돈육 육질검정에 의한 품질 증가의 경제적 가치는 품질 정보가 확보된 돼지고기를 구입하는데 소용되는 추가 비용 및 최대한 지불의사금액(WTP)에 의해 측정된다. 가상가치평가법을 이용하여 돈육 육질검정에 따른 소비자의 지불의사금액의 측정을 위해 본 연구는 수행되었다. 분석 방법으로 선형확률모형, 양분선택형 모형 및 이중양분선택형 모형을 이용해 분석에 임하였다. 각 모형에 대한 추정 결과로 돈육 육질검정에 의한 돼지고기와 기존의 돼지고기의 가격차이가 클수록 육질검정에 의하여 생산된 돼지고기를 선택할 확률이 감소함을 나타내며 양분선택형(DBDC)의 지불의사 금액은 735원/100 g이며, 95% 신뢰구간은 531~1,633원으로 추정되었다. 단일 양분선택형(SBDC)의 지불의사 금액은 547원/100 g이며, 95% 신뢰구간은 410~1,109원으로 추정되었다. 각 모형의 절단된 평균 WTP에 대한 추정결과는 이중 양분선택형(DBDC)의 지불의사 금액은 1,014원/100 g이며 95% 신뢰구간은 821~5,185원으로 추정되었고 단일 양분선택형(SBDC)의 지불의사금액은 579원/100 g이며, 95% 신뢰구간은 421~1,365원으로 추정되었다. 돼지고기 육질 검정에 의한 지불의사금액의 평균값의 547.4원/100 g을 적용하여 돼지고기에 의한 연간 총 가치는 5조 1,736억으로 추정된다.
다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
본 연구는 미쉐린 가이드 레스토랑 이용고객에 대한 주관적 인식을 파악하고자 서울직역 외식경영학과 대학원생을 대상으로 Q방법론을 적용하였다. 분석결과, 6가지 유형으로 도출되었다. 구체적으로, 제 1유형(N=3) : 레스토랑 위생 추구형(Restaurant hygiene-seeking type), 제 2유형(N=6) : 레스토랑 맛 추구형(Restaurant taste-seeking type), 제 3유형(N=5) : 레스토랑 가격 비교 선택형(Select Restaurant Compare Prices type), 제 4유형(N=3) : 레스토랑 가격대비 맛 추구형(Pursuing taste for restaurant price type), 제 5유형(N=2) : 레스토랑 풀 서비스 선호형(Restaurant full service select type), 제 6유형(N=3) : 레스토랑 메뉴구성 선택형(Restaurant menu configuration Select)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 향후 미쉐린 가이드 레스토랑에 관한 연구에서는 많은 문헌과 실증연구를 바탕으로 보다 세밀한 Q방법론적인 질문과 분석기법으로 수정 보완하여, 응답자들의 다양한 의견을 보다 구체적이며 객관적으로 분석하고자 한다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
코로나19의 확산과 함께 야외 운동이 제한되면서 실내에서 체감형 게임을 이용하는 이용자 수가 늘고 있다. 게이머를 대신하는 아바타 형식의 캐릭터 디자인 커스터마이징 시스템은 게이머에게 게임에 대한 매력을 높일 수 있다는 측면에서 개발자들에게 중요한 연구주제의 하나이다. 본 논문은 판매량이 많고 캐릭터 커스터마이징이 가능한 체감형 게임을 게임 분석 사례로 선택하였다. 선택된 세 개 게임의 캐릭터 커스터마이징 시스템 분석을 통해 커스터마이징 시스템의 중요한 요소를 추출하였다. 마지막으로 체감형 게임 캐릭터 커스터마이징 시스템의 단점을 도출하고 선택 시스템,변형 시스템,부분 시스템에 대해 개선안을 제시하였다. 이러한 제안이 향후 체감형 게임 캐릭터 커스터마이징 시스템 설계에 나름의 참고가 되기를 기대한다.
본 연구는 현재 공공도서관에서 수행되고 있는 독서교실 운영 실태를 조사 분석하여 독서교실 프로그램 운영을 보다 과학적이고 체계적으로 운영하기 위한 매뉴얼을 개발하는데 목적을 두고 있다. 독서교실 프로그램 운영 매뉴얼 개발의 기본 방향은 현행 학교 및 사교육시장에서 수행되어져 오는 독서교육과는 차별화된 독서의 본질에 충실한 독서활동을 통한 바람직한 독서문화가 자리 잡을 수 있도록 하는데 지향점을 두었다. 또한 독서교실 프로그램을 이용자의 요구와 인적 물적 등 도서관 상황에 맞게 선택할 수 있도록 다양한 운영 모형 (집중형, 단기형, 중기형, 장기형, 선택형)을 제시하였으며. 운영에 필요한 단계별 세부 업무 매뉴얼을 개발하였다.
본 연구에서는 최근 6개월 이내 막걸려 구매 및 음용 경험이 있는 소비자를 대상으로 음용 및 구매 동기에 따라 소비자의 유형을 세분화하고 유형별로 막걸리 선택속성 중요도차이와 고객만족과의 관계를 규명하여 막걸려 제조 기업의 마케팅 전략 수립에 도움을 주고자 하였다. 자료의 처리는 SPSS 15.0 통계패키지를 사용하여 빈도분석, 신뢰도 분석, 요인분석, 군집분석, 일원배치분산분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 구매 및 음용 통기는 마케팅, 건강상 효능, 자기 욕구, 외부환경 등 4개 요인으로 분류되었고 소비자는 의존형, 애호형, 무관심형 등 3가지 유형으로 세분화되었다. 그리고 막걸리 선택속성은 건강 특성, 시각적 요소1 브랜드 특성, 음용 특성, 구매 특성 등 4개 요인으로 분류되었다. 막걸리 애호형 소비자군은 모든 막걸리 선택속성에 대해서 가장 중요하게 인식하는 것으로 나타났고, 의존형 소비자군은 애호형 소비자군보다 건강 특성과 시각적 요소에 대한 중요도를 약하게 인식하는 것으로 나타났다. 무관심형 소비자군은 모든 막걸리 선택속성에 대한 중요도를 다른 유형보다 상대적으로 가장 약하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 막걸리 선택속성 중에서 고객만족에 영향을 미치는 요인은 응용 특성과 구매 특성으로 나타났다.
증강현실 기술은 자동차 네비게이션, 착용형 컴퓨터, 교육, 군사 등 많은 산업분야의 기술진화에 기인할 것으로 예측된다. 본 논문에서 는 이러한 증강현실 기술을 방송 서비스에 적용함으로서 방송의 일방향성 특성의 한계를 극복하여 관련 부가정보를 상호작용 형태 로 제공하는 인포테인먼트 서비스를 제공하며 시청자가 관심이 있는 시청점을 선택하여 시청할 수 있는 MPEG-4 LASeR 표준 기술 기반의 대화형 증감방송 서비스 시스템 개발에 관하여 설명하고자 한다. 또한 방송 서비스에 있어서 민감도가 높고 빠른 인식력을 가진 시각을 중심으로, 시청하는 시점을 선택제어가 가능한 시각추적 기반 실감 인터페이스를 추가적으로 개발함으로서 대화형 증감방 송 서비스 사용에 대한 소비자 편리성을 확보하였다. 그 결과 본 논 문에서 개발한 시스템은, 기존의 일방적인 화면시청에서 다양한 화 각시청이 가능하여 현장에 있는 것과 같은 증감방송 서비스가 가능해지고 단순 정보제공 중심에서 상호작용 형태의 역동적인 부가 정보 제공이 가능하여 대화형 증감방송 서비스의 초기 시스템 모 델이 될 것으로 예측된다.
본 연구에서는 개별모형(disaggregate model)을 이용한 도시권의 교통수요예측 모형체계의 구축을 최종목적으로 하며, 그때 개인이 1일 중에 행하는 복수의 트립에 관한 의사결정간의 상호관계를 적절히 고려함에 의해, 되도록 개인의 교통행동을 논리적으로 설명함과 동시에 모형의 취급이 용이하도록 논리성과 실용성이 잘 조화된 모형의 구축을 시도하였다. 모형의 체계는 비취업자와 취업자 각각의 1일의 통행행태유형의 선택에 관한 2개의 Sub-model로 구성되어져 있다. 본 논문은 그 Sub-model중의 하나인 비취업자의 1일의 통행행태유형(트립발생, 각 트립의 목적지와 교통수단)의 선택에 관한 개별모형의 개발을 행한 것이다. 본 모형의 특징은 tour별 효용최대화행동가설에 기초를 두어 개인이 1일 중에 행하는 각 트립의 선택행동은 해당트립의 전후에 행해지는 트립들의 선택행동의 영향을 고려하여 의사결정을 하는 것으로 가설을 설정하여 트립간의 상호관련성을 표현하였다. 모형의 구조로서는, 모형의 취급이 보다 용이하도록 tour별 효과최대화를 트립단위의 단계형 모형으로 표현하는 nested logit model형의 수차동시효과최대화 모형을 구축하였다 실제의 도시권에 대한 실증적 검토를 행한 결과, 본 연구에서 개발한 별개모형의 유효성이 확인되었다.
지구 온난화와 화석 연료의 고갈이 심각해지면서 청정 에너지원으로서 신재생에너지에 대한 관심이 더욱 고조되고 있다. 신재생에너지 분야의 핵심기술의 하나인 태양전지의 여러 응용분야 중에서 건물 일체형 태양전지의 발전 가능성이 특히 높게 평가되고 있다. Si 계 박막 태양전지 내에 금속 산화물 계 선택적 투과막을 적용하면 선택적으로 적외선영역을 광흡수층으로 반사시키므로 건물 일체형 태양전지에 적용이 가능한 높은 변환효율의 투명 태양전지를 제조할 수 있다. 최근 연구 결과에 의하면 AlTiO 선택적 투과막의 투과율은 표면 평탄도에 의존하며, 타겟에 인가되는 전력을 감소시킴으로써 reactive co-sputtering 시 발생하는 아크 방전을 억제하면 AlTiO 박막의 평탄도가 개선된다는 사실이 알려져 있다. 본 연구에서는 AlTi single 타겟을 이용하여 AlTiO 박막을 형성함으로써 박막 표면을 더욱 개선시켜 가시광선 영역의 투과율을 향상시킨 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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