퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.
본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
친밀한 친구 관계를 맺고 소속감을 느끼는 것은 청소년의 심리·사회적 발달 및 적응에 긍정적인 영향을 미친다. 소속감 지향성은 소속감을 추구하는 동기로, 성장 지향성과 결핍감소 지향성으로 구분된다. 성장 지향성과 결핍감소 지향성은 심리적 적응 및 대인관계 특성에 서로 다른 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 청소년의 소속감 지향성이 심리적 적응과 친구 네트워크에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 한 중학교의 2학년 전체 학생을 대상으로 학기 초와 학기 말에 검사를 실시했다. 친구 네트워크는 네트워크 수신 중심성 분석을 통해 측정했다. 다층 회귀모형을 사용한 분석 결과는 첫째, 학기 초의 외로움과 스트레스에 대한 성장 지향성의 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했으나, 결핍감소 지향성의 효과는 유의하지 않았다. 둘째, 성장 지향성은 학기 말의 친구 네트워크 중심성을 유의하게 예측했다. 이러한 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성과 학기 말 심리적 적응 수준을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했다. 셋째, 학기 말의 심리적 적응에 미치는 학기 말의 친구 네트워크 중심성의 효과는 학기 초 및 학기 말의 심리적 적응을 모형에 함께 투입해도 유의했다. 본 연구는 단기-종단적 설계를 통해 소속감 지향성이 청소년의 학기 초와 학기 말의 심리적 적응과 친구 네트워크 수준에 미치는 효과를 경험적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 끝으로, 본 연구의 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의했다.
최근 IT기술의 발전은 교육의 패러다임을 변화시키는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이러한 IT의 기술이 학습환경을 변화시키며 학습모형에도 영향을 미치고 있는 것이다. 특히 창의적인 생각이나 새로운 아이디어를 중요시 하는 국가적 교육 경쟁력이 핵심으로 작용하면서 창의력 증진을 위한 학습모형 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 지식보다는 그룹의 지식이 강조되는 집단지성 기반의 창의력 증진 학습모형 개발에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 학습모형은 교수자 중심적으로 지식을 전달하는 방식 이였다면, 본 연구에서는 교수자와 학습자, 참여자라는 집단의 생성과 학습 자료의 공유, 개방을 극대화 한 창의력 증진학습 모형을 제시하고자 한다. 또한 창의력 증진 학습모형을 위한 기술과 교육 그리고 소셜 네트워크의 통합적 적용 설계 모델을 제시한다.
USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.
본 논문에서는 액티브 라우터를 이용 Enhanced Mobility Management(EMM) 알고리즘을 사용 하는 이동성관리 구조에서, 이동노드의 신뢰성 확보를 위한 AAA프레임워크와의 연동모형을 전제로 한다. 액티브 라우터로 구성된 능동망내에서 액티브 캡슐에 의한 EMM모듈의 운용시 발생할 수 있는 노드의 망 접속인증과 이동노드로의 인증모형을 기존의 AAA구조와 연계하여 해결하는 방안을 제시한다. 지역등록시 발생하는 통신지연 문제를 해결하기위한 강화된 AAA구조와의 연동기법을 설계하여 보다 더 부드럽고 안전한 핸드오프 과정을 제안한다.
본 연구에서는 공장-물류센터-고객으로 이어지는 공급사슬 네트워크를 구축하려는 기업의 의사결정에 도움을 주기 위해 2단계 공급사슬네트워크 설계를 위한 수학적 모형을 제시하고, 현실적인 문제를 대상으로 다양한 시나리오를 통한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 기존의 연구에서와는 달리 공장과 물류센터의 동시 입지선정, 공장과 물류센터의 용량 수준 결정, 공장과 물류센터의 설치 개수 제한과 같은 조건들을 모두 문제에 반영함으로써 현실 상황에 가장 가까운 문제를 대상으로 수학적 모형을 제시하였다. 기존의 연구들은 대부분 근사해를 찾아내는 효율적인 휴리스틱 해법 개발에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구에서는 공급사슬 네트워크 설계를 위해 다양한 시나리오들을 설정하고 각 시나리오별 결과를 분석하여 최적의 의사결정을 내리는데 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 문제 크기별로 서로 다른 $5{\times}10{\times}30$, $10{\times}10{\times}100$, $10{\times}20{\times}200$ 등 세 가지 형태의 예제 문제를 만들고 엑셀의 해찾기 기능을 적용하여 풀어 보았다. 이 중에서 공장 후보지 10군데, 물류센터 후보지 20군데, 최종 고객 대리점 200군데인 $10{\times}20{\times}200$ 문제에 대해 공장과 물류센터 설치 개수에 대한 상한 제약조건을 배제한 문제를 추가적으로 풀어 보았다. 공장의 최적 입지 선정 결과를 고정시킨 채 물류센터 설치 개수를 변화시켜 가면서 모두 7가지 시나리오를 설정하여 민감도 분석을 수행해 보았다. 물류센터 설치 개수가 늘어남에 따라 inbound 수송비와 outbound 수송비가 어떻게 변하는지를 알아봄으로써, 기업 입장에서 비용뿐만 아니라 고객의 서비스 수준도 함께 고려하여 의사결정을 내리는데 도움이 될 수 있음을 알 수 있었다.
급격히 증가하는 차량수요에 대응하기 위하여 도로의 공급을 증대시키는 양적인 측면의 도로정책 기조가 유지되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 인식이 대두되어 왔다. 이에 따라 기존 도로시설의 효율적 활용과 교통수요를 관리하는 방법에 많은 관심이 모아지고 있다. 이중 혼잡통행료는 수요를 관리하고 차량을 도로량에 적절히 배정하는 수단으로 생각될 수 있으며, 교통 혼잡과 환경에 대한 악영향을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법중 하나로 고려되고 있다. 이에 따라 혼잡통행료 산정문제는 그동안 경제학자와 교통전문가에게 중요하고 흥미로운 연구 분야로 여겨져 왔고 다양한 방법으로 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 혼잡통행료 산정문제를 네트워크 설계문제(Network Design Problem, NDP)로 보고 통행배정문제와 혼잡통행료 산정 최적화 문제가 결합된 바이레벨 문제(Bi-level Problem)로 모형을 개발하였다. 여기서, 통행배정문제는 혼잡통행료 징수에 따른 통행자의 행태변화를 고려하기 위하여 Sheffi(1985)가 제시하였던 가변수요모형(Elastic-Demand Network Equilibrium Model)을 적용하였고, 혼잡통행료 산정 최적화 문제로서 사회적 순 편익 최대화문제를 고려하였다. 또한, 이런 형태의 바이레벨 문제는 게임이론측면에서 보면, 두 문제간의 비협력을 전제로 하는 Nash 비협력 게임과 상호 협력을 전제하는 Stackelberg게임으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 민감도 분석을 통하여 최적해를 찾는 Stackelberg 게임으로 모형을 개발하였다. 통행수요는 단일계층으로 승용차로만 구성되어있다고 가정하였으며, 개발된 모형에 대하여 2개 네트워크에서 실험이 이루어졌다. 실험을 통하여 모형의 알고리즘에 관한 설명과 검증을 하였으며, 혼잡통행료 산정문제와 함께 적합한 혼잡통행료 징수 대상 링크의 선정이 중요한 연구대상임을 제시하였다.
Space Syntax에서 개별링크의 통합도가 크면 네트워크에서 접근이 편리함을 나타낸다. 보행자가 통합도가 높은 링크들의 연결성을 경험하도록 보행로를 설계하거나 집적도가 높은 토지이용을 유도하는 것이 타당하다. 보행자 통행배정모형은 보행수요(보행자)의 불편도(통행거리 및 시간) 등을 최소화하는 경로선택을 반영한다. 이는 보행자의 불편을 최소화하는 실제 통행패턴을 제시한다. 본 연구는 Space Syntax와 보행자 통행배정모형을 통합하는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 인천시 부평역을 대상으로 통합모형의 유효성을 검증하는 실증분석을 실시하였다. 분석결과 부평역 주변은 통합도가 매우 높게 나타나나 보행전용구역인 역 북부지역은 상대적으로 통합도가 낮게 나타났다. 모형의 구조는 통합도가 높은 지역에 실제 이동수요를 반영하여 통합도가 적합하게 유지되는지 설명이 가능하다. 통합모형은 Space Syntax의 네트워크에 대한 가시거리를 나타내는 축선도와 건물과 도로로 구획된 링크를 결합하는 방식과 보행자 통행배정모형의 기종점의 유사경로를 파악하여 균일 배정하는 방안을 도입한다. 제안된 모형은 보행개선지역 및 사업의 사전/사후평가 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 산업조직이론과 자원기반관점을 통합하여 사업 다각화에 대한 산업환경요인과 기술역량의 결정요인들로 구성한 통합모형을 설계하고, 제안한 모형을 스마트공장 ICT융합기술(애플리케이션 및 플랫폼 분야) 특허 출원기업 272개사의 6개년(2010년~2015년) 특허 및 재무데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 고정효과 패널모형을 분석한 결과, 기업의 사업다각화 의사결정에 영향을 미치는 요인들 가운데 기술경쟁력은 사업다각화 수준을 높이는 긍정적 효과가 검증되었다. 추가적으로 2단계 최소자승 고정모형을 분석한 결과, 출원특허수 보다 특허의 기술융합수준이 기술경쟁력을 증대시키는 유의미한 긍정적 효과가 있음을 검증하였다. 본 연구 결과에 근거하여 기업의 ICT융합기술자원 및 역량을 바탕으로 한 사업 다각화 전략기획방향과 정부 R&D 정책과 관련하여 융합기술자원의 사업화 지원방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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