성시 지도항목의 우선순위결정은 매우 중요하다. 이러한 지도항목의 우선순위 결정문제를 해결하기 위해 Isamu MATSUBARA은 그래프이론을 이용한 해결방안이 제시됐다. 그의 방안에는 직선형, 그룹형, 분기형 독립형의 4가지형이 있다. 이들 가운데 직선형을 제외한 나머지 세간지형은 객관성이 결여되어있다, 본논문은 퍼지이론을 이용하여 그룹형 분기형 독립형의 객관적인 해결방안을 제시한다.
본 논문에서는 퍼지이론을 이용하여 색채공간의 사용자가 원하는 분위기에 해당하는 언어 입력에 따라 조화로운 색채공간을 설계해가는 의사결정 보조 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에서 형용사 이미지 스케일의 언어적인 입력이 주어지면 형용사와 색채와의 관계를 퍼지관계로 가정하고 색채공간의 전체적인 분위기에 맞는 색채가 선택되며 퍼지화된 Moon-Spencer등의 색채조화에 관한 지식은 어울리는 조화색 결정의 탐색 영역을 제한하는 역할을 담당하고 이에 따라 조화색이 결정된다.
본 연구에서는 한계비용 이론에 바탕을 둔 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식을 이용하여 천연가스 가격체계의 이론적 모형을 도출함으로써 사회후생의 최적화를 달성하기 위한 국내 가스가격결정방식의 개선방향을 제시하였다. 사례연구를 통하여 국내 가스산업의 현행 원가보상방식, 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식에 의한 가격간에 배분효율성과 사회후생을 비교 분석하였다. 배분효율성은 도시가스용의 경우에 원가보상방식이 램지가격결정방식 및 효율적요소가격결정방식에 비하여 높게 나타났으나, 발전용의 경우는 원가보상방식이 두 방식에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 반면에 사회후생효과는 현행의 원가보상에 의한 가격결정방식보다 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식을 적용하는 것이 보다 더 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 먼저 저온에서의 초전도 결정의 비열 점프를 임계 온도의 함수로 구하였다. 다음에, 구한 비열 점프의 부호와 크기 등을 분석하여 여러 가지 실험적인 사실들을 예측하였다. 마지막으로 우리가 예측한 실험 사실과 실제의 실험이 일치하는지 비교하였다. 이론적으로 구한 비열점프는 $YNi_2B_2C$ 결정의 비열 점프 업 과 비열 점프 다운 현상을 비교적 잘 설명한다. 특히 매우 낮은 온도에서는 상전도-초전도 전이 시에 비열이 점프 다운된다는 주목할 만한 이론적 예측을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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