본 연구는 2000년-2003년에 이르는 한국외국어대학교의 입시자료를 토대로, 입시전형방법에 따른 신입생의 입학 후 학업성취도를 비교하고 있다. 이 연구의 결과는 현재 각 대학마다 행하고 있는 여러 가지 입시전형들에 대한 재평가 및 모집인원의 변경 등에 필요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
암석 시료의 전기비저항과 공극수의 전기비저항의 관계를 고찰하기 위한 실험에 있어서 일반적으로 코어의 유효공극 내의 공극수를 포화시키고자 하는 전해질 용액이 완전히 치환하였다고 가정한다. 이 연구에서는 용액의 전기전도 도가 8, 160, 3200, 64000 ${\mu}S$/cm인 4종류의 소금물을 동일한 시멘트 시험편에 각각 4회씩 포화과정을 반복하며 함수율의 변화에 따른 전기비저항을 측정하고, 그 변화로부터 포화과정의 반복에 의해 공극수가 치환되는 정도에 대한 고찰하였다. 용액의 전기전도도를 높여가며 각각 4회씩 반복하고 다시 낮춰가면서 4회씩 포화과정을 반복하였다. 반복 횟수가 많아질수록 용액이 공극수를 더 많이 치환할 것이다. 따라서 용액의 전기전도도를 높여가며 측정한 전기비저항과 낮춰가며 측정한 전기비저항의 기하평균을 용액이 공극수를 완전히 치환하였을 때의 전기비저항으로 간주하고 비교의 기준으로 삼았다. 포화과정을 4회 반복함으로써 공극수가 치환하고자 하는 용액으로 치환되어 이전 공극수의 전기전도도와는 상관없이 암석의 전기비저항을 10% 이내의 편차로 측정할 수 있었다. 반면, 전기전도도가 낮은 용액으로부터 높은 용액으로 순차적으로 포화과정을 1회만 수행했을 경우에는 측정되는 암석의 전기비저항에 있어서 최대 40%의 오차를 보였다. 측정된 시료의 전기비저항과 공극수의 전기비저항의 관계는 변형된 병렬저항모델로 대체적으로 설명되어지나, 이를 일반화하기 위해서는 다양한 공극율을 가지는 암석 시료에 대해 다양한 공극수의 전기비저항에 대한 자료의 축적이 필요하다.
수송용기가 운반 트레일러에 의해 정상수송될 때, 국내 도로 상태에서 발생되는 반복적인 진동 흑은 충격하중을 측정하기 위해 국도 및 고속도로에서 차량수송시 가속도량를 기록하였으며, 이 측정결과를 주파수분석기로 분석하여 전산진동해석을 위한 입력자료를 생산하였다. 수송용기의 기계구조에 대한 건전성을 평가하기 위한 전산해석은 ABAQUS 코드로 KSC-7 수송용기를 3차원 보요소로 모델링하여 응력평가를 수행하였다.
시스템 외란과 계측 외란이 겹친 플랜트의 시스템과 외란 인식기술의 확장성을 소개하고자 한다. 시스템의 수의 상한영역과 외란주파수의 상한영역내에서 외란제거 모형과 외란효과가 외란이 겹친 입출력자료로부터 정기적인 외란의 직접적인 측정없이 정확히 회복될 수 있음을 보여 주고 있다. 시스템 및 외란 인식으로 계산되어 활용되는 자료: 성능관점의 모형 기저 반복학습제어시스템에 사용할 수 있게 된다. 이는 원치 않는 정기적인 외란을 제거하기 위함이다. 반복학습제어와 시스템 및 외란인식기술을 응용하면 복합구조물의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
본 논문에서는 최소단면 보수가 완료된 아스팔트 콘크리트 포장의 평탄성 평가를 위하여 경량 프로파일러를 이용하여 측정하였으며 평탄성 분석을 실시하였다. 측정 프로파일러의 정확도를 검토하기 위하여 2회 측정한 프로파일을 이용하여 반복성(repeatability) 검증을 수행하였다. Cross-Corelation 함수를 이용하여 측정치간의 일치를 검증하였다. 최소단면 보수가 이루어진 아스팔트 콘크리트 포장 부분과 기존 포장의 평탄성을 국제평탄성지수와 PrI 지수를 비교 분석하였으며, 최소단면 보수가 이루어진 차선의 평탄성이 대체적으로 좋지 않았다. 향후 최소단면 보수 지역의 평탄성 평가에 대한 기초자료로 사용할 수 있다고 판단된다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
족형 설계를 위한 발 치수의 측정과 관련된 국내 연구는 매우 부진한 형편이다. 발과 관련된 치수의 자료로는 1992년 공업진흥청(현 중소기업청)에서 실시한 국민인체 측정 조사 연구 (공업 진흥청, 1992)와 1997년 국민체위조사를 바탕으로 국민 치수 표준화 연구(기술표준원, 1999) 등 극히 미미한 실정이다. 그리고 측정된 데이터는 주로 마틴식기기를 사용하여 측정함으로 측정시 생길 수 있는 여러 오차, 즉 측정오차, 입력오차 등을 내재하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 측정시 생길 수 있는 오차를 최소화하면서 반복성과 재현성이 뛰어난 3D 측정기기를 선정, 사용하여 일반적인 신발제작자들이 필요로 하는 그리고 일반 논문에서 제시한 신발 제작시 요구되는 발 치수에 관련된 데이터를 얻기 위한 의사결정지원시스템을 전개하였다.
많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.
본 연구의 목적은 국내에서 단축형 간이정신진단검사(Brief Symptom Inventory-18, BSI-18)가 정신장애인의 정신과적 증상을 평가하고 치료 개입의 성과를 측정하는 도구로 활용될 수 있도록 타당도와 신뢰도를 검정하는 것이었다. BSI-18은 BSI-53의 축소버전으로 임상 현장에서 효과적인 개입을 위해 정신과적 증상을 확인하고 진단하며, 치료프로그램의 성과로서 증상변화를 측정하기 위해 개발된 도구이다. 본 연구에서는 정신장애인 180명을 대상으로 하여 첫째, BSI-18 전체 문항과 하위요인에 대한 내적일치도 및 검사-재검사 반복측정을 통해 신뢰도를 파악하였으며, 둘째, 확인적 요인분석을 실시하여 해당구성개념의 요인구조를 확인하였으며, 셋째, BSI-18의 우울 점수와 대표적인 우울척도인 BDI, CES-D 20의 우울 점수 간에 상관관계를 검토하여 준거 타당도를 살펴보았다. 연구의 주된 결과는 다음과 같다. 첫째, BSI-18 전체 문항과 하위요인 등의 검사-재검사 반복측정 결과 선행연구들과 유사한 높은 수준의 반복측정 신뢰도 및 내적일관성을 보여주었다. 둘째, 확인적 요인분석 결과 정신장애인을 대상으로 BSI-18은 3요인 모형이 가장 자료에 부합하는 것으로 나타났다. 셋째, BSI-18의 우울증상은 BDI, CES-D 20과 유의한 정적상관관계가 나타나 준거 타당도가 확보되었다. 이러한 결과들에 대한 연구함의를 논의하여 제시하였다.
문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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