Order Review/Release(ORR) 시스템은 생산계획 시스템과 작업현장간의 연결고리로서, 작업현장으로의 작업투입을 조절하여 작업현장에서의 체류시간과 공정중재고, 리드타임의 변동을 줄여주는 역할을 한다. 그러나, 지금까지의 ORR에 관한 연구들은 ORR의 유효성에 관하여 명확한 결론을 내지 못하고 있다. 일부는 ORR이 작업의 전체 리드타임을 증가시키는 악영향이 있음을 주장하고, 일부는 ORR을 도입함으로써 작업현장에서의 리드타임과 공정중재고가 줄어들고, 안정화될 수 있다고 주장한다. 본 연구는 어떠한 환경에서 Order Release 정책을 도입하는 것이 시스템의 성능향상에 기여할 수 있는 지 확인하는 것을 목적으로 하고, 가상의 Job Shop을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 작업장가동률 수준과 생산계획 단계에서의 계획오더 이송간격을 환경분수로 설정하고, 작업현장의 부하를 고려하여 작업투입을 통제하는 다섯 가지 Order Release 정책과 세 가지 우선순위 규칙을 적용하여 실험하였으며, 리드타임, 납기, 공정중재고 등과 관련된 8가지 척도에 대해 각 정책을 평가하였다. 그리고, 계획시스템의 부하평준화 기능이 존재할 때, Order Release 정책의 도입으로 인한 효과가 더 크다는 기존의 연구결과를 검증하기 위해, 부하평준화를 적용하였을 때 Order Release를 통제하지 않는 정책과 통제하는 정책간의 성능향상 차이가 있는지를 확인하는 실험을 수행하였다. 실험결과, ORR 보다는 우선순위규칙이 시스템의 성능을 결정하는 주요 통제정책으로 밝혀졌다. 그러나, 생산계획시스템에서 1주 간격으로 계획오더를 이송할 때는 Order Release 방법을 적용하여 작업현장에서의 평균 리드타임과 리드타임의 변동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 동영상의 압축 과정에서 발생하는 규칙성을 이용하여 동영상의 조작 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안방식은 동영상의 이중 압축과 일부 영상의 조작에 의해 잃어버린 계층적 규칙성을 이용한다. 이러한 불규칙성을 추출하기 위해 HEVC의 기본 단위인 CU와 TU의 분할정보를 이용한다. 성능 향상을 위해 지역적인 정보를 활용하여 CU와 TU의 분할 지도를 제작한 뒤, GoP 단위로 묶어 입력 데이터를 제작한다. 효과적인 분류를 위하여 3차원 합성곱 신경망을 이용하여 동영상의 이중 압축 및 조작 여부를 판단한다. 실험 결과, 기존의 기계학습 알고리즘을 이용한 연구 결과에 비해 더욱 효과적으로 동영상의 조작 여부를 판단함을 확인하였다.
Poly(3-hexylthiophene) (P3HT)는 유기 용매에서 높은 용해도를 가지고 있으면서 상대적으로 쉽게 구할 수 있는 공액 고분자 중 하나이다. 그러나, 전자소자의 활성 소재로써 전기적 특성은 실제로 응용하기에는 부족하므로 추가 개선이 필요하다. 본 연구에서는, 서로 다른 위치 규칙성 (regio-regularity)을 가지는 두 P3HT 고분자 (즉, regioregular (RR) P3HT 및 regio-random (RRa) P3HT)를 혼합하여 혼합 박막의 전하 전달 특성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. 두 P3HT 고분자 간 비율을 변화시킴으로써 혼합 박막의 구조적 및 전기적 특성을 체계적으로 조사하였으며, 원자 힘 현미경(AFM), X선 회절(XRD) 및 UV-vis 흡수분광법을 사용하여 혼합 필름의 구조 및 광전자적 특성을 평가하였다. 혼합 박막의 결정성은 RRa-P3HT 함량이 20 wt%로 증가함에 따라 증가하였으며, 이후 80%까지 증가함에 따라 감소하였다. 전하 이동도의 경향성 또한 이와 같았으며, 20 wt%의 RRa-P3HT를 포함하는 혼합 박막의 전하 이동도는 가장 높은 0.029 cm2/V·s로 측정되었고 함량이 80 wt%까지증가함에따라 0.0007 cm2/V·s 로감소하였다.
최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.
공업실험에서는 주효과의 검정력을 높일 목적으로 교호작용효과에 대한 예비검정의 결과가 유의하지 않은 경우에, 이 효과를 오차항으로 풀링한 후에 주효과의 유의성을 검정하는 때때로 풀링 (Sometimes pooling)의 분석 방법을 사용한다. 이 소고에서는 때때로 풀링의 규칙에 관한 참고문헌의 내용을 정리하고, 블록효과가 오차항으로 풀링되었다는 사실이 알려 졌을 때에 독립표본에 의한 모평균의 차이에 대한 95% 신뢰구간의 길이가 쌍체비교에 의한 신뢰구간의 길이보다 짧을 확률을 다양한 예비검정의 유의수준 ${\alpha}_1$값과 충분한 검정력이 보장되지 않은 블록의 크기인 $2{\leq}n{\leq}13$ 범위에서 살펴보았는데, 그 결과는 풀링한 경우에 주효과에 대한 검정력이 높아진다는 사실을 뒷받침하고 있다.
본 연구는 수학교육내용에 따른 만5세 유아 어머니의 중요성 인식 및 수학적 상호작용의 차이를 살펴보고, 어머니의 수학교육목적인식이 수학교육내용별 중요성 인식 및 수학적 상호작용에 미치는 영향과 구체물 및 학습지 효과성 인식이 수학교육내용별 중요성 인식 및 수학적 상호작용에 미치는 상대적 영향력을 살펴보았다. 연구대상은 만5세 유아 어머니 151명이었고, 질문지 조사를 실시하였다. 그 결과 만5세 유아 어머니의 수학교육내용에 대한 중요성 인식 및 수학적 상호작용은 '수와 연산'에서 높게 나타났다. 어머니의 수학교육목적인식은 모든 수학교육내용에 대한 중요성 인식을 예측하였고, '수와 연산', '공간과 도형', '규칙성'에 대한 수학적 상호작용을 예측하였다. 어머니의 구체물 효과성 인식은 학습지 효과성 인식보다 수학교육내용 중요성 인식을 더 잘 예측하였다. 그러나, '수와 연산'에 대한 중요성 인식은 학습지 효과성 인식이, 수학적 상호작용은 구체물 효과성 인식이 예측하였다. 연구결과는 수학교육내용 및 방법에 대한 구체적이고 실질적인 부모교육의 필요성 측면에서 논의되었다.
파랑에 의해 발생하는 해양구조물의 진동을 억제하기 위해 동조질량감쇠기(Tuned Mass Damper, TMD)를 적용하여 그 효과를 분석하였다. 해양구조물의 운동방정식에 포함된 파랑-구조물 상호작용에 의한 비선형성을 선형화한 경우의 오차와 TMD설계시 선형방정식을 사용한 경우 발생할 수 있는 현상을 분석하였다. TMD설치 전후의 제진효과 분석에서는 주기를 달리한 규칙파에 의한 성능과, 유의파가 서로다른 불규칙파에 의한 성능을 동시에 분석하였다. 규칙파에 의한 해석결과 입사파의 주기가 구조물의 첫 번째 고유주기와 근접한 경우 제진효과가 뛰어났으며 주기가 더 짧거나 더 긴 경우는 제진효과가 감소하였다. 불규칙파에 의한 해석결과는 유의파가 상대적으로 작아 구조물의 고유주기 성분이 많이 포함된 파랑에 대한 제진효과가 뛰어나고, 유의파가 커서 구조물의 고유주기 보다 큰 성분이 많이 포함된 파랑에서는 제진효과를 발견할 수 없었다. 따라서, 해양구조물에 TMD를 적용할 때는 파고가 작은 상시 내습 파랑에 대한 제진효과를 볼 수 있으며 이는 상시 진동제어를 통한 피로수명 확보에 큰 도움이 될 것으로 예상된다.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.
한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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