본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 연구의 목적은 상업지역 도시재생사업에 의한 지역 상인들의 상권 변화 인식을 실증분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 창원시 도시재생선도사업을 사례로 분석을 실시하였다. 상업지역의 도시재생사업에 있어 지역 상인들은 직접적인 당사자임에도 불구하고, 지금까지 그들의 인식을 분석하는 연구는 다소 미진하였다. 이러한 점에서 본 연구는 도시재생사업에 의한 상권 변화를 가장 먼저 체감하는 지역 상인들을 대상으로 인식에 영향을 미치는 요인을 도출하였다. 순서형로짓모형을 통한 실증분석 결과, 창원시 도시재생 선도사업지를 구성하는 오동동과 창동 중 오동동의 상인들이 상권 변화를 부정적으로 인식할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 그 외에도 대상지 전체에 대해서는 점포 운영기간, 종업원 수, 상인들의 젠트리피케이션에 관한 인식이 상권 변화 인식에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 지역별 분석에서는 오동동의 경우에는 종업원 수와 상인의 임대료 변화 인식이, 창동의 경우에는 요식업인 경우와 상인의 연령 및 젠트리피케이션에 관한 인식이 상권 변화 인식에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있었다. 이러한 본 연구의 분석에 의하여 도출된 문제점을 사전에 극복하여 향후 '도시재생 뉴딜사업'이 추진되었을 때, 상인을 비롯한 주민 모두가 만족할 수 있는 도시재생이 될 수 있도록 노력하여야 할 것이다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 유한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 로그 및 지수형 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Goel-Okumoto모형을 이용한 새로운 로그 및 지수형 결함 확률을 반영한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우 추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한 소프트웨어 모형분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간간격 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 로그 및 지수형 결함발생률을 고려한모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
조립식 주택은 기존 RC공법과 달리 사전에 전체공사의 약 60-80%를 유닛모듈 형태로 공장 제작하고, 차량을 이용하여 현장까지 운반 후 각 모듈을 결속하여 시공한다. 조립식 주택은 공장제작을 통한 급속시공이 가능한 장점이 있지만, 모듈을 현장까지 운반하는 과정에서 모듈 탈락의 우려가 있으며, 이로 인한 모듈의 변형 및 외장재의 파손이 발생할 수 있다. 본 연구는 기존의 모듈운반 고정장치의 문제점을 분석하고 개선된 고정장치를 제안하였다. 고정장치 개선안을 도출하기 위해 고정장치에 가해지는 운반하중을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 분석하고, 비선형 유한요소 해석을 통한 구조적 성능을 검증하였다. 유닛모듈의 하중분포는 통계분석을 통해 3개 유사하중 그룹으로 구분되며, 극단값 분포(Extreme Value Distribution)와 가장 유사한 하중분포를 가진 것으로 분석되었다. 통계분석 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해, 운반하중의 최대값(28.9kN) 및 95% 신뢰도 범위 내 하중값(-1.22~9.5kN)을 계산하였다. 비선형 구조해석 결과는 본 연구에서 제시한 고정장치 개선안이 한계하중 35.3kN까지 파괴가 일어나지 않았으며, 95% 신뢰도 범위 내 하중에서도 충분히 견뎌내는 강성을 지니고 있음을 보여주고 있다.
컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.
본 연구는 사전 예방적 국립공원 관리정책 도입과 과학적인 근거중심의 공원관리를 위해 탐방로 중심의 세부지표를 추출하여, 국립공원 주요 탐방구간별 스트레스 지수개발과 지수를 활용한 단계별 공원관리 정책 수단을 마련하고자 수행되었다. 탐방구간별 스트레스 지수의 개발을 위하여 국립공원 탐방로 총 144개 구간의 자료를 이용하였으며, 국립공원 스트레스 지수 개발을 위하여 델파이 설문 조사와 요인분석을 실시한 다음, 공원 탐방로별 스트레스지표 요인들의 표준화 점수를 이용한 스트레스 지수를 산출하였다. 그 결과 8개(탐방객 수, 단체 탐방객 수, 정상탐방객 수, 탐방로 훼손정도, 탐방로 훼손정도, 샛길 총 연장, 쓰레기 발생량, 생물종 다양도 등)의 스트레스 지표가 선정되었으며, 스트레스 지수 산정을 위한 요인은 탐방량, 탐방영향, 탐방로 훼손, 생물종 다양도 등 4개로 추출되었다. 요인별 가중치 산정은 2차 델파이 조사에서 평가한 지표별 중요도 값을 기준으로 산정하였으며, 5점 척도 평균값을 요인별 순 가중치로 산정하였다. 다음으로 앞서 산출된 표준화점수에 따른 누적확률을 5등급화(20점 미만: 5등급 매우 건전, 20~40점 미만: 4등급 건전, 40~60점 미만: 3등급 보통, 60~80점 미만: 2등급 심각, 80점 이상: 1등급 매우 심각) 하였다. 구간별 스트레스 지수 산정 결과, 지수값이 80점 이상인 1등급 구간은 6개 공원(지리산, 북한산, 덕유산, 내장산, 설악산, 주왕산) 20개 구간으로 나타났다.
웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.
본 연구는 노인들을 대상으로 노후불안 수준이 어떠한지 알아보며, 규칙적인 체육활동을 실시하기 전과 후의 노후불안 수준을 파악할 것이며, 구체적으로 노후불안 수준이 체육활동을 통해 얼마큼 감소되는지 밝혀내는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구의 대상은 서울, 경기 지역에 위치한 L노인대학, S노인대학, J노인대학, Y(a)노인대학, Y(b) 노인대학, D노인대학에 체육활동 강좌(건강체조, 게이트볼, 스포츠댄스) 수강생을 모집단으로 선정하였으며, 비확률표집방법(nonprobability)의 편의표본추출법(convenience sampling)을 이용하여 총 200명을 연구대상자로 선정하였다. 조사대상자의 연령을 고려하여, 직접 기입방법과 일대일 면접법을 병행하여 총 200부의 자료를 수집하였다. 자료처리는 SPSS 12.0 Version통계 패키지를 이용하였으며, 모든 통계치의 유의 수준은 .05로 정하였다. 분석방법은 빈도분석(Frequency Analysis), 대응표본 t-test (Paired t-test), 독립표본 t-test(Independent t-test)를 실시하였다. 노인들이 규칙적인 체육활동을 실시하기 전과 후의 노후불안 인식수준의 차이를 분석한 결과, 노후불안은 4가지 요인으로 구분된다. 첫째, 체육활동 실시 전 상실에 대한 두려움은 (M=3.756), 실시 후에는 (M=1.942)으로 나타났다. 둘째, 노인에 대한 두려움은 체육활동 실시 전 (M=3.443), 실시 후 (M=2.243)으로 나타났다. 셋째, 신체적 외모에 대한 걱정에서는 체육활동 실시 전 (M=3.253), 실시 후 (M=2.310)으로 나타났다. 마지막 요인인 심리적 불안정 요인에서는 체육활동 실시 전 (M=3.060), 실시 후 (M=1.666)으로 나타났으며, 모든 요인이 유의수준 .001에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으며, 전체적인 요인 모두 사전테스트 전 보다 노후불안점수가 낮게 나타나 체육활동이 노인의 불안수준을 낮추는 것으로 나타났다.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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