파쇄 암석의 파쇄도는 발파효율을 나타내는 중요 척도로서 적재와 분쇄 작업에 큰 영향을 미친다. 그러나 현장에 쌓여 있는 발파암 더미로부터 파쇄도를 조사한다는 것은 용이한 작업이 아니다. 본 연구에서는 석산 발파에서 가장 중요한 요소인 천공방식과 암질의 변화가 파쇄도와 발파진동에 미치는 영향을 조사하였다. 파쇄 입도에 영향을 미치는 중요한 변수인 천공방식, 암질등급(RMR), 현지 암반의 블록 크기, 발파진동 등의 영향을 파쇄암의 평균입도(MFS)와 상위 5개의 대괴 평균치$(L_5)$로 나타내었다. 연구결과, 파쇄암의 평균입도는 상위 5개의 대괴 평균치와 선형적인 관계를 보였다. 발파방법과 파쇄도 평가 결과 재래식 발파에서는 파쇄도를 예측할 수 없었고 커다란 옥석이 생성되었으나, 벤치발파에서는 평균파쇄암의 크기가 비교적 양호한 파쇄 상태를 유지하였다. 현지 암반 블록 크기는 평균 파쇄암의 크기와 선형적 관계를 나타내었다. RMR값이 커짐에 따라 발파진동 추정식의 진동상수 K와 감쇠지수 n의 절대값과 평균 파쇄암의 크기, 그리고 상위 대괴의 크기는 대체적으로 증가하는 경향을 나타내었고, 진동상수 K와 감쇠지수 n도 증가하는 경향을 보였다.
본 논문에서는 이동통신 네트워크의 계층 셀 구조에서 음성호와 데이터호의 트래픽을 분산시킴으로서 서비스의 이용성을 개선시키는 방안을 제안한다. 계층 셀 구조의 트래픽 모델을 기술하고, 호 처리에 대한 성능 분석이 수행된다. 본 논문에서 제안된 호 처리 방식에서, 빠른 속도로 이동하는 호는 상위 계층 셀로 이동하여 서비스된다. 오버플로우가 발생하는 경 우에도 호는 상위 계층으로 이동한다. 다른 방식들과 달리, 오버플로우가 발생되어 상위 계층으로 이동한 호는 하위 계층에서 가장 오래 동안 서비스된 호이다. 오버플로우가 발생하여 상위 계층 셀로 이동된 호가 일정시간 이상상위 계층에서 서비스되면, 상위 계층 셀의 한정된 자원을 절약하기 위해 하위 계층으로 호를 이동시킨다. 제안된 방식의 호 처리 성능분석을 위해 M/M/C/K모델을 이용하여 평가하고, 호 블록킹 확률과 강제종료 확률이 개선됨을 보여준다.
모바일 디바이스의 발전으로 이를 이용하여 개인의 일상정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 하지만 모바일 환경에서 수집한 개인의 일상정보는 그 양이 매우 방대하고, 모바일 환경의 불확실성과 모바일 디바이스의 제한된 용량과 배터리 등의 제약사항이 있어 수집한 일상정보가 불확실하다는 문제점이 있다. 위의 문제점을 극복하고, 일상정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 검색성을 갖는 특징정보를 이용하여 태깅하는 작업이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 상위수준 컨텍스트 인식기를 활용한 태깅 인터페이스를 이용하여 보다 정확한 특징정보를 태깅하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일상정보의 특징정보인 상위수준 컨텍스트를 베이지안 네트워크로 모델링한 인식기로 추출한 후, 인식한 상위수준 컨텍스트를 태깅 인터페이스를 이용하여 사용자에게 추천하고, 사용자는 추천된 상위 수준 컨텍스트를 선별하여 일상정보에 직접 태깅할 수 있는 것이 특징이다. 제안하는 태깅 인터페이스는 사용성, 목표성, 기능성, 주도성 측면에서 작업지원수준을 평가한 결과 81%의 만족도를 보임을 확인하였다.
대학의 목적 성취에서 행정직원의 역할은 증대되고, 그들에게 투입되는 인건비는 대학재정의 상당 부분을 차지한다. 대학 조직의 효과성을 제고하고 자원의 효율적인 활용을 도모하기 위하여 행정직원에 대한 평가는 거부될 수 없으며, 조직구성원으로서 감수해야 할 의무라고 할 수 있다. 행정직원에 대한 평가가 실시된다면 하위직뿐만 아니라 상위직까지 모두가 그 대상이 되어야 한다. 행정직원에 대한 평가에는 인적.물적 자원이 소요되고, 평가 결과는 대학의 인적 자원 관리에 많은 기여를 할 수 있다. 따라서 평가는 효율적.효과적으로 수행되어야 하며, 그 결과도 유용하게 활용되어야 한다.
발주잔량의 감소와 세계경기 회복기조 등을 감안할 때, 수급여건은 저점에 근접해 있다. 그러나, 해상물동량 증가율의 둔화, 대형선박 위주로 되살아난 발주 등을 감안할 때, 운임지수 등 시황회복은 상대적으로 느리게 진행될 전망이다. 2012년부터 상위선사의 뚜렷한 실적차별화가 나타나고 있으며, 국내선사는 상대적으로 취약한 선종다각화와 자본력, 계열 및 정부의 저조한 지원 등으로 금융위기 이후 재무구조가 가장 큰 폭으로 악화되었다. 상위선사의 실적우위는 일시적 차이가 아닌 선박의 대형화와 높은 연료효율성, 우수한 글로벌 네트워크 등 구조적 원가경쟁력의 차이에 기인하고 있다. 상위 3개 선사는 초대형선박의 추가인수와 P3 Network 구축으로 원가경쟁력이 더욱 향상될 전망이며, 재무여력을 갖춘 경쟁선사들도 선박가격이 낮은 상황에서 고효율의 대형선박을 발주, 원가경쟁력을 제고하고 있다. 반면에 호황기 고가에 선박을 확보한 국내선사는 과중한 재무부담으로 인해 선박대형화와 글로벌 네트워크 구축에 동침하지 못하고 있어 원가경쟁력의 차이는 더욱 심화될 전망이다. 더딘 시황회복과 상위선사의 단위당 운송비(Unit Cost) 하락 등을 감안할 때, 빠른 시일 내에 운임상승을 통한 큰 폭의 성과개선을 기대하기 어렵고, 과중한 재무부담은 투자여력의 위축으로 이어지고 있다. 여기에 중국 유럽선사가 정부로부터 대규모의 직접적 지원(대출, 지급보증)을 제공받고 있는데 반하여, 우리 정부는 장기적 관점의 지원이나 대책을 유보한 채, 제한된 유동성 지원만을 하고 있다. 재무부담에 따른 악순환을 깨고 원가경쟁력을 확보하기 위해선, 비핵심자산 매각, 자본유치 등 구조조정을 통한 재무구조 개선, 투자여력 확보를 통한 글로벌 경쟁력 회복, 정부차원의 지원과 조정 등 가능한 모든 방안을 총 동원하여 재무구조를 개선하고 투지에 나서는 것이 시급하다. 하지만, 불황으로 체력이 소진된 해운사의 자체적인 노력만으로는 한계가 있다. 기간산업의 국가경쟁력 차원에서 국내 선사의 자체노력은 물론, 정부 또는 금융기관 등 유관기관들의 확실한 지원이나 의사결정이 필요한 시점이다. 그렇지 않을 경우 국내 해운산업은 어두운 터널의 끝을 벗어나지 못하고 글로벌 경쟁사와의 격차는 더욱 벌어지게 될 것이다. 다음은 한국신용평가에서 발표한 "풍전등화 국내 해운업계, 본원적 대책 마련 시급"의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.
본 논문은 QS의 아시아대학 순위 평가가 활용하고 있는 평가지표들의 총점에 대한 영향력을 분석하고, 주요 아시아권 국가들의 평가결과를 비교하는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위해 QS 아시아대학 순위 평가의 2013~2015년도 결과를 이용하여 계층적 중회귀분석을 실시하였으며, 각 아시아권 국가들의 대학들이 획득한 평가지표와 총점의 평균을 계산하여 비교하였다. 분석 결과, QS 아시아대학 순위 평가에서 가장 영향력이 있었던 평가지표는 학계 평가였으며 평가지표들의 영향력 순서는 배정받은 가중치와 평가지표들의 표준편차 순서와 유사하였다. 국가별 비교 결과, 일본, 한국, 중국 등이 가장 많은 대학들을 상위권에 진입시켰고, 평균 점수가 가장 높은 국가는 싱가포르였다. 국가별로는 개선을 위해 집중해야 할 분야가 상이하였다. 국내 대학들이 취약한 영역은 학계평가, 교원당 논문 수, 외국인 교원 비율이었다. QS 아시아대학 순위 평가에서 상위권에 위치하기 위해서는 학계 평가를 개선시키기 위한 전략이 필요하다. 그리고 자국 내 대학들의 연구력을 향상시키고, 국제교류를 활성화시킬 수 있는 정책을 도입하는 것이 필요하다. 국내에서도 이러한 전략과 함께 대학 간 격차를 줄이는 것이 중요하다.
현재 운영중인 문서식 절차서 시스템과 개발이 완료된 전자식 절차서 시스템인 Maiden Reactor Project의 COPMA를 분석하여 COPMA가 가지고 있는 기능들에 대한 장, 단점을 파악, 평가하였으며, 그 평가를 이용하여 KNGR 전자식 절차서 시스템의 상위개념을 설정하고, 전자식 절차서 시스템이 필수적으로 가져야 하는 기능들을 도출하였다.
본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대한 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다. 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위 5위까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는 48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.
본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대해 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위5까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.
이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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