전력산업의 구조개편에서 발전사업자에게 용량가치를 보상해 주는 것은 현물시장에서 발전용량을 줄임으로써 가격 상승을 유도하여 수익을 높이는 등의 전략적 행동을 줄임과 동시에 발전회사의 단기적인 이윤 추구 및 경쟁에 의해서 저해될 수 있는 장기적인 투자를 유도하기 위한 것이다. 이 논문에서는 용량가치 보상 메커니즘을 용량가격이 생산량에 따라 변화하는 부분과 변화하지 않는 부분으로 나누고 대칭적인 복점시장 상황을 상정하여, 수요특성과 시장의 경쟁정도 및 소비자 잉여의 중요성 등에 따라서 용량가치 보상 메커니즘이 사회후생에 어떤 영향을 미치는지에 대해서 분석하였다. 결과적으로, 용량가치 보상에 의해서 사회 후생이 증가할 수 있으며, 소비자 잉여를 중시할수록 용량가격이 생산량에 따라 변화하는 메커니즘이 효과적이고, 경쟁 형태 및 정도에 따라서 용량가치 보상 메커니즘의 형태가 달라져야 함을 보였다.
본 논문은 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 움직임 보상 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 화면간의 밝기 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 변화가 심한 화면을 검출하기 위해 연속되는 두 프레임간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 밝기 변화가 심한 화면을 그렇지 않은 화면과 나누어 밝기 변화가 심하지 않은 경우에 발생할 수 있는 불필요한 계산량을 줄였다. 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
이 연구에서는 '생각하는 과학' 프로그램의 보상 논리 활동에 의한 문제 해결 전략 및 사고 수준의 변화를 알아보고자 하였다. 초등학교 6학년 학생들을 대상으로하여 사전 인지 수준 및 보상적 사고 수준에 따른 집단의 동질성을 확인하고, 보상 논리 문제 해결 전략 및 사고 수준을 분석하였으며, 보상 논리 활동 처치 후의 문제 해결 전략 및 사고 수준의 변화를 성별, 인지 수준별, 문제 상황별로 알아보았다. 연구 결과 보상 논리 문제 해결 전략으로 비논리적 설명, 기계적 수리 계산, 비례 논리, 정성적 설명, 가감산 논리, 반비례 논리로 나타났으며, 보상적 사고 수준을 분석한 결과 정성적 설명(1수준), 가감산 논리(2수준), 반비례 논리(정수비-3수준, 비정수비-4수준)로 나타났다. 또한 같은 논리적 사고를 요구하는 문제의 상황에 따라 익숙한 문제 해결 전략을 적용하는 Einstellung 현상을 볼 수 있었다. 사후 보상적 사고 수준의 변화를 살펴본 결과 실험 집단이 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 성별, 인지 수준별 상호 작용 효과는 나타나지 않았다.
본 논문은 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 움직임 보상 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘에서는 화면간의 밝기 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 변화가 심한 화면을 검출하기 위해 화면간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 밝기 변화가 심한 화면을 그렇지 않은 화면과 나누어 불필요한 계산량을 줄였다. 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
본 연구는 외재적 내재적 보상시스템이 기업구성원의 조직몰입에 어떠한 영향을 미치는지, 보상선택의 다양성 제공이 조직몰입에 어떠한 변화를 가져오는지 실증적으로 검증하였다. 본 연구는 보상시스템, 보상선택의 다양성 및 조직몰입의 관계를 실증적으로 분석함으로써 조직몰입 제고를 위한 방안 도출을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 중국 12개 기업에 근무하는 중국인 직원 295명을 대상으로 자료를 수집하였다. 실증연구 결과 외재적 내재적 보상 모두 조직몰입 향상에 긍정적인 영향이 있다는 사실을 확인하였다. 보상선택의 다양성은 외재적 보상과 조직몰입 간에 조절역할을 하였으나 내재적 보상에 대한 조절역할은 나타나지 않았다. 본 연구에서는 조직몰입 수준의 향상을 위해서는 다양한 유형으로 구성된 보상시스템의 도입이 중요함을 강조하였다.
최근 차세대 비디오 코덱 기술로써 다양하게 논의 되고 있는 영상 내 지역적 밝기 보상 기술은 다수의 광원이 존재하는 영상 내 다른 영역 마다, 다른 밝기 변화 정도를 보상해주기 위한 방법이다. 상세하게는, 현재 CU의 주변 화소와 예측 블록의 주변 화소를 이용한 보상 계수를 계산하여 현재 CU의 예측 화소에 보상을 해주는 것이다. 이 때, 보상 계수를 구하기 위한 현재 CU와 예측 블록의 주변 화소들을 서브 샘플링함에 있어서, 현재 CU의 크기에 따라서 서브 샘플링율을 차등 설정하고 이에 따른 성능 변화를 분석한다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
본 논문은 명암 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 동영상 압축기법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 화면간의 명암 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 보상이 필요한 화면을 검출하기 위하여 연속되는 두 프레임간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 프레임 분류를 하고 명암 변화가 심한 화면에 대해서만 밝기 보상을 수행하여 명암 변화가 심하지 않은 경우에 발생할 수 있는 불필요한 계산량을 줄였다. 명암 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
스트레인 게이지를 이용하여 변형측정을 할 때 온도변화의 영향으로 나타나는 겉보기 변형도와 게이지 상수의 변화에 대하여 설명하였고 실제 측정시 정확한 측정값을 얻기위한 온도보상 방 법에 대하여 기술하였다. 온도변화에 의한 겉보기 변형도의 값은 기계적 하중에 의한 변형도에 비하여 무시할 수 없는 큰 값을 나타내기 때문에 적절한 보상에 의하여 정확한 측정값을 얻어 내야 한다. 항공우주산업, 원자력산업 등의 분야에서 널리 응용되는 극저온 환경에서 겉보기 변 형도와 게이지 상수의 측정결과를 제시하였다. 극저온에서는 자체 온도보상된 스트레인 게이지라 할지라도 대단히 큰 온도영향을 받기 때문에 본시험에서 제시한 바와 같이 측정결과를 온도보 상하여 처리해야만 의미있는 결과를 얻을 수 있다. 본 시험에서 4차식으로 구해진 겉보기 변형 도에 대한 특성곡선과 게이지 상수에 대한 시험결과는 극저온에서 변형을 측정할 때 직접적으로 보상하여 사용될 수 있다.
사용자들이 직접 콘텐츠의 제작 및 공유에 참여하는 패러다임의 변화로써 사용자 제작 콘텐츠(UCC)가 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 UCC의 제작과 공유 과정에 영향을 미치는 동기와 보상 요인을 살펴보고, 이를 바탕으로 보다 창의적인 콘텐츠를 제작, 공유하기 위한 UCC 서비스의 보상 체계를 구축하려고 시도하였다. 이를 위해, 보상과 동기에 관련한 광범위한 문헌 조사를 실시하였으며, 이를 기반으로 UCC 에서의 보상 체계에 대한 연구 모형을 수립하고 설문조사 방법론을 통해 이를 검증하였다. 총 133 명의 블로그 사용자들이 연구에 참여하였으며, 수집된 데이터는 구조방정식을 이용하여 분석되었다. 연구 결과 개별 보상 요인들은 사용자들의 UCC 제작과 관련한 내, 외재적 동기에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 그러한 동기 요인들에 따라서 UCC의 창의성 수준이 달라질 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존에 경영학 분야에서 주로 연구되어 온 보상의 개념을 보다 확장하여 UCC 라는 새로운 서비스에 적용하였다는 데에 그 이론적인 의의를 찾을 수 있으며, 또한 연구 결과를 바탕으로 UCC 서비스에서의 새로운 보상 체계에 대한 가이드라인을 제시하였다는 점에서 연구의 실용적 의의를 찾을 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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