계층적 M진 위상 편이 변조(hierarchical M-ary phase shift keying) 방식은 설정된 위상 파라미터에 따라 각 비트의 오류 성능이 변하기 때문에 각 시스템의 요구에 맞은 위상 파라미터 값을 구할 수 있는 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 계층적 M-PSK 변조 방식에 대한 BER의 근사적 접근을 통해 원하는 각 비트의 오류 성능에 따라 중요 위상 파라미터를 찾을 수 있는 방법을 제안하고, 이전에 제시된 계층적 M-PSK 변조 방식에 대한 정확한 오류 성능 분석 방법을 통하여 제안한 방법의 정당성을 검증한다.
시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.
본 연구는 중장년 고용취약계층의 경력역량을 탐색하고 우선순위를 도출함으로써, 중장년 고용취약계층을 위한 체계적 경력개발 및 인적자원개발의 단초를 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 중장년(만 40~64세) 고용취약계층 대상 인터뷰 및 전문가 검증을 통해 도출한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중장년 고용취약계층은 직업, 현재 상태 등 개인 특성에 따라 상이한 경력요구사항이 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 중장년 고용취약계층 경력역량은 크게 경력인지역량, 경력방법역량, 경력태도역량, 경력전환역량, 경력자원관리역량의 5개 구성요인과 21개의 하위 세부역량으로 도출되었다. 셋째, Borich 및 Locus for Focus 분석방법을 활용한 중장년 고용취약계층 경력역량에 대한 우선순위 분석 결과, 경력목표설정, 경력실행력, 취창업정보, 구직기술이 최우선순위 역량으로, 경력정체성, 디지털문해력, 고용시장지식, 인프라활용이 차우선순위 역량으로 도출되었다.
미래 이동 통신 시스템에서 중요한 기술적인 문제 중의 하나는 사용자와 단말기의 위치 관리 기술과 핸드오프 기술을 포함하는 이동성 관리 기술이다 본 논문에서는 IMT-2000 환경에 적합한 계층적 분산 동적 위치 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 위치 레지스터들로 클러스터를 구성하고, 그 클러스터들을 계층구조로 형성한다. 각 계층별 협동하는 다른 위치 관리 정책을 사용할 뿐만 아니라 다른 셀의 이동 단말기로부터의 국부 이동 단말기의 위치 질의 빈도를 고려한 위치 갱신 알고리즘을 사용한다. 그리고 분석적 모델을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.
스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 고교학점제를 포함하여 학교 공간에 관한 많은 선행연구를 검토하여 고교학점제 교육환경 구성 시 가장 적합한 요소를 도출한 후 중요도 분석을 제시하고자 한다. 이에 분석요인으로 도출된 중요도 분석을 통하여 각 단위학교의 고교학점제 교육환경 조성에 기초적인 자료로 제공하고 고교학점제에 따른 교육환경의 공간적 중요도를 통한 교육정책적 방향 선정시 신축학교와 기존 학교의 차별화된 접근 방향에 도움이 되고자 한다. 연구의 방법으로서 관련 전문가를 통한 계층화 의사결정방법을 통하여 교육환경의 중요도 분석을 시행하였다. 분석결과 교육환경 구축을 위해 전략적 중요도를 중심으로 선택적이고 집중적으로 교육환경의 기능을 수행하고 그 활성화를 극대화하는 교육과정과 교육환경의 상호관계 등에 대한 분석적 고찰이 필요한 것으로 나타났다.
연구목적: 건설업은 복합공정이 동시에 진행되는 복잡한 메커니즘으로 사고 발생 빈도 와 강도가 다른 산업보다 높은 비중을 차지하고 있으며, 사고 사망만인율 또한 전 산업의 50% 이상 차지하고 있다. 이런 사고 감소를 위해 정부의 재해조사 방법에 대해 시스템 안전 관점에서 한계를 분석하여 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 정부의 중대 재해조사에 대한 주요 내용을 파악하고, 시스템 안전 관점에서 효과성/타당성을 분석하였다. 연구결과: 법규 위반 및 준수에 맞춰진 재해조사 및 분석기법은 근원적인 해결방안을 제시하기에 한계가 있었으며, 안전 제약, 제어, 계층별 상호작용을 접목할 때 시스템 전체의 구성 요소별로 사고 예방을 위한 대안 제시가 가능했다. 결론:현재의 사고분석 방법에서 시스템 안전 관점의 재해조사 및 분석 방법을 접목할 때 계층별 상호작용의 문제점과 의사소통 과정의 문제점을 확인할 수 있어 통합적 관점에서 사고 예방을 위한 대안 제시가 가능하다.
본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
최근 들어 소프트웨어의 점점 복잡화, 대형화가 되고 있는 추세에 의해서 컴포넌트의 중요성이 부각되면서, 컴포넌트를 이용한 시스템의 모델링(Modeling) 기법들이 등장하고 있다. 그리고, 이런 모델링 기법들을 적용한 응용 분야가 점차 확대되어 가고 있는 가운데, 효과적으로 시스템 모델링을 할 수 있도록 하고자 기존의 복잡한 다 계층의 모델링 표현 방식의 구조를 탈피한 3계층 표현 방식의 아키텍처를 가진 모델링 기법을 제안한다. 그리고, 하나의 작은 예제를 통해서, 실제 적용되는 과정을 보면서, 기존의 방법과의 차이점에 대해서 관찰 및 분석, 그리고, 추후 적용의 기대효과에 대해서 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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