도시가 발달함에 따라 늘어나는 교통량과 주차공간 등의 부족을 해소하기 위해 하천에 교량을 증설하건 복개를 하는 경우가 많아지고 있다. 이와 같은 현상은 수리학적으로 바람직한 현상이 아니므로 과연 하천에 장애물을 설치할 경우 이들 장애물에 의하여 하천 흐름이 어떻게 영향을 받는지를 실험적으로 분석해 보았다. 모형은 중랑천과 한천로상의 교량 형태를 점검하고 이들을 7개의 형태로 분류 1/50의 축척을 사용하여 제작하였다. 실험장치는 국립 건설시험소에 있는 직선 개수로를 이용하였으며 실험을 위하여 하천의 경사는 1/500, 1/750과 1/1000을 그리고, 하천 유량은 200, 350, 500 CMS를 각각 선택하였다. 하천에 교량의 장애물 설치시 구조물 형태에 따라 6~30%의 수위 상승효과가 있었으며 표면 유속은 7~23%의 감속 효과가 있었다.
장면 변환 검출(Scene Change Detection)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체영상의 형태 흐름을 기반으로한 검출시스템을 제안한다. 형태흐름의 변화는 영상내에 존재하는 에지(edge), 에지의 중심(Center of edge), 분산(Varience of edge) 및 표준 편차(Standard deviation of edge)의 분포 변화에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 정보의 추출을 위해서 보다 정확한 에지의 정보 추출이 중요하다. 영상의 히스토그램을 8단계로 분류한 후, 각 단계에 맞는 임계치를 에지검출 수행에 사용하였으며, 효율적인 에지검출을 위하여 개량형 라플라시안 필터를 제안한다. 일반적으로 이용되는 필터를 이용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었다.
약 만여개의 벤처기업 정보를 획득하여 분석, 분류와 필요한 데이터 필드를 정의하였다. 필드 정의는 구축할 데이터베이스의 기업정보로서 기업주요정보와 기업부가정보로 나누어 시스템을 설계하였다. 설계 시, 사용자 요구사항 분석은 객체지향 설계 기법을 적용하여 사용자 입장에서 본 시스템의 행동을 나타내는 유즈케이즈 다이어그램을 작성하였고 시스템의 동적인 측면을 활동의 순차적인 흐름 및 제어 흐름으로 표현한 액티비티 다이어그램을 만들었다. 기업의 TLO 기술분야와의 연결을 위하여 TLO 기술 데이터베이스 분석을 수행하였으며 데이터베이스 모델링은 요구사항 분석, 개념적 데이터베이스 모델링, 논리적 데이터베이스 모델링, 물리적 데이터베이스 모델링을 수행하였다. 그리고 웹 기반의 사용자 서비스 구현은 기업정보관리 기능, 기업정보검색 기능, 데이터베이스관리 기능, 사용자관리 기능, 환경설정 기능, 정보도우미 기능을 수행할 수 있게 시스템을 구축하였다.
남한강에는 4대강 사업으로 바닥 준설과 함께 3개의 보가 건설되었으며 이들의 영향으로 흐름 특성에 많은 변화가 발생하였다. 따라서 사업 이전 환경에 대해 개발된 수위-유량 관계식은 보의 배수위 영향과 준설로 변화된 단면 형상으로 인해 더 이상 사용할 수 없는 실정이다. 본 연구에서는 보의 운영을 고려한 수위-유량 관계식을 개발하는 방법에 대해 제시하고 이를 남한강에 적용하여 강천보와 여주보 사이에 위치한 여주관측소 지점에 대해 개도별 수위-유량 관계식을 개발하였다. 수위, 유량 등의 흐름 특성은 보의 운영을 고려할 수 있는 부정류 계산모형에 의해 모의되었다. 2000년도에 발생한 홍수사상 중에서 규모가 다양한 10개 홍수사상을 선정하고 입력 자료를 구성하였으며, 이 중 5개는 관계식을 도출하는데, 나머지 5개는 검증하는데 사용하였다. 수위, 유량, 보의 개도 등은 매 시간 모의되었으며, 모의된 수위-유량 페어는 보의 개도에 따라 분류되었다. 이는 배수위 등의 영향으로 인해 수위와 유량이 고유한 관계를 갖지 못한다는 것을 의미하며 보의 개도를 고려해야만 정확한 관계식을 도출할 수 있다는 것을 뜻한다.
음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.
급변하는 기업 경영 환경 속에서 기업의 무형자산의 가치에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 흐름의 하나로 지식경영이 많은 기업에서 도입되고 있으며, 다양한 참여자와 업무 수행자의 역량이 프로젝트 성패에 큰 영향을 끼치는 건설 산업에서도 지식경영을 도입하는 사례가 증가하고 있다. 하지만 업무 프로세스와 연계되지 못한 지식경영시스템으로 인해 기대한 효과를 거두지 못하는 경우가 많은 현실이다. 이에 본 연구는 업무 프로세스를 중심으로 IT시스템, 업무 수행자의 통합을 목표로 하는 BPM의 주요 기능인 업무 프로세스의 설계, 운영, 모니터링, 지속적인 개선 등을 검토하고, 기존 지식분류체계가 가지고 있는 문제점을 분석, 그 개선기회를 도출하여 BPM 도입을 통한 건설기업의 성공적인 지식경영을 위한 지식분류체계 개선 방법을 제안한다.
McCarthy(1960) 이후 오랫동안 4P 스키마타에 대한 논의가 없다시피하다가 Waterschoot and Van den Bulte(1992)가 특히 촉진믹스에 문제가 많음을 지적함으로써 마케팅믹스 분류체계에 대한 논의가 다시 시작되었다. 하지만 이들 논의 내용 또한 '4P 스키마타'를 재해석하는 정도이지 이를 넘어서지는 못하고 있다. 필자들은 4P 스키마타의 한계점을 Hunt(1983, 1991)의 스키마타 평가기준에 따라 크게 네 가지로 지적한다. 먼저 분류대상의 속성이나 특징이 명확하지 않고, 다음으로 실무의 흐름을 제대로 반영하지 못하여 유용성에 문제가 있으며, 세 번째로 분류된 범주간에 배타성과 포괄성이 부족하다. 끝으로 4P 간에 순서나 위계가 없어 문제의 진단이나 투자의 효율성을 논의하기가 어렵다. 이런 점들을 고려하여 연구자들은 4P를 원점활동과 접점활동으로 나누고 Parasuraman, Zeithaml, and Berry(1985; 1988 a,b; 1994)의 갭 모델을 원용하여 마케팅믹스의 새로운 분류체계인 '갭 스키마타'를 제안한다. 접 스키마타는 고객 갭과 마케터 갭 1, 2, 3, 4로 구성된다. 고객 갭이란 고객의 기대와 지각간의 차이 즉, 고객만족을 뜻하고 갭 1이란 마케팅조사를, 갭 2, 3은 원점활동을, 갭 4는 접점활동을 지칭하다. 원점활동인 갭 2란 상품기획, 브랜딩, 가격책정으로 구성되며; 갭 3은 광고 및 판촉으로 구성되고; 집 4는 유통 및 물류, 인적판매내지는 영업, 고객서비스로 구성된다.
인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에는 많은 부하가 걸리고 있으며 스위칭 기술은 라우팅 보다 빠르게 데이터를 전송하면서 라우터 병목 현상을 줄일수 있다. 따라서 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트워크가 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서는 흐름 분류와 캐쉬 테이블 관리가 중요하다. 흐름 분류는 패킷을 스위칭으로 전송할 것인지 그렇지 않으면 기존 라우팅으로 전송할 것인지를 결정하는 부분인데 이러한 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하는 곳이 캐쉬 테이블이다. 이런 캐쉬 테이블이 크면 클수록 많은 패킷을 스위칭 할 수 있고 스위칭 설정 비용을 줄일 수 있기 때문에 캐쉬 테이블은 클수록 좋으나 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 적절한 캐쉬 테이블 관리가 필요하다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 요구되어 진다. 본 논문에서는 레이블 스위칭을 위한 여러 캐쉬 대체 기법들을 소개하고 제안한다. 첫째로 스위칭 용량에 한계가 없을 경우 FIFO, LFC, LRU,기법을 평가하고 우선순위 LRU 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 둘째로 스위칭 용량에 한계가 있을 경우 LFC-LFC, LFC-LRU, LRU-LFC, LRU-LRU 기법이 한계가있을 경우 LRU-가중치 LRU 기법이 가장 나은 성능을 보였다
시간이 흐름에 따라 데이터 분포가 변하거나 관심 개념이 달라질 수 있는 스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화에 적응해 나갈 수 있는 능력은 점층적 학습 과정에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 개념 변화를 가진 스트리밍 데이터에서 적응적 점층적 분류기를 위한 일반화된 프레임워크를 제안한다. 분류기에 의해 예측되는 신뢰도 벡터와 클래스 라벨 벡터 사이의 거리를 이용하여 분류기 성능 패턴을 나타내는 분포를 구성하고 컨셉 변화에 대한 가설 검정을 수행한다. 추정되는 p-값을 이용하여 오래된 데이터에 대한 가중치를 자동으로 조정하여 분류기 업데이트에 이용한다. 제안된 방법을 두 가지 타입의 선형 판별 분류기에 적용한다. 컨셉 변화를 가진 스트리밍 데이터에 대한 실험 결과는 제안하는 적응적 점층적 학습 방법이 점층적 분류기의 예측 정확도를 크게 향상시킴을 입증한다.
본 논문은 현재 전자거래에서 폭넓게 활용되고 있는 디지털인증 기술에 대하여 초점을 집중하고 있다. 즉, 현재 다양하게 활용되고 있는 디지털인증 기술들을 체계적으로 분류하기 위한 프레임워크의 개발과 적용 그리고 시사점에 대하여 고찰하였다. 먼저, 본 연구에서는 디지털 인증의 상황적인 흐름을 제공자에서부터 사용자까지 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크 측면으로 구분하여 제시하였다. 이어서, 디지털인증의 다섯 가지 구성요소와 주요 요소기술 클래스 그리고 인증유형과 수준에 근거하여 디지털인증 분류 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 디지털인증 분류 프레임워크를 베리사인의 디지털 인증 메커니즘에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 실제 사례에 본 연구에서 개발한 디지털인증 분류 프레임워크를 적용한 결과 디지털 인증 기술의 세부적인 분류와 응용을 이해하는데 유효하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구의 강점과 약점 그리고 시사점 및 향후 연구 방향에 대하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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