건설 프로그램 수준의 복합용도개발사업은 다양한 참여주체들에 의해 장기간에 걸쳐 대규모로 추진되는 사업특성으로 인하여, 사업기간동안 여러가지 갈등이 발생하게 된다. 특히 다양한 프로젝트가 복합된 프로그램 사업의 특성상 참여주체별 요구사항이 상이하여 시설종류 및 규모를 적정하게 계획하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해서는 사업의 기획단계에서부터 VE를 실시하여 고객의 요구에 적합한 해결책을 도출할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 건설 프로그램 사업의 기획단계 VE 수행에 있어서 발주자의 요구사항을 명확하게 파악하여, 해당 프로그램에 요구되는 적정시설을 제시하기 위한 다차원 품질모델을 개발하였다. 다차원 품질모델 개발을 통해 복합용도개발사업의 12개 성능지표별 15개 주요시설의 특성분포를 제시하였으며, 참여자 요구사항에 따른 적정시설 도출 및 검토, 성능지표간 다차원 합성방안을 제시하였다. 본 연구는 건설프로그램 사업에 기획단계 VE를 적용하기 위한 기본연구로서 의의가 있으며, 본 연구에서 제시한 다차원 품질모델을 통하여 사업초기단계에서 다양한 참여주체들의 요구사항을 기반으로 적정시설을 제시 또는 검토하는 것이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구는 상호작용성의 속성과 이용자에게 주어진 통제력에 따라 상호작용성을 4 가지 차원으로 나누고, 이것이 어떤 경로를 거쳐 이용자 만족에 이르는지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상호작용성을 최적화하는 킬러 콘텐츠로 e 러닝을 선정하고, 상호작용성에 영향을 미치는 선행요인으로 서비스, 콘텐츠, 미디어 품질을 도출 하였으며, 상호작용성과 이용자 만족을 매개하는 변인으로 사회적 현존감과 인지적 몰입을 포함하는 연구모델을 제시하고자 한다.
본 연구는 최근 열린 정부 데이터에 대한 다차원 척도, 모델 개발 연구가 시작되고 있으나, 도서관에서는 관련 연구가 부족하다는 점을 고려하여 도서관에 적용할 수 있는 오픈 데이터 품질측정 모델개발을 목적으로 하였다. 본 연구는 모델개발과 모델평가 두 단계로 수행하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하였으며, 모델평가는 도서관 오픈 데이터 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하여 총 4차례 수행하여 3개 차원, 18개 요인, 133개 측정요소로 구성된 모델을 도출하였다. 모델평가는 델파이 기법으로 완성한 모델을 도서관 오픈 데이터 이용자인 국내 외 사서, 개발자, 오픈 데이터 활동가를 대상으로 적합성 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 당초 18개 요인, 133개 측정요소는 15개 요인, 54개 측정요소가 타당성을 확보한 것으로 나타났다. 신뢰도는 차원별, 측정요인별로 모두 기준치인 0.6 이상의 결과를 보여주고 있어 높은 신뢰도를 확보한 것으로 나타났다. 모델평가를 통한 이용자 타당도, 신뢰도 분석으로 전문가가 구성한 평가모델은 현장에서 즉시 활용될 수 있을 정도로 정제되었다.
현재의 조감도 제작방법은 3D-Max, 포토샵과 같은 그래픽 프로그램을 이용하여 편집하는 방법이 일반적이다. 이러한 조감도는 일반적으로 제작과정에서의 특성상 2차원 평면 데이터를 이용하여 모델링하지만 지표면의 3차원 공간데이터를 사용하지 않고 대상지역의 사진 등을 편집하여 사용하기 때문에 주변 시설물을 정확히 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다차원데이터를 이용하여 LiDAR 데이터에서 획득한 고정밀의 DEM과 고품질의 항공영상을 이용한 3차원 모델을 제작하여 조망권, 가시권, 지형분석 등을 수행하고, 주변의 모든 대상물을 고려한 효율적인 조감도를 제작하는 것이 본 연구의 목적이다.
데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.
인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(Nmax, kg/ha)과 Nmax의 절반에 도달하는 시간(Km, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 Km에서 0.0668, Nmax에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 Km에서 0.0414, Nmax에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.
2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.
현재 우리나라에서는 매일 막대한 양의 교통 데이터가 측정장치들로부터 수집되고 있으나 오류 데이터와 누락된 데이터들이 상당히 많은 실정이다. 더구나 이러한 데이터는 중요한 분석의 대상이 될 수 있음에도 불구하고 일정 시간이 지나면 삭제되고 있다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 교통 데이터를 지속적으로 누적하여 다차원 모델로 저장하면서 데이터의 품질을 결정하는 유효성과 완전성을 높이면서 what-if 분석 기능을 지원하는 일련의 자료처리 과정을 제공하는 통합 교통이력 데이터베이스 시스템의 구현을 설명한다. 구현된 시스템에서는 다양한 오류 및 누락 데이터 패턴들을 보정하는 기법들을 제공하며, what-if 분석 기능은 다양한 데이터 정제 및 가공 과정들에 관련된 환경변수와 일련의 처리 과정들의 조합을 융통성 있게 정의하도록 함으로써 다양한 상황들을 가정하고 실험하여 결과를 분석할 수 있게 해준다. 이러한 what-if 분석 기능은 교통 데이터의 활용도를 획기적으로 높여주며 외국의 교통데이터 시스템들에서도 제공하지 못하고 있다. 교통이력데이터를 정제한 실험결과 매우 우수한 유효성 및 완전성을 가진 교통 데이터를 생성함을 확인하였다.
최근 u-City, uECO-City와 같은 유비쿼터스(ubiquitous) 개념이 도입된 도시계획의 새로운 패러다임이 등장하면서 도심지역에 대한 고품질의 3차원 지형공간정보에 대한 필요성이 대두되고 있다. 정사영상(orthophoto)은 고도의 전문기술자가 아니더라도 개인용 컴퓨터를 이용하여 수치지도에 비해 손쉽게 적은 비용과 시간으로도 제작할 수 있으며, 지형지물의 상호위치관계가 지형도와 동일함에 따라 정사사진을 통해 직접적으로 거리, 각도 지형지물의 수평 및 수직위치좌표, 면적 등의 정보를 얻을 수 있다. 그리고 영상으로 표현됨으로 시각적 효과가 양호함으로 지형의 세세한 부분까지도 판독이 용이하여 수치지도에 비해 효과적으로 정보를 인식할 수 있는 장점을 가지고 있어 다양한 분야에서 제작 및 활용이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 도심지역의 실감정사 사진 제작을 위한 정밀 DSM 생성 방안을 제시하고, 정사사진의 기하학적 보정과 방사적 보정시 최적 변수값을 실험을 통해 규명함으로써, 도심지역의 최적 실감정사사진 제작 방안을 제시하였다. 또한 정립된 최적 생성 방안으로 생성된 실감정사영상 및 정밀 DSM을 이용해 3차원 도시모델을 제작하여 활용성을 검토하였다.
우리나라 제지산업은 화학펼프의 80%를 수입에 의존하고 었으나 고지회수율 및 이용율이 세계적으로 볼 때 매우 높은 환경친화적 산업이다. 고지 재활용 공정 중에 서 가장 핵심적인 공정인 부유부상 공정은 고상계의 표면특성 차이를 이용하여 소수성 의 잉크업자를 기포에 부착시켜 부상을 통하여 제거하는 공정이다. 고지 사용의 고도화 를 위해서는 부유부상 공정의 효율 증대가 절실히 요구되고 있다. 또한 부유부상 공정 의 핵심적인 인자로 부유부상을 통하여 제거되는 고형물질의 표면 특성 특히 소수화도 가 중요하다는 것은 보고된 바 있으나 부유부상에 필요한 표면 특성의 존재 여부와 표 면 에너지와 부유부상 효율의 관계 등에 관한 기본적인 연구가 더욱 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 부유부상 공정을 기초과학적 측면에서 규명하기 위해 마 이 크로 크리 스탈린 셀룰로오스(Microcrystalline cellulose: MCC)를 모델 물질로 사용하 고 이들의 표면특성을 접촉각 측정을 통하여 평가하였다. 친수성의 표면 특성을 지닌 M MCC의 표면 특성을 소수성으로 바꾸기 위하여 AKD(alkyl ketene dimer)의 함량별로 사이징 처리하여 소수성을 지닌 잉크를 모벨링 하고 친수성 MCC를 염색시약을 이용 하여 흑색으로 염색함으로써 소수화 된 MCC와의 색차를 두어 섬유를 모델링 하였다. 이렇게 제조된 MCC의 소수화 정도를 평가하기 위하여 분말상태인 MCC를 pellet으로 제조하여 각기 다른 표면장력과 표변특성을 지난 용액을 이용하여 Advancing Contact A Angle을 측정하고 다양한 방법으로 이를 분석하여 시료의 표면에너지를 평가하였다 그 리고 부유부상 셀내의 액상의 이온강도와 표면장력 등 화학적인 인자에 의한 부유부상 분리효과를 평가하였다.있었다 (그림 2). 칼렌다는 종이를 높은 전단력과 압축력으로 변형시키는데 비해 도침은 단순히 압축 압력만을 종이에 가하는 것이 다르다고 볼 수 있는데, 라 이너지와 백상지가 같은 조건하에서 왜 이러한 큰 차이를 보이는 이유를 아직 알수 없다.해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.금 빛 용사 둥과 같은 표면처리를 할 경우임의 소재 표면에 도금 및 용 사에 용이한 재료를 오버레이용접시킨 후 표면처리를 함으로써 보다 고품질의 표면층을 얻기위한 시도가 이루어지고 있다. 따라서 국내, 외의 오버레이 용접기술의 적용현황 및 대표적인 적용사례, 오버레이 용접기술 및 용접재료의 개발현황 둥을 중심으로 살펴봄으로서 아직 국내에서는 널리 알려지지 않은 본 기 술의 활용을 넓이고자 한다. within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된
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[게시일 2004년 10월 1일]
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