본 연구는 12명의 컴퓨터 작업자를 대상으로 테이터 입력 방법과 소음 수준이 데이터 입력 작업 수행도에 미치는 영향을 분석하였다. 다른 형태의 Database Format 및 Interaction Technique을 갖는 3가지 데이터 입력 방법(Card Format/Keyvoard 입력, Card Format/Menu방식을 이용한 Mouse Click, Table Format/Keyboard 입력)과 소음의 2수준(60 .approx. 65dBA, 80 .approx. 85dBA)을 독립실험인자로 채택하였다. 에러 문제를 효율적으로 다루기 위해 에러 방지(error prevention)와 에러 관리(error management)의 두 가지 전략을 고려하여 두 가지 실험을 실시하였다. 실험 1에서는 에러를 효율적으로 예방할 수 있는 데이터 입력 방법 및 작업 환경을 알아보고자 데이터 입력작업 완료시간과 데이터 입력 시 발생하는 에러의 수를 종속변수로 측정하였으며, 실험 2에서는 에러의 효율적인 관리를 위한 데이터 입력 방법 및 작업 환경을 알아보고자 에러수정시간을 종속변수로하여 측정하였다. 통계분석결과, 높은 소음 수준하에서 에러수정시간이 많이 걸렸다. Form Fill-in 형식으로 입력하는 방법을 이용했을 경우 입력작업 완료시간이 적게 걸렸으며 Card format을 갖는 입력방식을 이용했을 때 적은 에러 수정시간을 나타내었다.
연직차수벽은 오염지역이나 폐기물 매립장에서 오염된 지하수 (때로는 오염된 수증기) 흐름을 차단하거나 또는 오염지역의 정화처리시 효율을 높이기 위하여 외부로부터 지하수 흐름을 막기 위해 설치된다. 이 논문에서는 연직차수벽의 가장 중요한 설계요소인 차수벽체의 현장 투수성을 평가하는 방법들중 가장 보편적으로 사용되는 단공식 순간 변위시험 (slug test)을 소개한다. 연직차수벽에서 실행된 단공식 순간 변위시험 결과를 해석하기 위해서, 연직차수벽의 압축성과 기하학적인 특성을 고려한 수정된 linear curve fitting 방법을 제안하고 그 적용성을 case study를 통해 평가한다. 기존의 대수층 투수계수 산정에 이용된 curve fitting 방법들에 비하여 수정된 linear curve fitting 방법은 보다 정확한 연직차수벽체의 투수성을 평가하도록 한다.
소프트웨어 품질 향상을 위해 결함을 조기에 발견/수정하는 것은 중요하며, 대부분의 소프트웨어 기업과 관련 커뮤니티는 이를 위해 테스트 단계에 노력을 집중하고있다. 하지만 테스트 단계에서 결함을 검출하는 것은 시기적으로 늦은 편에 속한다. 소프트웨어 결함 수정 비용은 결함의 발견 시기가 늦어질수록 급격하게 증가하기 때문에 테스트 단계에서의 소프트웨어 품질 향상 활동은 비효율적이다. 본 논문에서는 테스트 이전의 단계에서 조기에 결함을 발견/수정할 수 있는 코드 검토 방법을 더 효율적으로 활용 할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 컴파일 에러 데이터를 저장하고 이를 통계적으로 분석한 데이터를 활용해 코드 검토를 수행하는 것이다. 이 방법을 적용하면 더 효율적으로 소프트웨어 품질 향상을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수정 선형예측방법으로 목표물의 신호를 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 선형예측방법은 임의의 안테나 배열소자를 다른 소자들과 선형 결합하여 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 수정 선형예측방법은 최적 가중치와 사후확률방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 Bartlett 및 MUSIC방법의 성능을 비교 분석하였다. 모의실험조건은 안테나 배열 소자 9개, 목표물 신호 4개[-5o, 0o, 5o, 10o]에서 방향을 추정한다. 모의실험에서 Bartlett과 MUSIC방법은 목표물 신호를 3개만 추정하였고, 본 연구에서 제안한 방법은 목표물 신호 4개를 모두 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
영상압축 인코더에서 가장 많은 계산량을 차지하는 부분이 움직임 벡터를 추정하는 부분이다. 일반적인 3단계 탐색 (Three-Step Search: TSS) 방법은 한 개의 매크로 블록에 대해 25개의 탐색점에 대해서 탐색을 한다. 본 논문에서는 주변 움직임 벡터로부터 예측된 움직임 벡터를 또 하나의 탐색 점으로 추가하는 수정된 3 단계 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법 보다 일반적으로 속도를 향상시키면서 최대 15% 정도 비트율을 감소시킬 수 있다.
소프트웨어의 재사용이란 소프트웨어 시스템을 구축할 때 모든 것을 새로 만드는 것이 아니라 기존의 소프트웨어를 이용하여 소프트웨어 시스템을 만드는 과정을 말한다. 객체 지향 개념에서 동적 바인딩, 다형 현상 등은 수행 가능한 경로의 숫자를 현저히 증가시켜 수행 경로를 찾기 위한 소스 코드의 정적 분석은 거의 도움이 되지 않는다. 이러한 개념들은 수정 테스트에도 새로운 문제를 던져 주고 있다. 전통적인 테스트 방법은 상속 관계, 메시지 보냄, 실례 관계와 같은 복잡한 관계들에 대하여는 다루지 않으므로 객체 지향 프로그램의 수정 테스트에 그대로 적용하기 어렵다. 이 논문에서는 새로 대두된 클래스 관계 중에서도 특히 메시지 보냄 관계에 있는 클래스 연합 관계에서, 특정 메서드를 변경함으로서 영향 받는 메서드만을 찾아내어 수정 테스트 되어야 할 메서드 및 클래스를 줄이는 방법에 대하여 연구하였다.
본 논문에서 HMM 파라메터 추정을 위해 분절단위 정보를 이용하는 수정된 교정학습방법을 제안한다. 수정된 교정학습방법은 기존의 교정학습 방법에서 사용하는 전향·후향 알고리즘 대신에 분절단위 K-means 알고리즘을 사용하여 HMM 파라메터를 교정한다. 이 방식은 분절단위 K-means 알고리즘이 음성신호내의 공통의 통계적 특성을 가지는 상태단위 정보를 강조한다는 사실을 이용하였다. 화자종속 음소 및 단어인식 실험에서 제안된 알고리즘이 기존의 교정학습 방법보다 적은 계산량으로도 향상된 인식률을 보여주었다. 이것은 HMM 교정학습에서 상태다누이 정보가 중요함을 보여준다.
Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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