거푸집 공사는 전체 건축공사의 공사기간 및 공사비 측면에서 상당 부분을 차지하고 있으며, 구조물공사의 품질, 마감 및 설비 등 후속공사에도 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 공정이다. 그러나 국내 건설현장에서의 거푸집 공법선정은 객관적인 데이터를 바탕으로 하지 않고, 현장 실무자의 경험과 직관에 의존하여 이루어지는 경우가 대부분이다. 그 결과, 다수의 현장에서 공기단축, 비용절감 등의 효과가 큰 신공법을 적용하고자 할 경우, 객관적이고 합리적인 의사결정 절차의 부재로 인해 최적 공법선정 시 어려움을 겪을 뿐만 아니라, 현장의 특성을 고려하지 못한 의사결정으로 인해 공기지연, 비용증대 등의 문제가 발생하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 거푸집 공법선정과 관련한 다양한 선행연구가 이루어졌으나 현장조건이라는 중요한 요인을 고려하지 못해 실제 현장에서 적용하여 활용하기에 다소 한계성이 있었다. 따라서 본 연구는 현장 유형별 조건을 고려한 정량적 거푸집 선정 의사결정 지원 모델 개발을 그 최종 목적으로 한다. 개발된 의사결정 지원 모델은 공사현장에서 거푸집 선정 의사결정시 정량적인 평가 데이터를 제공함으로써, 기존의 경험에 의존하여 결정하던 의사결정 방법보다 신속하고 객관적으로 최적의 거푸집 공사를 선정 할 수 있도록 도울 것으로 사료된다. 또한, 경험이 풍부하지 않은 엔지니어도 본 연구의 의사결정 지원모델을 활용하여 현장의 조건을 고려한 보다 객관적이고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 판토그라프의 공력소음 발생 특성을 규명하기 위하여 단순 모델을 이용하여 그 특성을 분석하였다. 단순 모델은 실제 팬헤드의 사이즈를 고려하여 선정하였고, 이를 통해 음압 해석 알고리즘을 구축하고 소음 발생 메커니즘을 분석하였다. 단순 모델을 선정하여 이를 Lattice Boltzmann Method 를 기반으로 한 전산 유체 해석을 통한 결과를 이용하여 음압 레벨과 음압의 방사형태를 계산하고, 풍동 실험을 통해 이를 검증한다. 풍동 실험에서는 단순 모델을 제작하여 100 km/h 의 속도 환경에서 항력, 양력과 소음을 측정하였다. 단면의 형상에 따른 변화 추이를 검토하였으며 해석결과를 단일 수치로도 정량화하여 제시한다. 최종적으로 정립된 알고리즘을 기반으로 팬헤드의 3 차원 모델을 시뮬레이션 한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 환자 데이터를 군집화 하여 군집 내 시도된 수술 방법을 추출함으로써, 수술 방법 선정 시에 데이터를 압축하여 선정에 소요되는 시간을 줄이고 불필요한 노이즈를 줄이는 모델을 제시하였다. 또한 환자 데이터의 분석을 통해 추출된 수술 방법들 중 환자에게 가장 적합한 수술 방법을 제공하는 모델을 제안하였다. 이를 통해, 수술 여부, 방법을 판단하는데 있어서 객관적인 판단을 하기 위한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다단계 필터와 복합형 신경망을 사용하는 얼굴 검출 시스템에서 FMM 모델을 이용한 특징선정 기법을 소개한다. 색상, 모션 및 명암을 이용한 다단계 필터는 검출 대상 영역의 개수를 줄임으로써 시스템의 실시간 검출기능을 가능하게 한다. 신경망을 이용한 특징추출 단계에서는 대상영역의 기본 특징으로부터 일련의 특징지도를 생성하게 된다. 이 과정에서 패턴 분류 신경망의 입력으로 사용되는 특징집합이 지나치게 커짐으로써 신경망의 규모와 계산량이 방대해지는 단정을 갖는다. 이에 본 논문에서는 FMM 모델의 수정된 특성으로부터 특징과 각 클래스에 대한 상호 연관도 요소를 정의하고, 이로부터 특징의 상대적 중요도를 평가함으로써 성능의 저하 없이 최적의 특징집합을 선정하는 방법론을 소개한다.
소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시 매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.
부하를 분산하여 시스템 자원의 효율성을 제고하여 시스템의 안정성을 향상하고자 하는 연구는 부하분산 에이전트 이용, 네트워크 트래픽의 동적 감시를 통한 부한 분산, 클러스트 환경을 이용한 부하분산, Queue를 통한 트랜잭션을 제어에 의한 부하 분산 등이 있다. 또한 어플리케이션 부문은 프로그램 로직 단순화 및 SQL 최적화 등을 실시하여 부하를 경감하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 어플리케이션 부문의 튜닝을 실시하기 위한 대상 프로그램의 선정 및 튜닝 실시 후 사후 관리 방법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문은 시스템 부하 개선을 위한 튜닝 대상 프로그램 선정 모델을 제시하고, 이를 실 업무에 적용하여 본 연구 모델의 실용성을 검증 하였다.
적지선정은 이용목적에 적합한 공간 또는 속성조건을 인자로 정하고 이를 만족하는 지역을 선정하는 것으로 체계적으로 수행되어야 한다. 본 연구는 계층적 분석과정과 GIS분석 모델링 방법을 이용하여 주거지 개발의 합리적인 적지선정을 시도한 것이다. 연구에서 적지선정을 위해 공간적 속성적 분석방법을 계층화하였으며 단계 별 효율적 결과도출을 위해 GIS분석 모델을 사용하였다. 다음 단계로, 적지선정 조건과 의사결정요소들을 유기적으로 고려하여 정량적 정성적인 평가지표를 만들고 요소들의 경중에 따라 가중치를 적용하였다. 특히, 주관적 평가요소인 경관에 대한 심미적인 요소를 반영하기 위해 3차원 지형모델의 시뮬레이션기법을 사용하였으며 계층적기법을 도입한 정성적인 평가요소로 고려하였다. 연구결과, 계층적 GIS모델분석으로 신속, 정확하게 복합적인 요구조건을 만족하는 적지를 선정할 수 있었다.
IT프로젝트를 수행하는 기업은 정해진 예산범위 내에서 투자계획을 수립하고 실행하게 된다. 이 과정에서 IT프로젝트를 효과적, 효율적으로 선정하는 문제는 기업경쟁력과 직결되는 중요한 요소이다. 그동안 IT프로젝트의 선정을 위한 다양한 모형이 개발되었으나 예산제약을 고려한 효과적 프로젝트 선정에 대한 연구는 보고되지 않고 있다. 본 연구에서는 예산 제약을 고려하여 효과적으로 IT프로젝트를 선정하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 모델(AHP-K)에서는 AHP(Analytic Hierarchy Process : 계층분석법) 기법을 적용하여 평가 항목의 가중치와 프로젝트 후보군의 가중치를 산정한 후 배낭문제(Knapsack Problem)를 적용하여 예산 범위 내에서 프로젝트 효용을 최대화하는 선정안을 도출한다. 실제 적용단계에서 고려하는 대안이 많거나 신규대안이 추가되는 경우 쌍대비교의 수행이 어려운 점을 감안하여 대안 비교 단계에서 절대평가법을 적용하였다. 본 연구에서는 제시된 모델을 실제 사례에 적용하여 기존 AHP 모형과 비교 분석함으로써 효과성을 검증하였다.
고온고압에서 운전되는 분류층 석탄가스화기에서 석탄의 회성분을 용융슬래그로 원활하게 배출하는 것은 석탄가스화기의 안정적인 운전을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 분류층 석탄가스화기에서 원활한 슬래그의 배출조건을 파악하기 위해서 여러 슬래그 점도예측 모델들을 사용하여 가스화기의 운전온도 변화에 따른 슬래그의 점도변화를 해석하여 점도해석모델들의 적용성을 비교분석하였다. 본 연구에서 선정한 가스화기 설계탄의 회 성분을 토대로 슬래그의 점도를 계산한 결과 점도해석 모델별로 온도에 대한 점도 값이 매우 상이하게 예측되었다. 또한 설계탄에 대한 점도예측 모델들을 적용한 계산결과로부터 슬래그의 점도가 80 poise가 되는 온도인 $T_{80}$이 매우 높은 값으로 예측되었다. 따라서 가스화기의 운전온도에서 용융 슬래그를 원활하게 배출하기 위해서 설계탄에 Flux를 첨가하여 슬래그의 점도를 낮추어 줄 필요가 있음을 알았다. 기존의 점도예측 모델들 중에 점도 예측 값이 중간치 정도의 경향을 보이는 Hoy가 개발한 모델을 기준으로 가스화기의 적정 운전온도에서 Flux로 첨가할 석회석 양을 산출하였다. 본 슬래그 점도모델들의 적용 결과로부터 실제 가스화기의 운전이나 설계에 슬래그의 특성을 파악하여 운전조건 도출이나 해석에 활용하기 위해서는 운전예정인 탄종에 대한 점도측정 실험을 병행하여 적정한 점도 예측모델을 선정하는 것이 중요함을 알 수 있었다.
IT 기술의 발달로 유해 멀티미디어가 무분별하게 유포되고 있다. 또한 선정적, 폭력적 유해 콘텐츠는 청소년에게 약 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 선정성, 폭력성이 드러나는 영상 콘텐츠 차단을 위한 다중 기법을 제안한다. 다중 기법 내에는 선정성, 폭력성을 검출하는 두 가지 모듈이 있다. 선정성 검출 모듈 내에는 성인 점수와 외설점수를 기반으로 선정성을 검출하는 모델이 있다. 폭력성 검출을 위한 모듈 내에는 RGB 영역을 이용한 피 검출 모델과 폭력적인 움직임은 방향과 크기 변화가 크다는 것에 착안한 움직임 추출 모델 두 가지가 있다. 이와 같은 총 세가지 모델의 검출 결과에 따라 해당 콘텐츠의 유해 여부를 판단한다. 본 논문의 유해 콘텐츠 차단 다중 기법은 무분별하게 유포되는 선정적, 폭력적 유해 콘텐츠를 차단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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