온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.
본 연구는 초등학생을 위한 유해정보 예방 교육 시스템을 개발하고 그 효과를 검증한다. 현대의 초등학생들에게는 유해 정보에 대한 자율적인 정보 선별 능력과 통제력을 키울 수 있는 유해 정보 예방 교육이 필요하다. 그러나 학교에서는 자료 및 교수전략 부족으로 인하여 이에 대한 충분한 교육이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 시스템은 실생활 자료를 활용하여 유해 정보에 대한 3단계의 단계별 학습을 지원하는 유해 정보 예방 교육 시스템을 개발하였다. 그리고 학습자의 활동 상황 및 결과물에 대하여 피드백을 제공하고, 학습자에 대한 상담 기능을 제공하였다.. 본 유해 정보 예방 교육 시스템을 초등학교 현장에 적용한 결과 학습자들이 유해 정보 선별 능력 및 통제력이 강화된 것으로 나타났다.
일반적으로 수면제로 사용되는 졸피뎀은 신경 억제 물질을 증가시키기 위해 GABA 수용체에 결합한다. 실제 졸피뎀을 4주 이상 연속으로 복용하는 경우는 많이 있다. 현재 한국에서 시행되고 있는 의약품 사용평가(DUR)은 졸피뎀의 사용 패턴을 확인할 수 있다. 수면제인 졸피뎀의 과다 사용을 예방 할 필요가 있다. 본 연구는 2019년 5월 10일부터 2019년 5월 15일까지 진행되었다. 검색된 총 125,197건의 문서 중 1차 및 2차 선별을 실시하여 진행하였다. 졸피뎀 과다 사용과 직접적인 관련이 있는 최종 254개의 문헌 사례를 선정하였다. 체계적인 문헌 연구를 통해 졸피뎀의 과다 사용을 예방 할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 연구대상 선별과정에서 연구의 비뚤림 효과를 최소화 하였다. 졸피뎀의 과다 사용은 심각했으며 사용량이 계속 증가하는 추세였다. 졸피뎀을 이용한 범죄도 증가하고 있었다. 졸피뎀은 마약류 통합 관리 시스템과 의약품 사용평가를 통해 관리 될 수 있다고 연구되었다. 졸피뎀의 사용을 줄이기 위해서는 마약류 통합관리 시스템과 과다 사용자 교육을 통한 수요와 공급을 동시에 억제할 필요가 있다.
고혈압은 발병률이 꾸준히 증가하고 있을 뿐 아니라, 심혈관 질환과 같은 2차 질병의 주된 위험 요인이 되었다. 게다가 고혈압은 뇌졸중, 혈관성 치매와 같은 다른 합병증을 유발하는 질병이다. 따라서 고혈압 발병률을 예측하는 것은 중요한 일이다. 본 연구에서, 고혈압 발병률을 예측할 수 있는 노모그램을 구축하였다. 데이터는 2013년부터 2016년까지의 국민건강영양조사로부터 얻어졌다. 복합 표본의 특성을 고려하여 Rao-Scott chi-squared test를 통해 고혈압에 영향을 미치는 10가지 요인을 규명하였다. 하지만 로지스틱 회귀분석 시, 흡연 상태와, 운동 유무는 유의하지 않았다. 따라서 8개의 주 효과를 고혈압의 위험요인으로 최종 선별하였다. 그리고 최종 선별된 위험 요인들로 로지스틱 노모그램과 베이지안 노모그램을 제시 및 비교하였다. 마지막으로 ROC curve 그래프와 calibration plot을 통해 노모그램을 검증하였다.
해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.
안정적이고 효율적인 전력 공급을 위해 번화가 대로변 주변에 다수의 지상 변압기 및 개폐기가 설치되고 있으며, 이로 인해 불법 부착물로 인한 도시의 미관 훼손, 변압기 및 개폐기의 오염 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서 각 산업체 및 연구 기관에서는 부착 방지용 코팅 도료 및 시트에 대해 다양한 연구개발을 진행하고 있으며, 현장에 적용되고 있는 사례도 있다. 하지만 현재 현장에 적용된 대부분의 제품들은 약 1년 정도의 시간이 지나면 고유의 기능을 상실하며, 도료 및 시트와 기판 사이의 박리가 일어나 우수한 성능을 보이지 않아, 결과적으로 도시에 더욱더 악영향을 주고 있다. 이러한 원인으로는 도료 및 시트의 성능 평가를 위한 다양한 규격들이 존재하지만, 테이프류 탈착 시 영향을 주는 인자(Factor)들이 명확하게 설정되어 있지 않고, 이에 대해 면밀하게 분석한 자료가 없으며, 정량적이고 객관적인 시험 방법이 고려되지 않고 있기 때문에 좋은 제품을 선별하기 어려운 상황이다. 따라서 여러 가지 제품들의 비교평가 및 기술 개발에 활용할 수 있는 가이드라인을 제시하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 면테이프(Duct tape)를 이용하여 기판(Substrate)에 대해 다양한 인자를 기준으로 탈착 특성을 측정 및 평가하였다. 현재 지상 배전함 및 개폐기는 분체도장(Powder coating)으로 구성되어져 있으며, 그 모재는 탄소강(Carbon steel)으로 이루어져 있고, 소수의 경우 스테인리스(Stainless steel)를 사용하기 있기 때문에 분체도장(Powder coating), 탄소강(Carbon steel), 스테인리스(Stainless steel)를 기판으로 선정하여 탈착 특성을 평가했다. 탈착 특성에 관여하는 요인으로는 탈착 각도(Peeling angle), 탈착 속도(Peeling speed), 표면 조도(Surface roughness) 등이 있고, 상대 습도(Relative humidity)의 경우 탈착 특성에 영향을 거의 주지 않는 것을 확인했다. 탈착 시 각도가 클수록, 속도가 빠를수록, 조도가 작을수록 부착력(Peel resistance, N/cm)과 탈착 에너지(Energy, J)가 커지며, 탈착 특성에 영향을 주는 인자를 바탕으로 95% 신뢰도 구간을 적용한 탈착특성 모델링을 제시하였다. 이 모델링을 이용하여 실제 현장에서 발생할 수 있는 다양한 각도($90^{\circ}$, $180^{\circ}$)와 속도 범위(100 ~ 1500mm/min)에서의 탈착 특성을 추정하는 것으로, 좋은 성능 및 내구성을 가진 제품을 효과적으로 선별한다.
그린 IT는 에너지 환경 문제를 해결하고, 기업의 생산성을 높일 수 있는 효율적인 수단으로 미래 산업 발전에 필수적이다. 그러나 아직까지 그린 IT를 기반으로 하는 산업별 정책이 부재한 상황으로 본 연구를 통하여 녹색산업 환경을 조성하기 위한 그린 IT 기반의 확산전략을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 선행 연구 조사를 기반으로 그린 IT 활용에 의한 국내 산업별로 지속적인 녹색화 확산 전략 로드맵 수립 및 실행 방안을 마련하고, 그린 IT 활용 산업의 녹색화 확산을 위한 전략적 방향성을 도출하며 이에 따른 전략 과제를 도출한다. 총 네 종류의 그린 IT 전략 방향성을 도출하였고, 각 방향에 따른 세부 추진 과제를 선별하였다. 세부 추진 과제 중 전문가 위원회를 구성하여 사업 필요성, 시급성, 확장 가능성의 잣대를 기준으로 시범적으로 추진해야 하는 사업을 선별한다. 특히 시범사업의 목적, 범위, 정책, 효과 등을 감안하여 향후 그린 IT 보급을 위한 정책으로 제안한다.
본 연구는 음식폐기물과 하수슬러지의 병합처리를 위한 음식폐기물 전처리시설을 평가하고 그 활용방안을 모색하기 위하여 수행되었다. 본 연구에서 이용한 음식폐기물 전처리시설은 저장, 선별분쇄, 농축의 순으로 구성되어 있으며, 하수처리장 방류수를 희석수로 이용하여 선별분쇄시 파쇄를 용이하게 하고 염분농도의 희석효과도 가져올 수 있었다. 파쇄된 음식폐기물의 입자는 대부분 2mm 이하로 하수슬러지와 혼합하여 혐기성소화시 효율이 높은 것으로 조사되었다. 기존 하수슬러지 처리시 발생되는 가스발생량은 0.8톤/일(메탄 0.5톤/일)로 매우 낮았으나 음식폐기물과의 병합처리후에는 3.5톤/일(메탄 2.3톤/일)의 소화가스가 발생하는 것으로 조사되었다. 탈수슬러지의 발생량 또한 기존 11.2톤/일에 비해 21.2톤/일로 증가하지만 하수슬러지에 비해 유기물 함량이 높으므로 재활용 가치가 높을 것으로 판단된다. 따라서 음식폐기물 전처리시설의 적절한 활용을 통해 기존 하수처리시설과의 연계 처리가 가능할 것으로 판단된다.
인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다중 해상도 모델 기반 워게임 체계에서 빈번히 실행되어 모의 성능에 영향을 미치는 적군의 객체 정보를 해상도별로 획득하는 방안을 제안한다. 정보 요청법은 다중 해상도 모델이 특정 해상도의 정보를 선별하여 외부 객체에게 제공한다. 정보 공지법은 다중 해상도 모델이 모든 정보를 공지하고, 외부 객체가 특정 해상도의 정보를 선별하여 획득한다. 정보 공유법은 외부 객체가 공유 공간에 취합된 다중 해상도 모델의 모든 정보를 조회하여 특정 해상도의 정보를 획득한다. 제안 방법들에 대한 모의실험 결과, 정보 공유법이 정보 요청법과 정보 공지법에 비해 정보 획득 시간이 빨라 효과적인 방법임을 확인하였다. 또한 본 제안은 워게임에서 적군의 정보 획득 시간을 단축할 수 있어 워게임 운영 효율 증대 효과가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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