웹의 진화론 연구하기 위해 다수의 문서 비교 방법들이 웹 문서 변경 측정 도구로서 사용되어 왔다. 웹의 진화 연구는 웹 데이터 베이스의 효율적 관리를 위해 필수적이기 때문이다. 그러나 같은 웹 문서의 변경에 대하여 어떠한 방법으로 측정하였는지에 따라 상이한 결과를 보일 수 있음에도 불구하고, 각 측정 방법의 비교 평가는 연구되지 않았다. 본 논문에서는 웹 문서 변경 측정 방법의 효과성 평가 척도를 제안한다. 그리고 수집된 실제 웹 문서를 통해 기존에 사용되어온 다섯 가지 측정 방법들의 결과 차이를 보인다. 아울러 정의한 평가 척도에 따라 각 측정 방법을 비교 평가한다.
일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.
진동을 정량화하기 위해서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도 등의 척도를 사용하여 진동의 크기를 나타내고 있다. 또한 각 국가별로 지반조건 및 사회적 특성에 따라 진동척도의 단위가 통일되지 않았고, 각 단위에 대한 진동기준도 다양하게 설정되어 있는 실정이다. 본 기사에서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도로 표현된 진동기준을 국외에서 연구 제시된 자료를 중심으로 고찰하였으며 각기 다른 척도 및 단위로 표현된 기준들을 통일된 단위인 진동수준으로 표현하였다. 국내에서도 점차 진동문제에 대한 인식이 늘어감에 따라 진동기준에 대한 필요성이 증가하고 있는 시점에서 국내 실정에 적합하게 진동문제를 효과적으로 표현할 수 있으며, 현장에서 계측하고 평가하기에 편리한 진동 표현방법의 기준설정에 대한 기초적인 준비가 필요하다고 사료된다.
지금까지 다구치 방법에서는 다특성치 문제에 있어서 특성치들 간의 관계를 무시하고 특성치들은 서로 독립이라는 가정 하에, 각 특성치에 대한 최적공 정조건을 찾아 다특성치로 확장시키는 방법이 사용되었다. 그러나 현실적으 로 많은 다특성치 문제에서 특성치들 간의 상관관계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 특성치들 간의 상관관계를 고려한 새로운 평가척도를 제시하고 자 한다. 본 연구에서는 각 특성치와 특성치들 간의 상관관계에 가중치를 부 여하는 방법을 사용하였다. 다특성치 손실함수를 단일 특성치 종류의 조합에 따라 여섯개의 모형으로 구분하였고, 각 모형의 다특성치 손실함수는 특성치 자체에 의해 야기되는 손실과 특성치들간의 관계에 의해 야기되는 손실로 나누었다. 또한 새로운 평가척도로는 다특성치 손실함수의 각 항에 의해 야 기되는 기대손실의 합인 다특성치의 기대손실을 선택하였다. 본 연구의 타당 성에 대해서는 기존의 데이터를 이용. 분석하여 기존 논문과 비교하였다.
본 논문에서는 이동전화망 환경 하에서의 음성의 통화품질 평가를 위해 마스킹 문턱치를 이용하는 객관적 음질평가법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 현재까지 잘 알려진 BSD(Bark Spectral Distortion), PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)등의 성능을 먼저 분석하였다. 그 결과, MOS(Mean Opinion Score)와의 상관성이 이동통신 환경하에서 문헌상에 보고된 결과보다 성능이 저하됨을 확인하였다. 이동통신 환경하에서 보다 효율적인 객관적 음질평가척도 개발을 위하여 제안된 방법에서는 인간의 심리음향학적 마스킹 현상을 이용하였고, 성능 평가시 비교대상인 주관적 음질척도로는 DMOS(Degradation MOS)를 사용하였다. 디지털 이동통신망에서 수집된 음성 데이터에 대한 성능평가실험을 수행한 결과, BSD와PSQM 같은 기존의 척도들에 비하여 평균 4%의 상관성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 가전제품의 정보음을 평가할 수 있는 어휘 척도의 개발을 목적으로 행해졌다. 21명의 주부를 대상으로 8개의 주파수혼 정보음을 제시하여 각 정보음에 대해 30개의 형용사 쌍 체크리스트를 이용하여 5점 척도로 평가하게 하였다. 요인분석은 SPSS S/W를 이용하였고 요인추출 방법은 주성분법(principal component method)으로 하였으며 요인추출 갯수는 scree test와 최종요인구조의 심리적 해석에 기초하여 4개로 결정하였으며 해석의 용이성을 위하여 직교회전방법을 적용하였다. 가전제품의 경고음그룹 4개와 종료음그룹 4개로 구성된 주파수혼합 정보음의 적합성평가에 사용된 30개 형용사 쌍의 요인분석 결과, 4가지 요인구조로 가장 잘 설명할 수 있었으며, 첫 번째 요인은 긴박성 요인, 두 번째 요인은 명료성 요인, 세 번째 요인은 역능 요인, 네 번째 요인은 평가 요인으로 나타났다.
협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 이 기술은 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존 유사도 측정 방법의 문제점을 해결하고자 퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다. 성능 평가를 위한 다양한 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도 면에서 우수한 성능 개선 효과를 보였다.
본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
통증은 환자들로 하여금 내원하게 하는 주된 증상중의 하나로, 치료방법의 선택 및 효과 판정을 위해서는 적절한 평가가 필요하다. 통증은 실험적인 방법과 임상적인 방법에 의해 측정될 수 있는데, 통증의 주관적인 성격상 임상적인 방법이 일반적으로 사용된다. 통증의 임상적측정법은 일차원적측정법과 다차원적측정법으로 대별할 수 있는데, 일차원적 측정법으로는 시각적상사척도(Visual Analogue Scale), 구술적평정척도(Verbal Rating Scale), 수치평정척도(Numerical Rating Scale), 통증표정척도(Pain Faces Scale), 그리고 포커칩 도구(Poker Chip Tool)등이 있고, 다차원적 측정법으로는 McGill 동통질문서(McGill Pain Questionnaire), 다면적인성검사(MMPI), 통증행동척도(Pain Behavior Scale), 통증장애지표(Pain Disability Index), 그리고 통증평정척도(Pain Raing Scale)등이 있다. 일차원적 측정법은 주로 환자의 자가통증평가법에 기초하여 통증의 강도를 측정하는데, 측정방법의 단순함과 신속성으로 인해 급성통증을 평가하는데 주로 사용된다. 다차원적인 측정법은 통증의 주관적, 정신적 그리고 행동적인 면을 측정하는데, 측정방법이 포괄적이고 신뢰성이 있어서 만성통증을 측정하는데 사용된다. 환자의 언어와 인지능력은 정확한 통증을 평가하는데 장애가 되는 주된 요인이다. 통증에 따른 행동반응이나 생체반응은 환자의 통증을 완전히 대변하지 못하지만 이러한 상황에 있어 유용한 통증평가지표가 될 수 있다. 통증평가법을 결정할 때에는 먼저 측정하려고 하는 통증의 성격을 고려하여 어떠한 면을 측정할 것인가를 결정해야하며 아울러 환자의 언어와 인지능력을 고려해야 한다. 적절한 평가법의 선택은 환자의 진단과 치료에 있어 유효한 결론에 이르게 하는 중요한 과정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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