본 논문은 수정고유벡터법과 퍼지종속관계를 이용한 시스템 수준의 평가방법을 제안한다. 이 모델은 기업에 있어서 시스템의 수준을 평가하기 위하여 설계되었다. 여기서 수정고유벡터법은 두평가그룹에 있어서 각 평가기준의 가중치를 계산하기 위하여 제안되었다. 또한 퍼지종속관계는 일대비교에 의한 편가기준간의 관계를 평가하는데 사용된다. 본 논문에서는 시스템의 현재수준의 평가치를 구하여 시스템의 운영 및 개선에 도움을 주고자 하며 제안하는 방법의 유효성을 환경경영시스템의 평가문제에 대한 사례연구를 통하여 보이고자 한다.
동경전력(주)가 도쿄만 근처에 건설한 높이-직경비가 비교적 큰 지진시험모델(TEPSCO모델)에 수행한 강제진동시험결과와 시험모델의 지진응답을 해석하고 분석하였다. 재료시험과 지반조사 결과를 이용하여 예측해석모델을 만들었고, 시험시에 계측된 측정치를 반영하여 예측해석모델을 수정하여 예측후상관해석모델을 작성하였다. 해석은 진동수영역과 시간영역에서 각각 이루어졌다. 연구결과로 TEPSCOT모델의 경우는 부지와 시험모델의 형상특성으로 인하여 지반의 재료감쇠비가 동적응답에 미치는 영향이 지배적이었음을 알 수 있었다.
기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
이 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더 송수신 모델을 수정한 새로운 송수신 모델을 제안한다. 최근에 심장 박동과 호흡을 검출하기 위해 CW 바이오 레이더를 이용해서 여러 연구 기관에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신 모델을 이용해서 심장 박동을 검출하게 되면 여분의 위상 변이나 가우시안 잡음에 취약하고, 또한 인체 공학적으로 개념상 정확하지 못한 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 논문에서 인체 공학상으로 정확한 수정된 CW 바이오 레이더 송수신 모델을 제안함으로써 여분의 위상 변이와 가우시안 잡음이 있는 환경뿐 아니라 다중 경로 환경에서 기존의 송수신 모델과의 심장 박동과 호흡 검출에 대한 성능을 비교 분석한다.
비틂시험에서 전단탄성계수와 감쇠비에 상응하는 변형률 산정의 복잡성은 여러 방법에 의하여 해결되어 왔다. 특히, 수정 등가반경법은 공진주/비틂전단 시험의 모든 변형률 영역에서 변형률에 따른 등가반경비 곡선을 보다 효과적으로 나타내는데 적합하다. 감쇠비 산정시 수정 등가반경법을 쌍곡선 모델, 수정 쌍곡선 모델, 램버그오스굿 모델등에 적용시켜 보았다. 연구결과는 감쇠비 산정시 재래식 등가반경법에 의한 하나의 등가반경 수치를 사용하는 것은 적절치 않다는 것을 보여주었다. 이력감쇠뿐 아니라 미소변형률 영역에서의 흙의 감쇠 현상을 고려하기 위하여 새로운 모델이 개발되었고, 이러한 두 가지 복합감쇠에 상응하는 변형률 산정시 부가적 조정이 필요한지 검토해 보았다.
본 연구에서는 콘크리트 강도에 미치는 양생온도의 영향이 양생시점에 따라 어떻게 변하는지에 대한 실험과 기존의 모델식을 이용하여 분석을 수행하였으며, 양생시점의 영향을 고려한 수정된 등가재령식을 제시함으로써 새로운 강도예측식을 개발하기 위한 기초연구이다. 이를 위해 2종류의 물.시멘트비에 대하여 각각 11종류의 양생이력을 고려한 실험을 수행하였다. 실험변수로는 3종류의 양생온도 (5 $^{\circ}C$, 20 $^{\circ}C$, 4$0^{\circ}C$)와 4종류의 양생시점(0~1일. 1~2, 2~3, 6~7일)을 선정하였다. 또 기존의 Saul 및 Arrhenius 모델식을 이용하여 실험결과를 분석하여 양생시점의 영향을 도입한 각각 수정된 등가재령식을 제시하였다. 실험결과에서 초기재령에서 고온 양생한 경우에는 초기에는 높은 강도를 나타내지만 재령이 증가할수록 오히려 낮은 강도를 나타내었다. 또 초기에 저온으로 양생한 콘크리트는 그 반대의 경향을 보였다. 기존의 등가재령식에서는 같은 등가재령에서도 압축강도는 양생시점에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 기존의 모델식은 특히 초기재령에서의 강도예측결과가 실험결과와 잘 맞지 않았으나 이 논문에서 제시된 수정된 등가재령식은 실험결과와 잘 일치하는 결과를 보여 주었다.
최근 인터넷을 이용한 전자문서의 중요성이 부각되면서 대용량의 XML 문서에 대해 효율적으로 저장하고, 검색하며, 관리할 수 있는 XML 저장관리 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. XML응용에서 특허 문서 관리, 소프트웨어 설계, 시스템 매뉴얼 등의 응용과 같이 수정된 기존의 문서들이 관리되어야 하는 분야에서 버전 관리 기능이 필요하다. 본 논문에서는 문서의 수정을 효율적으로 지원하는 분할모델을 이용하여 문서 수정에 따른 버전닝을 지원하는 데이터 모델을 제안한다. 또한 버전닝을 지원하는 XML 저장관리 시스템을 설계하고 구현한다. 구현한 시스템이 기존 저장 시스템 보다 더 우수하다는 것을 성능평가를 통해 보인다.
개발자들은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업 중 하나의 코드를 수정하는데 들이는 시간보다 이를 위해 코드를 탐색하고 이해하는데 더 많은 시간을 소모한다. 코드를 탐색하는 시간을 줄이기 위하여 기존 연구들은 데이터 마이닝과 통계적 언어모델 기법을 이용하여 수정할 코드를 추천하여 왔다. 그러나 이 경우 모델의 학습 데이터와 입력되는 데이터가 정확하게 일치하지 않으면 추천이 발생하지 않는다. 이 논문에서 우리는 딥러닝의 기법 중 하나인 Recurrent Neural Networks에 동작기록을 학습시켜 기존 연구의 상기 문제점 없이 수정할 코드의 위치를 추천하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 RNN과 동작기록을 활용한 추천 기법으로 평균 약 91%의 정확도와 71%의 재현율을 달성함으로써 기존의 추천방법보다 코드 탐색 시간을 더욱 줄일 수 있게 해 준다.
진동타입기에 의해 시공되는 강널말뚝의 관입속도를 예측하고자 수정 Ramberg-Osgood 모델을 적용하여 진동타입기의 주기운동에 따른 지반의 동적 저항력을 모사하고자 하였다. 수정 Ramberg-Osgood 모델을 규정짓는 다양한 인자는 현장시험을 통해 구한 동적 지반저항력곡선의 양상을 반영하여 결정하였는데 이때 매개변수로는 표준관입시험값(N값)을 이용하였다. 관입속도는 해석결과가 현장시험결과에 비해 작게 계산되었으며 관입깊이에 따른 관입 소요시간은 해석결과가 현장시험결과에 비해 크게 계산되어 해석결과가 현장시험결과에 비해 보수적인 값을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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