본 연구는 주요 조경수목에 대한 생장예측모델을 추정하여 적정 식재간격을 산정하기 위해 실시하였다. 조경식재에서 많이 사용되는 9개 수종을 대상으로 수종별 30주 이상씩의 개체를 선정한 후, 상관성이 높은 측정변수 간에 회귀분석을 실시하여 생장예측모델을 추정하였다. 그리고 서울 시내 2개 아파트단지 녹지를 사례연구지로 선정하여 생육상태를 파악하고 모델과 비교하였다. 전체적으로 교목층 위주의 식재로 인해 식재밀도가 과밀하여 수관이 왜곡되고 기형적으로 생장하는 현상이 발생하고 있는 바, 수관중복률과 수관왜곡률을 분석한 결과에 의하면 현재의 식재간격이 매우 조밀한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 시간경과에 따른 주요 조경수종의 규격별 생장예측을 통해 목표년도별 적정 식재간격을 제안하였는데, 목표년도를 식재 후 5년으로 본다면 상록교목은 2.0m, 낙엽교목은 3.0~4.0m, 낙엽아교목은 2.0~2.5m의 식재간격이 적당하고, 식재 후 10년을 목표년도로 한다면 상록교목의 경우 3.0m, 낙엽교목은 4.0~6.0m, 낙엽교목은 2.5~3.0m의 간격을 유지하여야 한다. 한편, 본 연구의 결과와 서울시 조례기준 식재밀도를 비교하였는데, 식재후 5년이 경과한 시점에서는 0.23본/m2, 10년 경과시점에서는 0.12본/m2이 적정 식재밀도로 밝혀져 현재 0.2본/m2으로 정하고 있는 서울시 교목식재 관련 기준은 5년 정도를 목표시점으로 한다면 적절한 수준임을 알 수 있었다. 그러나 식재 후 10년이 경과하면 수관중복률이 25%를 초과하게 되므로 쾌적한 녹지환경을 유지하기 위해 반드시 적절한 관리를 실시해야 할 것으로 판단되었다.
정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
해석용 모델의 검증이란 완성된 모델이 실제 제품의 특성을 반영하고 있는지에 대한 확인절차이다. 일반적으로 해석모델작성 시 형상의 단순화 및 비선형특성의 반영에 대한 한계 등으로 공학적 가정을 이용하므로 실제 구조와는 다른 물리적, 기계적 특성을 갖게 된다. 본 연구에서는 순차적 2차계획법(Sequential Quadratic Programming, SQP)을 이용하는 목표달성기법(Goal-Attainment Method)의 다목적 최적화 기법을 이용하여 활공체 날개의 정적 처짐과 고유진동수 차이를 최소화하는 방법으로 구조모델의 최신화를 수행하였으며, 모드형상의 일치성을 정량적으로 판단하기 위하여 Modal Assurance Criterion(MAC)를 이용하였다.
기업을 둘러싼 시장 환경이 급변하면서 기업의 입장에서는 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 통합, 조정하여 경쟁사보다 빠르고 능동적으로 대처해야 할 필요성을 느끼고 있다. 특히 기업의 영업과 생산 부문은 프로세스 통합, 조정의 필요성이 가장 큰 분야이면서 서로 판이한 전략 및 목표를 가짐으로 인해 가장 통합하기 어려운 분야이다. 그 이유는 영업 부문에서는 가격과 판촉을 통해 고객 서비스를 제고하면서 많은 판매 수입을 올리는 것이 목표라면 생산 부문은 생산성을 높이면서 최소의 비용으로 제품을 생산하는 것이 목표이기 때문이다. 본 연구에서는 한정적인 판매 시즌을 가지는 상품에 대해서 동일 기업 내의 영업 부문과 생산 부문의 문제들을 동시에 고려한 통합 의사 결정 정책을 제시하였다. 영업과 생산 부문의 의사 결정이 순차적으로 분리되어 결정되는 순차적 모델과 영업과 생산 부문의 의사 결정이 동시에 통합적으로 이루어지는 통합 모델을 비교 분석함으로써 그 효과를 검증하였다
본 연구는 미국 멕시코만의 Yellowedge Grouper 어업을 사례로 생물경제학 모델을 이용하여 자원회복계획 하의 총 허용어획량(TAC) 어업관리정책 효과를 분석하였다. 생물학적 자원평가모델인 잉여생산량 모델의 추정 결과 자원이 남획상태인 것으로 나타났고, 그 결과 10년 기간 동안 TAC제도를 이용하여 목표 자원량 달성을 위한 자원회복계획이 수립되어졌다. 모델 분석 결과, 통제관리가 잘 이루어진다면 자원회복기간 이후에 목표 자원량 수준이 달성되는 것으로 분석되었다. 하지만, 목표 자원량 달성을 위해서는 자원회복기간 동안의 어획량이 크게 감소되어야 하는 것으로 나타났는데, 특히 NMFS가 권고한 연간 342톤 어획량보다 더 크게 어획량이 감소해야 하는 것으로 분석되었다. 향후 25년 동안 발생할 어업 이익은 자원회복기간 동안의 어획량 감소로 인하여 현 상태유지 하에서보다 적은 것으로 나타났다. 그리고 사회적 할인율이 낮을 때는 변동어획량 TAC제도 하에서 고정어획량 TAC재도 하에서보다 큰 어업이익이 발생하였지만, 할인율이 높아질수록 고정어획량 TAC제도 하에서 변동어획량 TAC제도 하에서보다 큰 어업이익이 발생하였다.
본 연구는 은퇴설계에 코칭기법의 체계적 대화법을 적용하여 은퇴설계의 필요성을 인식하고 실행력을 향상시키기 위해 '효과적인 은퇴설계를 위한 은퇴코칭모델(RE-TIRE)'을 개발하였다. 문헌검토를 통해 모델초안을 개발하였고, 은퇴설계와 코칭분야 전문가들의 타당도 검증을 통해 수정, 보완하였다. 최종 은퇴코칭모델은 총 5단계로 구성되었다. 첫째, 라포형성과 임파워링으로 구성된 RE(rapport and empowerment)단계는 '관계형성'으로 코치와 은퇴설계를 받으려는 사람 간의 라포를 형성하는 단계이다. 둘째, T(target establishment)단계는 '목표설정'으로 대화의 주제를 선정하고 목표를 설정하는 단계이다. 셋째, I(identification)단계는 '계획수립'으로 은퇴설계 목표를 달성하기 위한 큰 계획을 수립하는 단계이다. 넷째, R(realization)단계는 '실행'으로 계획의 구체적인 수행일정과 방법을 스스로 수립하는 단계이다. 다섯째, E(evaluation)단계는 '평가'로 코칭 세션 동안 느낀 점을 공유하고 향후 계획과 실행방안을 보완하는 단계이다.
네트워크와 통신의 발달로 스마트 디바이스의 보급이 이루어졌으며, 삶의 질을 높이기 위한 사람들의 열망이 커지면서 서비스 산업이 스마트 디바이스를 통해 이루어지고 있다. 그 중에서도 사람들의 건강한 삶을 위해 행동을 변화할 수 있도록 도와주는 서비스가 일반적인 프로세스로 개발되어져 행위자의 행동 변화에 대해 많은 영향을 미치지 못한다. 따라서 본 연구는 애플리케이션 마켓을 통해 현재 행동변화 애플리케이션에 대한 개발 상황을 알아보았다. 개발현황에는 프로세스에 의해 2가지 패턴으로 나눌 수 있다. 이 결과와 행동 이론 모델인 통합변화모델, 목표설정이론의 목표 수행 과정과 이를 자동화시키기 위한 습관형성단계를 사용한 행동변화모델을 제시한다. 또한, 모델에 따른 서비스를 제시하여 행위자에게 동기력 및 행동의 지속가능성과 긍정적으로 행동 변화가 이루어 질 수 있도록 한다. 이렇게 구성함으로써 기존의 서비스보다 행동력 동기력 등 여러 측면에서 기대할 수 있을 것이다.
본 실험은 기존의 난방 부하 모델식을 검토하고 문제점을 수정 보완하여 국내에 적용 가능한 모델식을 선정하고 지역별 온실내 목표온도에 따른 Degree hour 값을 결정하기 위하여 수행하였다. 국내 기상환경에 적용 가능한 모델식을 선정하기 위하여 1961년부터 2000년의 기상자료를 이용하여 온실내 목표온도를 9, 13, 16, 20℃로 설정하여 현재까지 개발된 모델식과 기본식의 지역별 DH값을 산출하였다. 지역별로 산출된 기본의 DH값을 종속변수, Mihara(6식)식, Hayashi(7식)식과 각각의 수정식인 6-1식, 7-1식을 독립변수로 하여 온실내 설정온도에 따른 수정결정상관계수를 분석한 결과 수정 Mihara(6-1)식이 기본식에 가장 근접하였다. 따라서 본 실험 조건하에서 국내적용 가능한 DH모델식은 수정 Mihara식임이 판명되었다. 수정 Mihara식을 이용하여 온실내 목표온도 9, 13, 16, 20℃ 따른 DH값 등고선 그래프를 지역별로 제시하였다.
본 논문에서는 인터넷에서의 트래픽 엔지니어링 체제를 구축하기 위하여 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위한 기능 모델을 제시하였다. 제시한 기능 모델은 트래픽 관리, 용량 관리, 그리고 네트워크 계획으로 구성된다. 트래픽 관리는 다양한 조건하에서 네트워크 성능을 최대화하는 것을 목적으로 하며, 용량 관리는 최소의 비용으로 네트워크 요구에 대한 성능 목표치를 만족시키기 위하여 네트워크가 설계되고 제공됨을 목적으로 한다. 또한 네트워크 계획은 예측된 트래픽 증가에 앞서 노드와 전송 용량이 계획되고 배치됨을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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