본 연구에서는 중등학교에서 가르치는 두 유형의 산-염기 모델에 대한 고등학교 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 분석하였다. 학생들의 모델 인지 수준을 알아보기 위하여 산-염기 반응과 산과 염기의 해리와 관련된 12개의 문항으로 구성된 설문지를 개발하였다. 연구 대상자는 2개의 과학영재학교에서 95명의 학생들이었다. 설문 분석 결과, 두 모델의 일치 상황, 불일치 상황, 설명할 수 없는 범위의 상황에서 모델 인지 수준은 6가지로 분석되었다. 산-염기 반응의 문항에서는 가장 많은 비율의 학생들이 두 모델을 모두 이해하는 수준이었고, 산과 염기의 해리 문항에서는 두 모델을 이해하고, 한 모델이 갖는 한계를 인식하는 '인지된 이그노런스'만 인식하는 수준이었다. 그러나 두 모델이 갖는 한계도 인식하고, 모델이 설명하지 못하는 범위인 '미인지된 이그노런스'까지 모두 인식한 학생은 단 1명 뿐이었다. 이를 통해 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 높이기 위한 교육적 노력이 필요함을 주장하였다.
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
타이탄의 근적외선 영역 스펙트럼에서 나타나는 특유의 넓은 흡수밴드를 고체 탄화수소화합물과 질소화합물의 조합으로 설명하고자 한다. 이 흡수 밴드는 대기권의 하층부에 존재하는 연무(haze)에 의한 것으로, 3.3 - 3.4 micron 부근과 2.30 - 2.35 micron 부근에서 유사한 형태가 발견됐다. 두 파장대 모두 C-H 스트레칭 모드가 존재하는 영역이라는 공통점이 있으며, 그 형태가 넓은 흡수밴드로 나타나므로 대기 중에 고체상태의 탄화수소화합물이 존재하는 것으로 유추할 수 있으며, 관련 분자들의 실험값과 복사전달모델을 이용하여 이를 설명하고자 한다. 또한, 이 흡수밴드는 고도에 따라 그 형태와 세기가 달라지므로, 연무 입자들의 고도에 따른 수직분포 및 크기 등을 파악할 수 있다. 이 연구에서는 기존에 타이탄에서 발견된 $CH_4$, $C_2H_6$, $CH_3CN$의 고체 분광선과, 해당 영역에서 흡수선을 보이는 $C_5H_{12}$, $C_6H_{12}$, $C_6H_{14}$ 등의 고체 분광선을 이용한 모델을 Cassini 탐사선의 VIMS 관측자료로부터 유도한 파장 및 고도에 따른 광학적 깊이 변화량과 비교하여 보여주고자 한다.
본 연구에서는 AFTM이 필요한 이유를 항공기의 불확실성을 들어서 설명 하였다. 불확실성의 원인으로 수요, 수용량의 불확실성과 ATFM의 조정행동과 타이밍조정을 위한 불확실성에 근거하여 알아보았다. 이와 같은 불확실성을 줄이기 위한 방법으로는 정보 질의 향상과 다양한 가능성에 대한 문제를 예측하여 최적화하는 방법으로 해결할 수 있다. 슬롯교환메커니즘에서 가장 기본적인 알고리즘으로는 압축방법에 대하여 살펴보았고 항공사내에서 처리할 수 있는 항공사 슬룻 대체알고리즘을 설명하였다. 그러나 한 항공사에서 대체할 수 없는 경우에는 다른 항공사에서 대체 항공편을 제공하는 메커니즘에 대하여 알아보았다. 이어서 압축방법의 기본이론인 일괄처리방법과 SCS 의 신속대응메커니즘의 차이점과 장단점을 살펴보았다. 이어진 연구과제로 두 모델의 수학적 모델을 연구하여 그 특성을 파악하여 모델을 개발하여 시뮬레이션 하는 것이다. 더 나아가서는 메커니즘의 모범 예제라 할 수 있는 SCS 에서 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 사례에 대하여 연구하려 한다.
본 논문은 한글에서 나타나는 Word Speriority Effect의 특성을 설명해 주는 한글의 글자 인지모델을 제안한다. 제안된 모델은 영어에서 나타나는 Word Superiority Effect를 설명하기 위해서 제안된 Interactive Activation Model을 기초로 한다. 우선은 영어에 맞도록 설계된 Interactive Activation Model을 한글에 적용할 수 있도록 수정하는 방법에 대해서 알아본다. 다음으로 한글에서 나타난 Word Superiority Effect의 특징과 그러한 특징을 기존의 Interactive Activation Model에 반영하기 위한 방법에 대해 알아본다. 제안된 방법을 이용해서 수정된 Interactive Activation Model을 컴퓨터로 구현해서 모의실험한 결과를 분석함으로써 제안된 모델의 타당성을 검증하게 된다.
본 연구의 주 목적은 돔형 구조물의 해석에 있어서 보-데크 연결 모델을 정식화하는데 있다. 목조 돔 구조물의 데크지붕 효과는 Wu(1991), Telang(1992) 등에 의해 제안되었으며, 데크지붕 효과를 설명하기 위해 트러스 브레이싱법을 도입하였다. 그러나 이 TB법은 좁은 간격으로 박혀있는 못 들의 효과를 적절히 설명해 내지 못했다. 다른 한편으로는 Tsang(1991), Kavi(1992) 등이 Dolan(1989)의 이론을 응용한 보-데크 연결법(BDC)을 도입하여 해석하였다. 이 BDC모델은 보 요소의 이 보 요소에 강체링크로 연결되어 있는 스프링 요소가 보요소의 각 절점을 공유하게 되므로, 아무리 많은 스프링을 가정하더라도 자유도수는 증가하지 않는다는 것이다. 그러므로 돔 구조와 같은 대형 구조물을 해석할 때 컴퓨터 용량과 계산시간을 절약할 수 있다.
최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.
Kaldi는 음성인식 오픈소스 플랫폼이며 많은 기업에서 이를 이용하여 비즈니스 및 연구를 진행하고 있다. 그러나 국문으로 된 Kaldi에 대한 자세한 모듈 설명과 활용법은 아직 미비한 실정이다. 본 논문은 음성인식 오픈소스인 Kaldi에 대한 각 모듈별 자세한 설명과 더불어 데이터 증강 기법인 SpecAugment를 한국어 음성인식 시스템에 적용하여 성능 향상 여부를 검증하였다. 그리고 Kaldi의 음향모델과 언어모델을 변경하면서 어떠한 모듈들로 구성된 한국어 음성인식 모델을 사용하는 것이 가장 결과가 좋은 지를 검증하고 실시간 디코딩에 있어서 실용적인지를 비교하였다.
Gamma-ray binaries는 밀집성(중성자별과 블랙홀)과 질량이 큰 동반성 (>20 Msun)이 서로 공전하는 시스템이다. 이러한 시스템은 X선 영역에서 공전 주기에 따른 변광을 보이는 특징을 갖고 있는데, 이를 설명하기 위해 intrabinary shock(IBS) 모델을 이용한다. IBS는 두 천체의 항성풍이 상호작용하여 만들어내는 shock인데, 이 shock에서 가속된 입자들이 싱크로트론 기작을 통하여 X선 복사를 한다고 알려져 있다. 복사의 강도는 shock의 기하구조 변화 때문에 밀집성의 공전 위상에 따라서 주기적으로 변하는데, 이를 모형화하여 관측 데이터와 비교함으로써 궤도와 shock의 특성을 알아낼 수 있다. 이 발표에서는 IBS 모델을 설명하고, 이 모델을 매우 복잡한 X선 광도곡선을 보이는 gamma-ray binaries 중 하나인 HESS J0632+057에 적용한다. 그 결과로 이 천체계의 궤도를 추정하고, 동반성 disk와 shock의 상호작용 특성을 파악해보았다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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