본 논문은 국내 녹색건축물인증제도와 독일의 지속가능한 건축물 인증제도의 평가항목을 비교하여 국내인증제도의 발전방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 세계적으로 많은 친환경건축물 인증제도가 시행되고 있으나 상호 비교 가능한 평가항목은 제시되지 않은 상황이다. 이에 국제표준규격에서는 지속가능한 건축물에 대한 평가기준을 마련하였고 독일의 지속가능한 건축물 인증제도는 이러한 평가기준을 받아들인 최초의 인증기준이다. 녹색건축물인증제도를 독일의 지속가능한 인증제도와 비교한 결과 녹색건축물인증제도의 평가내용에는 환경측면(62.6%) 이외의 사회문화와 기능측면(25.4%), 경제측면(3.0%)의 평가항목을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 앞으로 녹색건축물인증제도의 사회측면 및 경제측면의 평가항목개발에 중요한 방향을 제시한다.
본 연구의 목적은 한국십진분류법의 디지털 관련 항목명의 확장 전개방안을 제시하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해서 첫째, 듀이십진분류법과 한국십진분류법의 디지털 관련 항목명이 전개되어 온 과정을 분석하였다. 둘째, 미국의회도서관 주제명표목표와 국립중앙도서관 주제명표목표의 디지털 관련 주제를 분석하였다. 셋째, 듀이십진분류법 제23판과 미국의회도서관 주제명표목표에 전개된 디지털 관련 분류 항목명을 비교 분석하고, 한국십진분류법 제6판 본표에 전개된 분류항목명과 국립중앙도서관 주제명표목표를 비교 분석하였다. 분석 결과 한국십진분류법 제6판에 전개된 디지털 관련 항목명이 12개 항목으로 디지털 관련 자료의 합리적인 분류가 어려운 것으로 확인되었다. 그러므로 KDC의 디지털과 관련된 항목명을 포함주기와 분류지시주기에 추가하거나 새로운 분류항목으로 확장 전개하여야 할 것이다.
최근 정보시스템의 활용도가 높아짐에 따라, 많은 데이터를 이용하여 필요한 상품을 빠르게 추출하는 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 숨겨진 패턴을 탐색하는 연관 규칙 탐색 기법들이 많은 관심을 받고 있으며, Apriroi 알고리즘은 대표적인 기법이다. 그러나 Apriori 알고리즘은 반복적인 스캔으로 인한 탐색시간 증가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발항목의 탐색시간을 단축하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 트랜잭션 데이터베이스를 이용하여 매트릭스를 생성하고 매트릭스에서 트랜잭션들의 평균 항목 개수와 정의한 최소 지지도를 사용하여 빈발 항목을 탐색한다. 트랜잭션의 평균 항목 개수는 트랜잭션의 수를 줄이는데 사용되고 최소 지지도는 항목을 줄이는데 사용된다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 기존 알고리즘과의 탐색시간 비교와 정확도 비교로 이루어진다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 Apriori와 매트릭스 알고리즘보다 최종 빈발 항목의 추출에서 빠르고 효율적으로 탐색이 이루어지는 것을 확인하였다.
본 연구는 공공건설공사 중 조경공사 적산의 단가 비교로 적정 공사비 산출방안을 모색하고자 하였다. 2011년 상반기 실적단가에서 조경공사로 분류되는 12항목 중 유사기준인 7항목을 대비하며, 준용 공종은 5개 현장에 적용된 실적단가 80항목 중 비교 가능한 35항목을 유사기준인 2011년 3월의 표준품셈 단가로 대비하였다. 조경부문 7항목의 실적공사비율은 항목별로는 104.86%, 총공사비로는 92.09%이다. 실적공사비율이 높은 이유는 암반 적용 여부로 씨앗뿜어붙이기의 높은 비율도 있지만, 근본적인 이유는 잔디와 씨앗뿜어붙이기의 사면처리 비용 때문이므로, 품셈의 불합리성과 토양 종류별 기준별 보정계수 규정을 세분할 필요가 있다. 토목과 건축 준용부문 35항목의 실적공사비율은 항목별로 78.65%, 총공사비로는 71.31%(70.17%)이다. 이는 실적단가가 구조적으로 실제 금액을 반영하지 못하는 점과, 품셈은 인력시공에서 현실성이 결여된 때문으로 판단된다. 국토해양부 발표인 85.1~91.2%의 실적공사비율은 신규 전환품목 단가이므로, 이 결과는 실제적인 실적공사비율로 추정되며, 실적단가가 적정 비율을 보이도록 검증 후 보완하고 표준품셈도 이러한 실적자료 등으로 보완이 필요하다.
이 연구는 특정 주제 분야를 사회학적 관련 이론 및 기법을 적용하여 고찰하고 있는 문헌의 분류를 효율적으로 수행하기 위해 국내에서 가장 많이 사용되고 있는 한국십진분류법(KDC)과 듀이십진분류법(DDC)의 특수사회학 분류항목들을 비교분석 하였다 특히 특수사회학 관련 분류항목들을 종교, 예·체능, 과학, 언어, 사회, 지역 등 6개 분야로 구분하여 분석한 결과 분류항목 설정이 상이함으로 인한 문제점과 분류항목이 설정되지 않음으로 인한 문제점이 나타났다. 이를 토대로 이 연구에서는 특정주제의 이론 및 기법 적용에 일관성을 기하도록 하고 분류번호 부여를 위한 추가의 항목 전개 등 분류 실무자의 판단을 도와주는 한편 나아가 KDC의 제5판 개정에 일조하는 데 그 의의를 두었다.
연구목적: 1985년 Taylor 등이 발표한 TAS는 감정표현불능증을 측정하는 도구로서 1992년 TAS-20으로 개정되어 여러 나라에서 신뢰도와 타당도가 검증되었다. 본 연구는 혼재되어 쓰이고 있는 세 가지 TAS 한국판 감정표현불능증 척도를 비교하여 가장 신뢰도와 타당도가 높은 척도를 통일하여 사용하고자 시도되었다. 첫 번째 척도는 1996년 이양현 등이 개발한 것{이후 TAS-20K(1996)}이다. 두 번째 척도는 위 연구에서 "어떤 문제를 묘사하기보다는 분석하는 편이다"라고 직역한 5번 항목의 결과가 예측치와 상반되어 '분석하다'라는 단어에 대한 우리나라와 서양의 문화적 견해 차이를 고려하여 5번 문항을 수정 제안한 것{이후 TAS-20K(2003)}으로서, 타당도와 신뢰도의 호전을 검증하지 않은 것이다. 세 번째 척도는 1997년 신현균과 원호택이 TAS-20을 번역한 것(이후 S-TAS)으로 20항목의 원래 항목 수를 23개로 수정 번역한 특성을 지니고 있다. 방 법: 의학과 학생 408명을 대상으로 세 가지 척도의 서로 다른 항목, 즉 TAS-20K(1996)의 20항목, TAS-20K(2003)의 수정 제안된 1항목, S-TAS의 23항목을 무작위로 배열하여 구성된 하나의 척도를 사용하여 검사를 시행하였다. 세 가지 척도의 신뢰도를 비교하기 위해 내적 일치도(Cronbach $\alpha$ coefficients)를 구하였고 타당도를 비교하기 위해 확증적 요인 분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였다. 결 과: TAS-20K(2003)은 TAS-20K(1996)보다 내적 일치도가 호전되었다. TAS-20K(2003)과 S-TAS는 모두 원척도의 세 요인 구조를 재현하였고, 우수한 내적 일치도와 받아들일 만한 타당도를 보여 주었다. 그러나 S-TAS는 19번 항목이 요인 2와 상관성이 낮게 나타났고, 이전 연구에서와 같이 2번 항목과 요인 1간의 상관성이 재현되지 않아 본래 요인 2에 속한 19번 항목을 요인 1에도 포함시키는 것이 타당하지 않았다. 결 론: TAS-20K(2003)과 S-TAS는 모두 원본 TAS-20의 번역판으로서 우수한 타당도와 받아들일만한 신뢰도를 보였다. 그러나 TAS-20K(2003)은 원본과 동일한 항목 수와 구조, 동일한 점수 체계를 유지하고 있으며 TAS-20은 이미 15개 이상의 언어로 번역되어 있는 도구이나, S-TAS는 항목 수 및 점수 체계, 요인 구조를 원본 TAS-20과 다르게 변형시켜 국제적인 비교 연구를 위해서는 제한점이 있다고 하겠다. 따라서 향후 감정표현불능증의 국내 연구에서 TAS-20K(2003), 즉 TAS-20K를 사용하는 것이 더 적절할 것으로 제안한다.
장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.
연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.
데이터마이닝 분야에서 빈발항목집합 탐사에 관한 연구는 활발히 진행되어 왔지만 여전히 많은 메모리 공간과 시간을 필요로 한다. 특히 apriori 알고리즘에 기반한 방법들은 긴 패턴이 생성될수록 지수적으로 시간과 공간이 증가한다. 최근에 발표된 fp-growth는 일반적인 데이터 집합에서 우수한 성능을 보이나 희소 데이터 집합에서 효율적인 성능을 보여주지 못한다. 본 논문에서는 길이가 2인 빈발항목집합 L2에 기반한 L2-tree 구조를 제안한다. 또한 L2-tree에서 빈발항목집합을 탐사하는 L2-traverse 알고리즘을 제안한다. L2-tree는 L2를 기반으로 하기 때문에 L2가 상대적으로 적은 희소 데이터 집합 환경에서 적은 메모리 공간을 사용하게 된다. L2-traverse 알고리즘은 별도의 추출 데이터베이스를 생성하는 FP-growth와 달리 단순히 L2-tree를 오직 한번의 깊이 우선 탐사를 통해 빈발항목집합을 찾는다. 최적화 기법으로써 길이가 3인 빈발항목집합 L3가 되지 않는 L2 패턴들을 미리 제거하는 방법으로 C3-traverse 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 기존 알고리즘과 비교 검증한다.
본 글에서는 일반적인 무선 LAN 기술과 사용 주파수 대역에 대해서 간략히 기술하였고, 특히, 스펙트럼 확산방식을 사용하는 무선 LAN의 규제항목을 DS방식과 FH방식으로 구분하여 IEEE 802.11 표준(안)을 중심으로 두 방식을 비교하였다. 그리고 무선 LAN과 관련된 제외국 표준(안) 및 관련 법규(ETS 300 328 표준(안), IEEE 802.11 표준(안), FCC Part 15.247, 일본 RCR-33A 등)를 국내 무선 LAN 기술기준과 비교하여 새로운 기술기준 항목을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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