이 연구는 소득과 불평등 간의 관계에 대한 다양한 논의가 진행되고 있는 가운데 임가의 소득과 소득불평등 간의 관계를 알아보기 위해 동태적 접근법을 통해 그 관계를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한 후 불안정한 시계열 자료를 안정적인 시계열 자료로 변환시킨 후 VAR 모형을 추정하였고 이를 바탕으로 충격반응, 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과, 임가 소득의 영향이 지니계수에 의한 영향에 비해 상대적으로 큰 것으로 나타났으며 임가 소득의 충격이 자체 소득을 증가시키는 방향으로 작용할 뿐만 아니라 지니계수를 감소시키는 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 지니계수의 충격은 임가 소득을 감소시키는 방향으로 영향을 미치며 소득불평등을 더욱 심화시키는 것을 보여주고 있다. 따라서 임가 소득불평등을 완화시키기 위해서는 소득분배 정책보다는 소득성장 정책이 보다 효과적일 수 있을 것이라는 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
본 연구에서는 앞의 여러 연구자들이 시도한 3차원 연쇄기구의 운동해석법을 비교 검토하고, 이중 기호방정식을 이용하여 3차원 연쇄기구의 운동해석을 일반화 하고져 한다. 또 품질향상, 대량생산(mass production) 및 생산가 절하를 위해 만족시키기 위해, 기본해석모델인2차원 연쇄기구에서 3차원연쇄기구로 정밀화 하면서, 가능한 모든 3차원 연쇄기구의 복잡화 되고 있는 현대 기계의 운동요구를 만족시키기 위해, 기본해석모델인 2차원 연쇄기구에서 3차원연쇄기구로 정밀화 하면서, 가능한 모든 3차원 연쇄기구의 운동을 해석 하기 위한 일반해석법을 개발하므로써 해석을 일반화 시키고, 그것을 컴퓨터로 시뮬레이션하여 운동해석을 신빙성있고 신속하게 수행토록 하며, 컴퓨터 결과를 실제모형 즉 구면 4-R 연쇄기구, R-S-S-R 기구 및 3C-R 기구등을 제작하여,실제결과와 비교 검토하므로써 개발된 일반운동해석법의 타당성을 실험적으로 입증 비교 검토하므로써 일반운동해석법의 타당성을 실험적으로 입증하려 한다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
순열 조합의 문제는 내재된 의미 구조에 의해 선택, 분배, 분할의 세 가지의 유형으로 분류될 수 있다. 본 연구에서는 순열 조합의 연산과 문제 유형의 변인이 문제의 난이도에 미치는 영향을 분석하였다 그리고 문제 이해과정에서의 오류를 순서, 중복, 대상의 구별, 같은 것이 있는 순열, 상자의 구별, 분할의 조건, 기타로 분류하고 이해 단계의 장애를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과, 순열 조합 연산과 문제의 유형은 난이도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 학생들에게 선택, 분할, 분배 문제간의 변환은 쉽지 않으며 순열 조합의 문제에서 학생들이 겪는 어려움 중 하나는 바로 문제 유형의 차이에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 또한 현 교과서에서는 선택, 분배, 분할을 고려한 다양한 문제 유형이 부족한 것으로 나타났다. 따라서 순열 조합의 지도에 있어 문제 유형을 활용하여 다양한 의미 구조의 문제를 제시하고, 공식위주가 아닌 문제 상황을 충분히 이해하고 이에 대한 해법을 변형, 확장하는 경험을 강조하는 것이 필요하다고 하겠다.
분산함수가 불연속점을 가지는 경우, 대부분의 비모수적 함수 추정 연구에서 분산함수가 음수 값을 갖지 않기에 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량인 국소상수항추정량을 이용하였다. 한편, Huh (2014, 2016a)는 Chen 등 (2009)과 Yu와 Jones (2004)의 연구를 바탕으로 불연속 분산함수를 로그 변환한 로그분산함수를 추정 대상으로 삼아 잔차제곱이나 로그잔차제곱으로 경계점 문제를 가지지 않는 국소선형추정량을 이용하여 비모수적으로 추정하였다. Huh (2016b)는 불연속점에서 점프크기추정량을 활용하여 잔차제곱을 분산함수가 연속인 회귀모형에서 얻어진 잔차제곱인 것처럼 수정한 후 이들을 이용하여 불연속 분산함수의 추정을 연구하였다. 본 연구에서는 불연속 로그분산함수의 점프크기추정량을 이용하여 로그잔차제곱을 수정하고 불연속 로그분산함수를 국소선형추정량을 이용하여 추정하고자 한다. 제안된 추정량의 우수성을 모의실험을 통하여 Chen 등 (2009)의 로그분산함수 추정량을 이용한 Huh (2014)의 불연속 로그분산함수 추정량과 비교하고 실제자료에 적용하고자 한다.
$Y^2$(Yonsei-Yale) Isochrones은 Yale의 항성 진화 계산을 이용한 정밀한 등연령곡선으로 구상성단의 연구에 널리 사용되고 있다. 이번 연구에서는 $Y^2$-Isochrones를 Kurucz 모형을 이용한 색변환을 통해서 SDSS로 널리 알려진 ugriz 필터 체계에 대해 적용하고 실제 관측 결과와 비교함으로써 타당성을 검증하고자 한다. 우선 ugriz 필터의 등연령곡선을 제공하는 BaSTI와 DSEP, Padova 모델간의 비교를 통해 $Y^2$-Isochorones이 MSTO에서 g-r값이 다른 모델에 비해 0.05정도 큼을 확인하였다. 또한 CFHT 3.6m 망원경의 가시광 카메라 MegaCam으로부터 얻은 중원소 함량이 낮은 다섯 개의 구상성단 M15, M30, M53, NGC 5053, NGC 5466에 대한 g, r, i 필터의 색등급도에 각각의 등연령곡선을 적용하여 모델에 따른 구상성단의 특성을 분석하였다. $Y^2$-isochrones를 이용한 (g-r, r) CMD의 분석 결과, BaSTI와 DSEP 모델에 비해 0.1~0.3만큼 거리지수가 크고, 성단의 나이는 1~3Gyr 정도 어리게 측정됨을 확인할 수 있었다. 더불어 SDSS 관측으로부터 얻어진 구상성단에 대한 색등급도와 비교 분석과정을 수행하여, 다른 망원경에서의 사용가능 여부를 확인하였다. 이 연구를 통하여 각 모델에 따른 등연령곡선의 차이를 확인하고, 현재 여러 망원경에서 사용되고, 앞으로 여러 대형망원경에서 사용될 ugriz 필터 체계에 $Y^2$-Isochrones를 적용할 수 있는 타당성을 제시하고자 한다.
도서관 목록을 통해 제공되는 서지정보는 더 정확하고 다양한 정보를 요구하는 이용자에게 원하는 정보를 제공하는 데 있어 일정정도 한계를 가질 수밖에 없다. 이에 대한 해결방안의 하나는 자료에 대한 목차 정보를 제공하는 것이다. 그러나 목차 정보는 개별 도서관에서 자체적으로 구축되고 있기 때문에 자료 중복에 따르는 비용과 인원의 낭비라는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 이와 같은 문제의 해결을 위해서는 표준화된 목차 정보 DB를 구축하고 각 기관 간에 공동 활용 및 공유 방안이 마련되어야 한다. 이와 함께, 중앙 기관이 중심이 되어 표준화된 DB 구축 입력방식, 구축 목차 정보의 변환 프로그램을 제공하고, 도서관 간에 DB 분담 구축과 관련된 상호 공유 원칙 등이 마련될 필요가 있다.
저수지에서 수체의 거동정보는 저수지관리를 위해 매우 중요하며, 이를 수리 및 수질모형에 적용하여 다양한 예측에 활용할 수 있는 기본적인 정보이다. 그러나 저수지 수체의 흐름은 매우 느리고 조사시기에 따라 혹은 수심에 따라 영향을 받으며, 바람 등 외부요인에도 영향을 받게 됨으로 정확한 측정에 많은 어려운 문제가 있다. 따라서 보다 정확한 측정을 위해서는 최신의 기술이 적용되어야 한다. 현장조사에 적용한 저수지 수체거동조사장비(drifter)는 수체의 유동을 관측하는 장치로 GPS 및 Drogue를 장착한 장치가 저수지 수체의 흐름에 따라 이동하면서 위치정보를 무선통신으로 실시간 전송할 수 있도록 만들어진 장치이다. 수체흐름 측정장치는 크게 수체거동정보 생산부이 시스템과 수집서버 및 데이터베이스 서버로 구성되어 있다. 현장 조사시에는 부이에 장착되어 있는 GPS를 통해 현재의 위치가 매번 정해진 시간 간격마다 본체 내부의 메모리에 저장되며, 측정자가 설정한 시간간격으로 위치정보를 수신국으로 전송하도록 구성되어 있다. 수체이동부이의 데이터 수신은 CDMA를 통해 송신된 메일 데이터를 자체적으로 수집하여 데이터형태로 변환한 뒤 실시간으로 표출하고 저장되며, 최대 10개의 부이를 동시에 추적 및 모니터링할 수 있게 구성되어 있다. 본 연구는 용담댐저수지에서 평갈수기 및 풍수기로 구분하여 수체거동을 조사하였다. 평갈수기 조사는 2010년 4월부터 6월까지 총 3차례에 걸쳐 실시하였으며, 풍수기 조사는 8월에 3차례에 걸쳐 실시하였다. 수집된 자료에 의하면 평갈수기 drifter의 평균 속도는 2.25 cm/sec, 최고 속도는 3.46 cm/sec, 최저 속도는 1.15 cm/sec로 나타났으며, 풍수기 조사에서는 평균 속도 2.0 cm/sec, 최고 속도는 2.5 cm/sec, 최저 속도는 1.29 cm/sec로 조사되어 평갈수기와 풍수기간 저수지 수체의 이동속도는 유사한 것으로 평가되었다. 그러나 수기별 조사는 보다 더 많은 정보가 필요하며, 수심에 따른 차이도 있을 것으로 판단되어 좀더 다양한 조사가 수행되어야 보다 정확한 결과를 도출할수 있을 것으로 판단된다.
기업의 경쟁력을 높이기 위해서는 지식과 지식의 창조, 공유, 활용 등을 포함하는 원천으로써 지식을 자산화 할 수 있는 지식관리가 중요하다. 이 연구는 개념적 연구결과와 지식관리유형에 따라 지식창조프로세스 관계에 대한 연구를 수행하였다. 특히 효율적인 지식관리의 길라잡이를 제시하였다는 데 그 의의가 있다. 또한 은행에 지식관리유형이 시스템중심접근방법과 사람중심 접근방법이 있으며 이를 4가지 지식변환의 모드에서 지식창조의 다양한 형태를 제공하였다. 이를 위해 이 연구는 일반적으로 기업현장에서 인용되고 발생되는 지식관리유형을 실증적으로 도출하였으며, 금융산업 중에서 은행과의 관계를 규명하기 위해, 실 사례를 통해 지식관리유형과 지식창조프로세스간의 관계를 조사하고 분석하였다 이 연구결과를 기반으로 지식창조프로세스 모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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