본 연구의 목표는 예비 노인층의 라이프스타일을 파악하고 유비쿼터스 주거환경에서의 디자인 요구특성을 파악하는 것이다. 연구방법은 문헌조사와 심층면접, 웹서베이로 이루어졌고, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 신체적, 경제적, 사회적 상황에 따라 6개의 라이프스타일 유형으로 분류할 수 있었다. 둘째, 신체적, 경제적, 사회적 상황이 가장 높은 유형 5가 가장 많은 비율을 차지하고 있었다. 셋째, 고령친화 유비쿼터스 주거환경 디자인 요소에 대한 요구도는 라이프스타일에 따라 다르게 나타났다. 넷째, 본 연구를 통해서 파악된 고령친화 유비쿼터스 주거환경에 적용가능한 디자인 지침들은 단계적으로 적용시킬 필요가 있는 것으로 파악되었다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
최근 활발히 행하여지는 금융 CRM(Customer Relationship Management)은 은행의수익성 제고를 위하여 개별고객의 주요특성(거래이력, 가치 등)을 파악하고, 이를 근거로 유사한 고객들을 분류하여 고객관리 방안을 찾는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 B은행의 실제 CRM을 통하여 수익성을 높일 수 있는 마케팅 시사점을 도출하고자 하며 이러한 마케팅의 도출과 목표가 되는 고객을 어떻게 선정할 것인가의 질문에 대한 방법으로 계량경제학 분야에서 기업단위연구의 생산효율성을 측정하기 위하여 사용되어지고 있는 SFM(Stochastic Frontier Model)과 OLS(Ordinary Linear Model)의 방법을 사용하였다.
본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.
화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.
본 연구는 케로신-LOX를 연료와 산화제로 하는 액체로켓엔진의 가스발생기용 스월 동축형 인젝터의 리세스 길이에 따른 분무특성 파악을 목표로 하였다. 리세스 길이에 따른 두 추진제의 혼합 형태가 내부 혼합, 팁 혼합, 외부 혼합 등으로 분류되고, 인젝터 외부의 분무안정성에 영향을 미치므로 분무특성과 큰 연관성을 가진다.
빅 히스토리(거대사)는 빅뱅부터 생명과 인류의 등장, 그리고 문명에 이르기까지 인문학과 자연과학을 모두 아우르는 융합 학문분야로, 최근 들어 중등 및 고등 교육기관 교육자들의 관심을 차츰 받고 있는 분야이다. 미국에서는 현재 빌 게이츠의 지원 아래 '빅 히스토리 프로젝트'를 운영하며 중등학교 교사들이 이용할 수 있는 자료를 구축하고 제공하는 등 활발한 교육 및 연구가 이루어지고 있지만, 아직 우리나라에서는 관련 연구가 교육이 활발히 이루어지고 있지는 않다. 이번 연구에서 우리는 1) 빅 히스토리 프로젝트, 2) 새로운 모습으로 올해 소개된 다큐멘터리 '코스모스', 3) 빅 히스토리 관련 서적들의 콘텐츠를 정리하고, 이들을 시대별, 주제별, 그리고 소주제별로 분류하여 얼마나 다양한 방법으로 접근할 수 있는지 보일 것이다. 향후에는 이 콘텐츠를 대학의 교양교육과정에서 어떻게 이용할 수 있는지를 제시하는 것이 목표이다.
정보통신산업은 네트워크산업으로서 다른 산업에 비해 상호운용성 확보라는 목표달성이 매우 중요시되고 있으며 이를 위해 국내뿐만 아니라 국제표준화활동이 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 표준화활동은 대체로 ITU와 같은 공식적인 국제표준화기구를 통하여 이루어져 왔으나 최근 세계경제의 글로벌화에 따라 기업이 시장경쟁력 향상을 위한 전략적 수단으로서 공식표준보다 사실상표준을 활용하는 경향이 두드러져 표준화활동의 대변혁시대를 맞이하고 있다. 이러한 표준화환경의 변화에 따른 사실상표준의 중요성이 부각되면서 특정기술을 토대로 한 포럼활동이 최근 매우 활발히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선 최근 큰 변혁기를 맞이하고 있는 표준화환경의 변화상을 살펴보고 이에 따른 표준화의 역할변화와 공식표준과 사실상표준의 차이점을 분석해 볼 것이다. 이어 최근 표준화에 중요한 역할을 하는 국제포럼의 주요특성별 분류와 공식표준화기구와 관계, 전반적 활동추세에 대해 분석해 볼 것이다.
국내 대부분의 컨테이너 운송업체에서 컨테이너 운송을 담당하는 차량의 형태는 자차, 위탁차와 용차의 세 가지로 분류된다. 자차와 위탁차는 차량 운영은 동일한 명령 체계를 따르나, 위탁차의 경우는 실제 해당기업과 개별 계약을 맺어, 각 차량이 명령을 수행한 물량에 따라 변동되는 수익을 얻게 된다. 용차의 경우는 수주 물량을 별도로 이들 업체에 할당시키며, 차량 운영 체제도 별도로 운영되게 된다. 따라서, 본 연구에서는 국내 운송업체에서 실제 운영하고 있는 세 가지 타입의 차량을 어떻게 운영하는 것이 가장 운송업체에 이익을 가져다 줄 것인가를 목표로 컨테이너 운송 요율의 특성을 반영한 배차계획을 수립하는 접근방법을 제시한다. 이를 위해 차량 운영 계획에 대한 수리적 모형을 구축하며, 이를 해결하는 탐색적 해법을 제시하도록 한다.
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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