본 논문에서는 주파수 조정의 상세 계획에 적용할 목적으로 M/W 중계망의 보호비 유도를 새로이 제안하였으며, 실제 시스템 및 주파수에 대해 동일 및 인접 채널 보호비의 계산 결과를 제시하였다. 가용율 예측에 근거한 제시된 방법은 합성 페이드 마진, 간섭-대-잡음의 비(I/N), 통합 필터 변별도, 시스템 변수로 나타낸 것이다. 계산 결과에 의하면 6.7 GHz, 60 km, 64-QAM, I/N=-6 dB, $BER=10^{-6}$에서 합성 페이드 마진 및 동일 채널 보호비는 각각 25.5 및 50.7 dB을 갖는다. 또한 40 MHz 인접 채널에 대해 통합 필터 변별도 및 인접 채널 보호비는 26.3 및 24.4 dB을 얻는다. 제안된 방법은 M/W 중계망의 보호비 도출에 있어 보다 상세하고 다양한 장치의 변수를 고려한 확장의 용이성 및 실용성 측면에서 이점을 갖는다.
2011년 운전면허시험 간소화 제도가 도입된 이후 변별력이 없어 교통안전에 미흡하다는 부정적인 견해가 많았다. 이에 2016년 12월 22일부터 개선된 운전면허시험이 도입되었고 현재까지 운영되고 있다. 따라서 본 연구는 개선된 운전면허시험이 도입된 이후 어떤 효과가 있었으며 무엇이 유효했는지 살펴보고자 교통안전 통계자료 분석, 체감도 조사를 수행하였다. 분석 결과, 현재 시험이 적정한 변별력을 갖췄다고 보여 지며, 과거보다 공정성 체감은 상당 수준 올라온 것으로 인식된다. 실효성 부문에서는 아직까지 운전자의 눈높이를 만족하지 못한 것으로 사료되며, 향후에는 보다 심도 있는 연구와 교통선진국 사례를 검토할 필요가 있다.
기존의 추천 시스템들은 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성(Scalability) 문제가 있으며, 새로운 고객의 경우 선호도 정보가 부족하여 추천 정확도가 저하되는 희박성(Saparsity) 문제가 있다. 본 논문에서는 고객의 기본 프로파일 정보 중 가장 변별력이 있는 성과 나이에 대한 그룹을 생성하고 클러스터링 함으로써 집단 내 선호 상품을 우선적으로 추천하는 1단계 클러스터링 방법을 사용하여 새로운 고객의 희박성 문제를 해결 했으며, 추천결과에 따른 피드백을 받아 시간 흐름에 따른 선호 경향을 클러스터링 하는 시간스키마 방법을 적용한 2단계 클러스터링 방법을 사용함으로써 확장성 문제를 해결함은 물론 예측 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.
우리나라에서는 이제까지 치수사업의 타당성 분석시 경제성 분석에 너무 치우쳐 사업에 대한 의사결정과정이 단편적으로 진행되어 왔다. 이러한 문제를 개선하고자, 본 연구는 AHP(Analytic Hierarchy Process)과 효용함수(utility function)를 이용하여 대안의 수립, 평가, 선정, 우선순위 결정에 이르는 치수사업 의사결정과정을 모형화 하였다. 모형의 적용결과, 최선대안의 선정시 경제성 기준이 여전히 큰 비중을 차지하고 있었으나 단위 사업안의 투자우선순위 결정에는 위험성, 지속가능성 기준의 영향도 상당부분 있었다. 그러나 대안들 간에 변별력을 높이기 위해서는 경제성 이외 기준들의 속성에서 공간적 정밀도를 높이는 추가연구는 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구는 치수사업 계획이 유역 내 단위사업안들로 조합된 대안들의 평가를 통해 이루어져야 한다는 점을 보여주고 있으며, 향후 점차로 유역단위의 치수계획이 정립됨에 따라 본 연구를 바탕으로 보다 구체적인 연구가 수행되리라 기대된다.
동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.
이 연구는 수학 창의적 문제해결력을 바탕으로 수학 영재를 판별하기 위해서 수학 창의적 문제해결력 검사를 개발하고, 유창성만으로 수학 창의성을 평가한 이 검사 방법의 신뢰도와 타당도를 검증하는데 있다. 10개의 개방적인 수학 문제를 개발한 바, 수학적으로는 직관적 통찰력, 정보 조직력, 추론능력, 일반화 및 적용력, 반성적 사고력을 요구하는 문제들이다. 이 10문항을 영재교육기관에 입학하고자 지원한 초등학교 5학년 2,2029명에게 실시했다. 교사들은 각 문제에 대해 타당한 답을 제시한 빈도로 유창성을 측정했다. 학생들의 반응은 Rasch의 1모수 문항반응모형을 기반으로 한 BIGSTEPTS 로 분석했다. 문항반응 분석결과, 이 검사는 창의성을 유창성만으로 측정할 때도 영재판별 검사로서 신뢰도, 타당도, 난이도, 변별도가 모두 양호한 것으로 나타났다. 덜 정의되고, 덜 구조화되고, 신선한 문제가 영재교육 프로그램에 지원한 학생들의 수학 창의성을 측정하는데 좋은 문제임을 확인할 수 있었다. 또한 이 검사는 남학생이 여학생보다 수학 창의적 문제해결력이 우수하며, 영재교육원에 지원한 학생들이 수학영재학급에 지원한 학생들보다 더 우수함을 확인해 주었다.
이 연구에서는 이강섭 ${\cdot}$ 황동주 ${\cdot}$ 서종진(2003)의 자료를 추가 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 이 검사에 참여한 모든 학생들이 0${\sim}$80% 정도의 성취도를 보이고 있으므로 개방형 문항이 수학 창의성을 변별하거나 수학 영재를 판별하는 도구로 유용하게 사용될 수 있다. 둘째, 개방형 문항은 학년별 (중1 및 중2)차이는 유창성과 문항 2를 제외하고는 무관하다는 것을 나타내고 있다. 셋째, 집단별(일반학생 및 영재학생)차이는 p<.01 수준에서 문항 1에서 문항 5까지의 모든 문항과 유창성, 융통성, 독창성에서 차이를 보이고 있다.
본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.
RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.
목적 : 노화 과정에 따른 속담 이해력을 객관적으로 평가할 수 있는 분석방법을 정립하기 위해 속담 이해력 과제 제작 후 평가척도별 차이를 비교하였다. 연구방법 : 만 65세 이상 정상 노인 70명을 대상으로 설명하기 방식을 통한 속담 이해력 과제를 실시하였다. 3점 및 5점 척도의 점수 산정 방식을 설계하고 두 가지 방법으로 각각 분석하여 비교하였다. 두 척도에 따른 난이도와 변별도를 산출하여 최종 문항과 평가척도를 선정하였고, 이 척도상 수행력과 집행기능 간의 상관성에 대해 알아보았다. 결과 : 첫째, 3점 척도보다 5점 척도에서의 문항변별지수가 상대적으로 높게 산출되었고, 최종 10개 문항이 선정되었다. 둘째, 속담 이해력은 70~84세 집단이 65~69세 집단보다 유의하게 낮은 수행력을 보였고, 교육년수가 10년 이상인 집단이 9년 이하 집단에 비해 유의하게 높은 수행력을 보였다. 셋째, 속담 이해력 과제의 수행력은 집행기능 과제의 반응시간과 부적 상관을 보였다. 결론 : 속담 이해력은 일반적인 뇌기능인 좌반구와 우반구의 반구 특성에만 기인하지 않고 일반 노인내에서도 노화과정에 따른 뇌기능의 저하를 변별적으로 보여줄 수 있는 과제이며, 평가 척도의 점수범위가 높을수록 그 차이를 더 효과적으로 평가할 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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