수십만명의 대입응시자와 대학입학을 준비하는 수백만명의 초중고등학교 학생들에게 공정한 경쟁의 규칙과 측정방법을 마련하여 적응하는 것은 매우 중요하다. 현행 대학입학 수학능력 시험에서 각 영역별 표준점수는 응시계열인 인문계열, 자연계열, 예체능계열로 나누어 각 계열의 평균과 표준편차를 사용하여 계산한다. 따라서 동일한 점수도 어느 응시계열에 속하는가에 따라 표준점수가 달라지게 되며, 상이한 표준점수를 사용하여 대등한 경쟁을 하는 경우가 있어 불공정성이 제기된다. 비록 변환표준점수로 조정하여 계열간 불공정이 어느 정도 조정되지만, 자신의 점수에 비하여 집단의 평균점수가 낮을수록 변환표준점수가 증가하게 되므로 계열선택의 영향이 없다고 보기 어렵다. 이러한 결과로 유리한 계열로 대거 이동하는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 대학입학에 필수적인 대학입학 수학능력시험에서 계열간 실력차이를 보정하여 공정한 경쟁을 가능하게 하는 표준점수 계산방법을 제시하였다. 또한 모든 과목이 선택과목이 되는 2005학년도부터 시행될 수학능력시험에서 과목간 표준점수를 보정하는 방법을 제시하였다 본 연구는 결론을 도출하는데 있어 응시자들간 표준점수의 차이는 응시과목에 따라 달라지지 않는다는 과목의 동질성을 가정하였다. 응시과목의 동질성 가정하에서 집단간의 표준점수를 보정하는 방식은 동일한 시험문제로 각 집단이 시험을 보는 경우 집단간의 차이만큼을 표준점수에 합하여 보정하고, 각 집단이 고유하게 응시하는 시험과목은 공통과목의 차이만큼을 각 집단에 보정하여 주는 것이다. 과목간에 표준점수를 보정하는 방식은 해당과목에 응시한 응시자들이 다른 과목에서 획득한 표준점수의 평균치로보정하는 것이다.하기 위해서, 기업간 프로세스 협업(collaboration) 부분의 데이터 및 서식, 이를 취급하는 기능과 프로세스에 대란 분석을 통해 업무 프로세스 모델링 방법론과 관련한 모델링 지침 및 메타모델을 이용한 표준 업무 프로세스 모델을 개발하여 기업간 업무 프로세스 표준화에 대한 체계적인 관리에 대한 방안을 연구하고자 한다.의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으
본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획 관리 연구사례의 경관구성요소를 비교 분석하여 거시적 경관 구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획 관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다.
조명반사 문제는 영상 분석에서 흔히 존재하는 문제점이며, 영상 분석에서 필요로 하는 주요 특징들을 검출하는 데 많은 어려움을 야기한다. 특히 이러한 문제점은 야간이나 우천 시에 더욱 두드러지는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 조명 반사에 의해 특징 분석이 어려운 영역에서 조명 반사를 제거하거나 반사되지 않은 상태로 복원하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다중 영상에서 획득된 다중 기하정보를 이용한 3차원 공간 분석과 기하학적 접근을 시도한다. 이러한 방법들에서 얻어진 정보들을 바탕으로 조명 반사가 이루어지는 영상들을 조합하여 조명 반사를 제거하는 방법을 제안한다. 조명 반사 영역을 제거하기 위하여 영상 내에서 조명 및 반사영역을 수직 히스토그램의 국부 최대값을 이용하여 추출한다. 이 후, 각 영상 내에서 도로 표면에 해당하는 영역을 추출하기 위해서 필요한 기본 행렬과 상동 관계 행렬을 다중 영상들의 대응점들을 분석하여 계산한다. 이렇게 얻어진 각 영상들의 도로표면을 기준 영상에 배치하여, 양쪽 영상에서 조명 반사가 상대적으로 적은 영역을 선택하는 방법을 취한다. 이러한 과정에 의하여 중복되지 않는 도로표면의 반사는 효과적으로 감소되었으며 도로가 가지고 있는 고유한 정보 또한 손실되지 않았다. 수집된 데이터를 이용하여 실험한 결과는 계산 속도에 비하여 뛰어난 성능을 보여주었으나 기하학적 공통 영역 부분의 복원은 상대적으로 부족한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 고성능 차량용 SoC 설계자동화를 위한 상위수준 합성과정에서의 레지스터 할당 알고리즘과 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 상위수준 합성에서 가장 중요한 연산자의 특성과 데이터패스의 구조를 분석하고, 멀티사이클 연산의 스케줄링 시 가상연산자 개념을 도입함으로써, 멀티사이클 연산을 구현하는 연산자의 유형에 관계없이 공통으로 적용시킬 수 있는 자원할당 알고리즘을 이용하여 증명하였다. 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선수가 최소가 될 수 있도록 기능연산자를 할당하고, 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 분할 알고리즘을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터를 할당한다. 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 기술된 알고리즘의 스케줄링 성능을 평가하기 위하여, 표준벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터에 대한 스케줄링을 실행하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.
지리정보시스템의 이론적 틀로 인식되고 있는 지도대수(Map Algebra)는 공간자료의 처리단위인 지도레이어를 피연산자로, 여러 처리소프트웨어를 연산자로 모델링하는 대수체계이다. 본 논문에서는 지도대수와 관련된 대표적 선행연구를 검토하여 그 제한점을 밝혀내어 보완하였다. 첫째 지도 레이어를 함수로 모형화하여 함수 프로그래밍의 메타 함수기능의 적용을 가능하도록 하였다. 이것은 지도대수언어에 메타연산자를 포함시켜 지리정보시스템의 사용자언어에 필요한 프로그래밍 기능을 제공하게된다 . 둘째 기존 지도대수언의 어의적.문법적 한계를 분석하고 이를 확장하여 지도 데이터 모델과 지도대수언어를 정형화한 후 지도대수 처리기으 원형을 설계하고 구현하였다. 지도대수언어 구문해석기는 기존의 지리정보시스템이 갖고 있는 이질적인 고유 명령어를 공통언어로 재구성하는 역할을 수행한다. 본 연구를 통해 구현된 맵시(MspSee)는 웹에 기반한 지도대수 처리기로써 본 논문에서 제시된 다양한 지도대수의 개념을 검증할 수 있었다. 지도대수언어를 통한 지리정보시스템의 사용자 인터페이스는 제트워크상에 분산되어 있는 지리정보와 그 처리모듈을 웹 클라이언트라는 간단하지만 강력한 인터페이스로 접근을 가?케 함으로써 인터넷 지리정보시스템의 중요 하부구조로 자리잡을 것으로 전망된다.
본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문은 현재 중소기업을 대상으로 추진 중인 스마트공장 보급·확산사업의 현황을 진단하고, 중소기업 관점에서 중소기업 제조 혁신을 위한 발전 방향을 모색한다. 본 논문의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 스마트공장 보급·확산사업은 추가적인 시장 창출과 공급망 개선을 전제로 추진되어야 한다. 둘째, 스마트공장 보급·확산사업은 "생산·공정"의 효율화를 넘어 "R&D"나 "판로"와 연계되는 새로운 사업을 창출하는 것을 지향해야 한다. 셋째, 공정기술이 기업 경쟁력으로 직결될 수 있는 분야를 중심으로 스마트공장 구축을 우선 지원할 필요가 있다. 본 논문에서는 미국의 제조혁신연구소(Manufacturing Innovation Institute)의 사례를 참조하고, Pisano and Shih (2012)의 제품·프로세스 혁신 프레임워크를 사용하여 다음 네 가지 정책과제를 제시한다. 첫째, 스마트공장 추진 전략을 양적 확산 위주에서 질적 고도화로 전환한다. 둘째, 각 업종별로 중견·중소기업 중심의 공통기술개발과 표준화된 데이터 교환 및 업무교류 시스템 구축, 납품업체 중심의 조달시스템 운영 등을 추진한다. 셋째, 신기술·신사업 모델의 구현을 위해 기존 중소기업과 창업·벤처기업과의 제휴 및 협업, M&A를 장려한다. 넷째, 스마트공장의 세부 항목을 지수화하여 스마트공장 보급 전략의 적절성과 정책 지원의 문제점을 신속히 파악하고 보완한다.
본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.
공동주택 개발 사업의 분양가 예측은 입지, 환경 및 경제 상황과 같은 여러 복잡한 변수들의 작용으로 어려운 영역에 속한다. 대부분의 선행연구에서 분양가 산정 영향요인에 대해 전문가 조사를 통하여 분석하는 것이 대부분이지만, 실제 판매 가격과 비교하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공동주택 개발사업의 분양가 산정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실거래가와 비교하여 도출한 요인들과의 상관관계를 분석하여 연관성을 확인 한 후 분양가 산정 시 고려 사랑으로 적합한지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 이론적 고찰을 통해 선행연구를 분석하여 앞선 연구에서 고려한 요인들을 파악하였다. 둘째, 선행연구에서 공통으로 제시하는 요인(경제, 입지, 주택, 금융환경요인)들과 추가로 세부 요인(실거래가 상승률, 편의시설 개소, 대출금리 등)을 선정하였다. 셋째, 실거래가 및 선정한 요인들에 대한 데이터 수집을 진행하였다. 마지막으로 실거래가와 요인들을 비교 분석하고 상관분석을 시행한 후 요인을 도출하였다. 분석 결과 모든 요인들에서 결정계수가 0.5 이상으로 확인되었다. 그러므로 본 연구에서 선정한 요인들은 분양가 산정 시 고려해야 하는 유의미한 요인들로 분석된다. 본 연구의 결과는 새로운 분양가 산정모델 연구 개발의 기초자료로서 활용할 것이라 기대된다.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.