원주시 저고도 지역에서의 천부 횡파속도($v_s$) 및 부지특성을 파악하기 위해 2013년 2월부터 2013년 9월 사이의 20일간 4.5 Hz 수직 지오폰 12 ~ 24개를 이용하여 원주시계 내의 78 지점에서 레일리파를 기록하였다. 레일리파 분산곡선은 확장된 공간자기상관함수법으로 구하였고, $v_s$를 구하기 위하여 감소최소자승법으로 역산하였다. 이들 1-D 모델로부터 구한 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$), 기반암의 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 30 m까지 평균 횡파속도($v_s30$)는 95% 신뢰구간에서 각각 $16.3{\pm}0.7m$, $576{\pm}8m/s$, $290{\pm}7m/s$, $418{\pm}13m/s$로 산출되었다. $v_s30$의 적절한 지시자를 결정하기 위해서 $v_s30$과 지표면 경사도(r = 0.46) 및 고도(r = 0.43)와의 상관계수를 계산하였고, 개별적으로 평가한 $v_s30$과의 상관성을 종합하여 지표면 경사도, 고도, 암상의 가중치를 각각 0.45, 0.45, 0.1으로 하는 선형 경험식을 제시하였다. 그러나 이 경험식과 역산으로 구한 $v_s30$의 상관성이 미약하여(r = 0.50), 적용시에는 상대적으로 큰 오차범위를 고려해야 할 것이다.
최근 미세먼지 저감 도시숲을 조성하기 위한 사업이 활발하게 추진되고 있으나, 적합한 가용공간을 선정하는데 필요한 객관적 평가 기준을 마련하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 미세먼지 저감 도시숲을 조성하기 위한 가용공간의 평가항목을 개발하고, AHP 기법을 이용하여 평가항목의 상대적 중요도(가중치)를 분석하는 것이다. 이를 위해 문헌고찰 및 전문가 검토를 통해 5개 범주의 총 19개 평가항목을 도출하였다. 전문가 설문조사를 통해 총 29부를 회수하였으며, AHP 분석을 수행하였다. 분석결과, 상위항목의 중요도는 '입지적 특성'(0.355)이 가장 높게 나타났으며, '기존 녹지의 식재유형(0.184)', '기상조건 (0.183)', '물리적 특성(0.15)', '인문사회환경(0.128)' 순으로 중요도가 나타났다. 또한 하위항목의 전체 중요도는 '미세먼지 발생원 인접성'(0.143)이 가장 높은 것으로 나타났으나, '기존 녹지의 식재수종'(0.024)은 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 미세먼지 저감 도시숲을 조성하기 위한 가용공간을 선정하는데 객관적 기준과 방향을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 개발 중인 초음파 기술을 적용한 태양광발전설비 세척 장치의 경제성 분석을 위하여 AHP 편익-비용을 분석하였다. 초음파 기술을 적용한 태양광발전설비 세척장치와 유사한 특성을 가지며, 국내에서 널리 사용되고 있는 태양광발전설비 세척 장치를 비교 대상으로 선정하여 상대적인 편익-비용 분석 값을 비교하였다. 두 비교 대상의 편익, 비용을 정량적, 정성적으로 분석하기 위하여 각각의 측면의 상위계층과 하위평가항목을 도출하고, 하위 평가항목에 대한 평가기준을 도출하였다. 도출된 평가기준을 기반으로 15인의 전문가 인터뷰를 수행함으로써 두 비교 대상의 편익, 비용 가중치를 계산하였다. 분석 결과, 초음파를 사용한 태양광발전설비의 편익-비용 분석 값은 1이상으로 비용대비 이익이 더 높을 것으로 예상되었고, 비교 대상의 편익-비용 분석 값보다 약 1.6배 높았다. 이는 경제적인 측면에서 초음파를 적용한 태양광발전설비 세척 장치의 개발 가치가 있다는 것은 의미한다.
논문은 W-CDMA 고속 다운링크 패킷접속(HSDPA: high-speed downlink packet access) 시스템에서 다중경로 간섭성분에 대해 직렬간섭제거(SIC successive interference cancellation) 알고리즘을 적용하여 오류율 성능을 유도하고 수치해석으로 성능을 분석한 것이다. 성능분석 결과에 의하면, 다중경로수가 증가함에 따라 오류율 성능이 급격하게 포화됨을 알 수 있었고, 확산이득(PG)이 증가할수록 성능향상이 매우 커짐을 확인하였다. 두개의 다중경로와 평균 오류율 $1.0{\times}10^{-3}$에서 확산이득 PG=64와 128의 경우 기존 검출방식에 비해 직렬간섭제거 성능이 각각 7dB와 1.4dB이상 우수함을 보였다. 파일럿 채널과 데이터 채널들에 할당하는 가중치가 '1'에 가까울수록 오류율 성능이 포화됨을 알 수 있었다. 그리고 다중코드수(K)가 증가할수록 다중경로수에 비례한 간섭전력 증가로 인해 성능저하가 커졌다. 또한 상대적으로 뒤에 도달한 다중경로의 페이딩 채널이득이 적을수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다 이상과 같은 성능분석 결과에 따르면 고속전송을 위한 다중코드, 낮은 처리이득 및 채널 페이딩 등의 환경에서 성능향상을 위해서는 다중경로 간섭제거가 필수적임을 알 수 있었다.
본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.
정보통신기술(ICT:Information Communication Technology)에서 주요 분야로 주목을 받고 있는 가상현실(VR:Virtual Reality)은 현재 의료, 영화, 건축 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 가상현실은 다양한 분야에 활용되고 있지만, 제작자를 중심으로 콘텐츠가 개발되며, 사용자의 요구를 반영하지 못하여 사용자 인터페이스(UI:User Interface)와 사용자 경험(UX:User Experience)적인 공감대를 형성하지 못하고 있다. 본 연구는 VR콘텐츠 중 가장 큰 비중을 담당하는 VR게임콘텐츠의 소비자 선호도, 속성수준을 파악하고자 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 통해 VR게임콘텐츠의 소비자의 선호 속성을 살펴보고 집단별 상대적 중요도, 가중치를 도출하고자 하였다. 본 연구는 2019년 5월부터 7월까지 총 3개월간 166개의 설문지를 수집했으며, 이 중 150개(90.4%)를 최종적으로 사용하였다. 통계분석은 SPSS Ver. 25.0을 이용하였으며, 연구의 결과는 VR게임을 선택하데 있어 게임의 장르(42.6%), 참가자(Player) 수(24.0%), 지불용의 가격(20.3%), 게임기획(13.1%)의 순으로 중요한 속성으로 나타났다. 최적의 속성별 조합은 새로운 게임, RPG, 멀티 플레이, 중가(22,000원)으로 도출되었다. 본 연구는 VR 콘텐츠 중 가장 선호도가 높은 VR게임콘텐츠를 사용하는 사용자들의 기대에는 기술을 거론하기에 앞서 VR게임콘텐츠를 통해 즐겁고 새로운 경험을 하고자 하는 요구를 알아보았다. 따라서 VR게임콘텐츠의 소비자행동과 VR게임 콘텐츠 개발 분야 연구에 대한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
철재화물의 항만하역 작업 시 재해비율은 26.3%이며, 이는 취급하는 화물 중 재해발생 비율이 가장 높은 화물인 것으로 나타났다. 이러한 측면에서 철재화물 하역 시 발생할 수 있는 사 고 요인을 분석하고, 요인 간의 중요도 우선순위를 도출하고자 한다. 요인도출을 위해 선행연구 및 경력전문가와 In-depth Interview를 실시하여 요인을 도출하고 Fuzzy-AHP를 이용해 안전요인의 우선순위를 도출하였다. 인적요인, 장비 및 설비, 안전교육, 기업환경 등 4개 상위 요인과 각각 4개의 세부요인을 통해 분석을 실시했다. 상위요인 분석결과에서는 인적요인, 안전교육, 장비 및 설비, 기업환경 순으로 가중치 순위가 나타났다. 세부요인의 요인별 우선순위는 작업자의 안전의식(0.728), 화종에 따른 적정 장비투입(0.345), 작업안전훈련(0.304)순으로 나타났다. 본 논문은 요인 간 상대적 중요도를 도출함으로 현장 작업자 및 기업의 안전의식 제고와 항만하역사고의 재해발생률을 감소하는데 기여가 있다. 향후 컨테이너화물 등 여타 재해비율이 높은 화물들을 대상으로 한 추가연구 및 집단을 구분한 연구가 필요하다.
지하수 오염에 대한 광역적인 취약성 평가를 위한 DRASTIC 시스템은 미국 EPA에서 개발된 것으로서 지하수위, 충진률, 대수층매체, 토양매체, 지형경사, 비포화대매체, 수리전도도등 수리지질학적 요소들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하기 위한 표준화된 시스템으로 현재 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 GIS 기법을 활용하여 기본 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용, 터널굴착으로 인한 지하수위 저하의 영향을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역의 터널굴착으로 인한 지하수 오염가능성을 평가하고자 하였다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수, 3방향의 주성분분석에 의한 공분산, 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한, 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어, 터널굴착영향 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하고자 하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능지역이 많이 세분화되었고, 그 결과를 활용하여 오염가능성이 높은 취약지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.
본 연구에서는 국제기준 및 산업환경 변화에 따른 의료기기 품질경영 평가모델, 즉 의료기기 제조기업의 품질경영시스템의 인허가와 상시점검에 필요한 평가기준의 구성요소를 도출하고, 이를 평가도구로 의료기기 제조기업에 적용하여 실행수준의 평가 및 경영성과에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구에서는 선행연구 검토, 전문가 면담조사에 따라 예비항목을 마련하고, 기획, 실시, 점검, 조치 등 4개 영역의 요인으로 대분류 항목을 정의한 후, 각각의 평가계층과 평가항목을 구성하였으며, AHP에 의한 가중치와 중요도를 산출하였다. 그 결과, 기획 요인에서는 책임의 명확화와 품질관리 목표설정의 항목, 실시 요인에서는 개별제품을 중심으로 한 요구사항의 관리 및 설계 개발 프로세스의 관리에 관한 평가항목, 점검 요인에서는 정보의 측정 분석에 대한 관리항목, 조치 요인에서는 인증기준 및 법규, 규제에 대한 검토항목이 상대적으로 중요하게 나타났다. 이에 도출된 평가모델을 평가도구로 삼아 의료기기 제조기업에 적용함으로써, 품질경영 실행수준의 평가와 경영성과에 미치는 영향을 조사 분석하였다. 연구대상 의료기기 제조기업들은 비교적 양호한 수준의 품질경영 실행수준을 보이고 있고, 이를 통해 일정수준의 경영성과를 얻고 있는 것으로 나타났다. 또한, 각 요인과 평가계층들이 대부분 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 의료기기 품질경영시스템은 인허가 취득이 주목적이지만, 인허가와 직접적인 관련이 없는 경영환경적 요소들이 중요하며, 기업 내 외부에서 이러한 요소들이 연계성을 갖고 통합적으로 운영되는 것이 효과적이라는 점을 알 수 있었다.
사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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