대부분의 건설현장에서 기후에 대한공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 일률적인 작업불가능일수를 정함으로써 잦은 공기 조정으로 인한 경제적 손실은 물론 공사 주체들간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후를 요소별로 분석하고 가상기후 시뮬레이션을 실시하여 공기산정과 연계함으로써 공정표 작성 시 현장관리자들의 효율적인 공기산정을 위한 의사결정 지원모델을 제시하고, 기대 효과는 다음과 같다. (1) 제한된 과거(1990년-1999년) 기후자료를 요소별로 분석함으로써 단위공종에 대한 기후요소의 영향을 과학적인 방법으로 자료를 제공하였다. (2) 공정계획 시 단위공종에 각 기후요소별로 인자를 추가함으로써 불확실한 기후에 대한 사전 공정계획의 효율성 제고가 기대된다. (3) 기존의 현장관리자들의 경험적이고 직관적인 기후에 대한 대처를 확률분포를 이용한 통계적 처리에 의해 공기산정에 관한 신뢰성 있는 의사결정이 가능하게 되었다. 본 연구에서 제안한 공기산정 의사결정 지원모델은 공정계획 입안 시 불확실한 기후에 대한 과학적인 의사결정에 도움이 될 것이다.
일반적으로 지반재료의 물성은 불균질할 뿐만 아니라 제한된 수량의 시추공을 이용한 지반재료의 물성조사는 그 불균질성을 파악하기에 충분하지 못한 경우가 대부분이다. 또한, 지반 굴착 등의 토목공사에 있어서 굴착 결과로 얻어지는 현장조건은 사전 지반조사와 상이한 경우가 많으며 이를 반영한 해석조건의 수정과정은 유한요소해석으로 대표되는 기존해석의 경우 상당한 비용과 시간을 요구한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 무요소해석법과 연속확률변수의 급수전개법의 하나인 Karhunen-Loeve 전개법을 결합함으로써, 지반재료물성의 불균질성에 기인한 불확실성의 정량적 평가가 가능하고 현장조건의 신속한 반영이 상대적으로 수월한 해석툴의 개발을 위한 기초연구를 수행하였다. 이를 위해 개발된 해석법을 1차원 문제에 적용하여 타당성을 검증하고 서로 다른 해석결과의 특징을 비교분석 하였다.
본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
CCC-r 관리도는 불량률이 매우 낮은 고품질 공정을 관리하는 데 효율적이라고 알려져 있다. 대부분의 공정에서 공정 모수의 값은 알려져 있지 않기 때문에 제1국면에서 이를 추정해야 하는데, 표본의 크기가 충분히 크지 않은 경우 추정 오차가 발생하여 원하는 관리상태에서의 성능을 만족하지 못하는 경우가 발생한다. 뿐만 아니라 제1국면에서 추출하는 표본에 따른 산포로 인하여 관리상태일 때의 성능의 산포 또한 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 관리상태일 때 신호까지의 평균관측개수가 사전에 정한 확률로 목표하는 값보다 큰 값을 갖도록, 붓스트랩 알고리즘을 사용하여 CCC-r 관리도의 관리한계를 조정하는 절차를 제안하였다. 이때 고품질 공정에 적용하기 위하여 최대우도추정량 대신 베이즈추정량을 사용하여 불량률을 추정하였다. 다양한 상황에 대해 모의실험을 수행한 결과, 제안된 절차는 CCC-r 관리도의 관리상태 성능을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.
기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.
랜섬웨어는 블록암호와 같은 대칭키 알고리즘을 사용해서 사용자의 파일을 불법적으로 암호화한다. 만약 특정 프로그램에서 블록암호의 흔적을 사전에 발견할 수 있다면, 랜섬웨어 탐지율을 높일 수 있을 것이다. 블록암호가 포함되어 있다는 것은 잠재적으로 암호화 기능을 수행할 것이라고 볼 수 있기 때문이다. 이 논문은 특정 프로그램에 블록암호가 포함되었는지 판단하는 방법을 제시한다. 대부분의 랜섬웨어가 사용하는 AES 뿐만 아니라 향후 사용될 수 있는 다양한 블록암호의 구현 특성을 살펴보는데, 그 특성을 기반으로 특정 프로그램에 해당 알고리즘이 포함되어 있는지 알 수 있다. 이 논문에서 제시하는 방법은 기존 탐지방법을 보완해서 더욱 높은 확률로 랜섬웨어를 탐지할 수 있을 것이다.
조사자료분석에 있어서 표본추정량에 대해 설계요소가 갖는 효율성은 단순확률추출과 비교한 복잡표본설계의 의한 표본추출이 주는 분산의 상대적 크기인 설계효과를 통해 평가할 수 있다. 설계효과의 유용성은 복잡설계요소의 함수형태로 표현될 수 있을때 극대화될 수 있다. 본 연구에서는 층화다단추출의 표본설계에서 적용될 수 있는 설계효과모형을 제시하였다. 제시된 설계효과모형은 기존 다단추출을 위한 Gabler 등 (1999, 2006)의 모형을 일반화한 것으로 층구조, 표본할당, 집락추출 및 불균등가중치 등의 설계요소들이 정도수준에 갖는 영향력을 함수식으로 명확히 나타내주고 있다. 이를 활용하면 사전에 기술된 추정정도를 얻기 위해 설정한 표본크기가 줄 수 있는 설계효과를 예측하는데 활용할 수 있다. 또한 사후적으로 표본설계의 개별 설계요소들이 표본추정량에 대해 갖는 효율성을 평가하는데 활용될 수 있다.
연구의 목적은 학생들의 자기효능감 수준에 따른 문제해결능력의 차이를 검증해 보는 것이었다. 즉, 자기효능감이 높은 학습자와 낮은 학습자의 PBL수업 후 문제해결능력의 차이를 살펴봄으로써 PBL 수업에서의 자기효능감의 중요성을 파악해 보고자 했다. 본 연구는 환경공학과 '환경기기분석'을 수강했던 3학년 72명의 학생들을 대상으로 진행되었다. PBL 활동을 시작하기 전 자기효능감 검사를 통해 나온 점수를 기준으로 상위 30%와 하위 30%의 학생들을 각각 선정하였고, 이들에게 문제해결 능력 사전검사를 실시하였다. 12주간의 PBL활동이 마무리 된 후 같은 학생들에게 사후 문제해결검사를 배포하고 완성하도록 요구하였다. 교정된 문제해결 능력 성취 수준이 자기효능감 상집단과 하집단에 따라 차이가 있는지를 확인하기 위하여 공분산분석을 실시한 결과, 두 집단은 유의 확률 .002로 유의수준 .01에서 유의미한 것으로 나타났다 (F=.11303, p<.01). 즉, 자기효능감 상집단의 평균(3.817)이 자기효능감 하집단의 평균(3.496)보다 높아 자기효능감은 문제해결 능력과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 따라서 PBL 수업과정에서 학습자의 자기효능감 수준을 향상시켜 효과적인 문제해결을 할 수 있도록 도울 필요가 있다.
최근 수입경영은 항공운송산업뿐만 아니라 이와 유사한 일회성상품(perishable assets)의 성격을 갖는 산업 전 부문에서 널리 활용되고 있다. 본 논문은 항공산업에서 활용되고 있는 정태적 좌석할당모형을 기반으로 시점마다 무작위로 발생하는 고 저가의 항공수요가 각 요금수준별 사전 할당된 좌석의 유무에 상관없이 필요에 따라 상하 이동을 하며 고가수요가 저가의 좌석을 선택할 수도, 저가의 수요가 고가의 좌석을 구입할 수도 있다는 전제로 기존의 한 방향 좌석할당모형과 대별되는 양방향 좌석할당모형을 개발한다. 또한 본 모형을 기반으로 항공사 수입이 기존의 한 방향 수요이동을 고려한 모형과 비교하여 수입을 더욱 극대화 시킬 수 있다는 사실을 실증한다. 실증방법은 C-프로그램을 활용하여, 수요의 가격수준을 국내 K항공사에서 한국지역 판매를 위해 활용되고 있는 4가지 운임으로 구분하고, 수요분포는 최대값과 최소값을 발생확률에 따라 난수를 이용하게 되며, 요금수준은 한국지역의 요금수준분포를 참조하여 고가를 100, 90, 85, 80 수준으로 하여 모의실험을 시행한다. 그 결과 고가의 수요에 지나친 좌석할당을 시행하는 경우를 제외하고는 수요의 양방향을 고려한 항공좌석할당 방법이 높은 수준의 수입을 창출할 수 있다는 결론을 얻게 된다.
차량 안전 서비스는 무선 환경에서 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V)을 통하여 운전 중 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지하여 운전자에게 알려줌으로써 교통사고와 교통 체증을 줄이는 서비스이다. 차량 안전 서비스를 위해서 차량은 안전 메시지(Basic Safety Message, BSM)를 주기적으로 브로드캐스트 한다. 하지만, 차량 밀집 지역에서 이는 과도한 네트워크 트래픽의 원인이 되고 안전 메시지의 전송실패 확률과 지연을 급격하게 증가시켜 차량 안전 서비스의 안정성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 차량 안전 서비스를 수행하는 과정에서 발생하는 통신 혼잡 문제를 해결하기 위해 Channel Busy Ratio와 차량 수 간의 관계를 수식적으로 근사하고 이를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정한다. 그리고 이를 기준으로 송신전력을 제어하는 새로운 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 성능평가를 하였고 그 결과, 전체 네트워크 혼잡도의 추정이 특정 시나리오에서 정확하게 근사 되었으며 송신전력제어를 통해 차량 안전 통신 간 패킷 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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