전통적인 유한요소법을 이용하여 얇은 탄성 구조물을 해석하는 경우, 전단 및 막 록킹에 의하여 해석결과의 품질이 저하될 수 있다. 더욱이 수치결과의 록킹방생 여부를 다른 참고할 만한 자료와 비교하지 않고 감지한다는 것은 그다지 쉽지 않다. 본 논문은 록킹에 대한 이론적 해석과 더불어 후 록킹인식을 위한 신뢰성이 있는 한가지 간단한 방법을 소개하고자 한다. 또한 이론적인 결과를 입증하기 위한 수치결과도 주어져 있다.
본 논문은 형태학 이론을 이용하여 이미지의 윤곽선을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할된 이미지를 형태학 기반의 근접성, 유사성, 연속성을 사용하여 객체들로 그룹화 한다. 즉, 이미지의 시각 계층에서 지각적 방법과 하향식 피드백을 이용하여 이질적인 시각적 형태들을 하나의 시각적 형태로 구체화 시킨다. 실험 결과 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
공리적 설계는 미국 매사추세츠 공과대학의 서남표 교수에 의해 창출되고 보급되어 온 설계이론이다. 그러나 좀 더 정확히 말한다면 설계이론 이라기보다는 일반적인 공학적 과정에 적용할 수 있는 원리를 포함하는 설계프레임워크라 할 수 있다. 기계공학에서의 역학과 같이 설계를 하기 위해서는 과학적인 기본원리에 따라 설계해야 한다는 것이다. 그러므로 공리적 설계는 설계과정에서 설계자에게 과학적 원리를 제공하여 설계자가 이성적이고 논리적으로 설계를 진행할 수 있도록 하여, 시행착오를 줄이며, 좀 더 창조적이고 최상의 설계를 선택할 수 있도록 도움을 주는 것이다.(중략)
본 논문에서는 비트율-왜곡 (R-D) 이론을 사용하는 웨이브렛 기반 정지영상 부호화 방식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 트리 구조에 기반한 기존의 부호화 방식은 비트율-왜곡 이론을 고려하지 않았기 때문에 감소된 부호화 성능을 지닌다. 본 논문에서는 계층적 트리 분할 (SPIHBT) 알고리즘에 비트율-왜곡 최적화 임베딩 (RDE) 연산을 적용한다. 제안된 알고리즘은 SPIHT의 리스트에 웨이브렛 계수의 부호화 순서를 위한 기준으로 비트율-왜곡 경사를 사용한다. 이를 위한 변형된 트리분할과 비트율-왜곡 최적화 리스트 스캔 방식을 설명한다. 제안된 방식은 기존의 SPIHT 및 RDE 알고리즘에 비해 향상된 비트율-화질 성능을 보인다.
본 연구는 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 분석은 정량적분석보다 전문가에 의한 정성적 분석이 용이하다. 우리나라 RCC 및 RSC 수색$\cdot$ 구조구역에 대한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼기이론과 계층분석법을 이용하였다. 본 연구의 퍼지이론은 퍼지확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 그 결과 태안, 군산, 목포, 여수, 통영, 부산 제주지역은 위험수준이 심각한 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.
본 연구는 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 분석은 정량적분석보다 전문가에 의한 정성적분석이 용이하다. 우리나라 RCC 및 RSC 수색${\cdot}$구조구역에 대한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼지이론과 계층분석법을 이용하였다. 본 연구의 퍼지이론은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 그 결과 목포 수색${\cdot}$구조 구역에 위험수준이 가장 놀은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.
하나의 프레스로 여러 종류의 부품을 소량으로 생산하는 중 소형 공장에서는 부품 생산 과정에 발생하는 소리가 다양하게 나타난다. 이에 우리는 제품의 생산 순간의 소리를 인식하여 제품의 양 불량을 판별하는 시스템을 계층형 시간적 메모리(HTM Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발하였다. HTM 이론은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 이론이다. 이는 실세계에 대한 시공간적인 패턴을 계층적으로 기억하는 것으로 기존의 인식 기술보다 여러 경우에 인식률이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 우리는 이 HTM 기술을 소리 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량 판별 시스템을 개발하였다. 개발 결과를 검증하기 위해 실제 공장에서 부품 생산 순간의 다양한 소리들을 녹음하고, 소리 HTM 네트워크를 구성한 후, 학습과 훈련을 반복하여 해당 부품의 불량여부를 판정하도록 하였다. 그 결과 잡음이 많은 생산 현장에서도 판정의 정확도가 높은 것으로 확인하였다.
본 논문에서는 IT와 서비스 산업의 디지털융합 모델의 가치 창출요소의 시너지 효과를 이론적으로 정형화하고 실증분석을 통하여 시사점을 도출하였다. 경영전략 분야의 상황적합 이론에 기반 하여 IT융합의 근원적 가치요소를 고정형, 이동형으로 구분하고 이들 가치의 전략적 적합과 서비스 프로세스 제약완화 기여 등을 시너지 효과에 초점을 맞추어 탐색하였다. 본 논문에서 도출된 융합 시너지 연구 모델은 실증분석을 통하여 계층적 회귀분석 방법을 통하여 검증하였으며, 분석 결과 융합 모델의 가치 창출 요소의 유용성은 산업 별로 확연하게 구분되며 혁신에 의한 상대적 이점과 함께 일상생활 습관과의 부합성이 채택의 중요한 영향을 미치는 것이 발견되었다. IPTV 등에 기반 한 고정형 가치와 스마트 폰 등 모바일 기반 응용에 대한 시너지 효과와 프로세스 제약완화 등에 대한 시너지 효과가 제한적으로 나타났으며 이는 이들 가치가 서로 독립적으로 존재하며 융합 산업의 고유 특성과의 조화가 핵심적이라는 시사점이 도출되었다. 본 연구 결과는 향후 IT기반 산업 융합 모델 비즈니스 모델 연구에 유용한 시사점을 제공한다.
본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.
최근 국내에서는 폭력사건이 크게 증가함에 따라, 범죄행위를 계층간의 갈등이나 비행환경으로 인한 영향으로 해석하려는 사회학적인 원인론보다 범죄자 개인의 역동적인 심리로서 해명하고자 하는 추세가 현저하게 증가하고 있다. 이 같은 추세를 반영하여 본 연구에서는 범죄행위를 사회적인 현상으로보다는 개인적인 문제로 간주하고 심리학적인 이론을 범죄행위에 적용하여 보고자 시도하였다. 공격성을 폭력행위의 기본적인 심리성향으로 간주하고, 공격성을 측정하는 도구로 알려진 BPAQ로 측정된 공격성향과 폭력적인 범죄력간의 관련성을 탐색하였다. 한편 BPAQ의 교차문화 타당도 역시 확인하였는데, 이는 하위문화나 사회계층에 따라 공격행동의 표현양태나 경험방식이 다를 수 있다는 이론적 가설을 확인하기 위해서였다. 변량분석과 인과모형분석 결과, 한국판 BPAQ 단축형은 상당히 만족할만한 수준의 교차문화 타당도를 지녔으며, 국내 범법자들의 폭력행위에 대한 설명력도 적절한 수준인 것으로 확인되었다. 부가적으로 BPAQ의 하위요인들에 대한 내적 구조를 확인적 요인 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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