전기 기계의 운동 특성을 정확히 해석하기 위해서는 해석모델의 전자장방정식과 운동방정식이 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 자장내에서 두 개의 스프링에 의해 진동 운동을 하는 도체를 해석함에 있어 순차적인 결합방법을 채책하였다. 한 시점에서 속도가 주어지면 전자장해석 및 유도전류 계산은 유한요소법을 이용하였고, 그때마다 전자력을 게산하였다. 또한 전자장방정식이 풀린다음 4차 runge-kutta 미분방정식 해법을 이용하여 운동방정식과 결합하였다. 위의 과정을 순차적으로 계속 반복함으로써 시간에 대한 위치, 속도, 유도전류 및 전자력을 알아내어 운동체의 운동특성을 알아보았다. 계산된 결과는 에너지보존 법칙에 적용하여 제안한 순차적인 결합방법의 유용성을 검증하였다.
자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.
띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.
본 연구에서는 나노입자와 고분자 기지 간에 공유결합을 형성시킨 나노복합재의 계면특성과 탄성계수에서 나타나는 크기효과를 고려하기 위해 분자동역학과 미시역학모델을 순차적으로 연계하는 멀티스케일 해석모델을 제안하였다. 나노입자의 체적분율이 동일한 5개의 나노복합재 셀에 대해, 입자의 표면 원자와 고분자 기지 간에 탄소로 구성된 공유결합을 생성시킨 후 분자동 역학 전산모사를 통해 탄성계수를 예측하였고, 공유결합이 존재하지 않는 나노복합재의 탄성계수와 이를 비교하여 계면의 물성증가와 탄성계수에서 나타나는 입자의 크기효과를 규명하였다. 향상된 계면의 특성을 연속체 해석 모델에서 고려하기 위해 분자동역학 해석결과와 미시역학 모델을 연계하는 순차적 브리징 기법을 적용하였고, 이로부터 계산된 계면의 물성의 타당성을 유한요소 해석을 통해 검증하였다. 그 결과 입자와 기지 간 공유결합을 통해 나노복합재가 보다 넓은 범위에 걸친 크기효과를 나타냈으며, 제안된 브리징 모델을 통해서 물리적으로 타당한 계면의 탄성계수 값을 계산할 수 있었다.
이 논문은 단일 반송파 시스템에 적용 가능한 특히 순차적 역컨벌루션 기법과 단일 반송파 변조를 하이브리드하게 사용한 송수신 기법에 선택적 결합 기법을 활용하여 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 선택적 결합 알고리즘은 안테나 공간 다이버시티 효과를 갖는 알고리즘으로서 수신기 입장에서 좋은 채널을 선택할 수 있다는 장점이 있고 이것을 활용할 경우 수신기 입장에서는 안테나 개수만 증가하고 기저대역은 종래의 수신기와 동일한 구조를 유지할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 종래의 주파수 영역 등화기를 사용한 단일 반송파 전송 알고리즘과 비교하여 성능향상이 우수한 것으로 나타났다.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
신제품 개발 과정에 있어 시장 요인과 기술 요인의 통합적 설계가 강조되면서 마케팅 영역(marketing domain)과 제조 영역(manufacturing domain)의 경계면(interface) 사이의 의견을 균형 있게 조정, 수렴해 주는 경계 시스템(interface system)에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 토대로 각 영역(domain)에서 대표되는 신제품 파라미터 설계 방법인 컨조인트 분석과 다구찌 방법을 비교함으로써 두 영역의 신제품 개발 관점을 대비시키고 나아가 신제품 파라미터 설계를 위한 통합적 해결방안(integrated solution)을 제시한다. 그리고 도출된 방법론을 자동차 운전석 내부 설계 사례에 예시적으로 적용함으로써 유용성을 검증한다. 본 연구에서 제시된 방법론의 핵심적 특성과 차별적 의의는 기존의 연구들처럼 두 방법론을 선택하여 사용하는 것이 아니라 순차적으로 결합한 새로운 프로세스를 사용함으로 두 영역에서 발생하는 상충 관계(trade off)를 해결하여 고객의 효용도와 품질의 강건함이란 목적을 동시에 만족시키는 설계가 가능하다는데 있다. 나아가 신제품 개발 목표와 기업의 전략에 따라 분석의 순서와 설계수준의 크기를 조정할 수 있는 신축성을 확보할 수 있다는 점도 제시할 수 있다.
본고는 국내 통신상품 결합전략을 도출하기 위해서 각 상품들을 소비자들이 어떻게 평가하는가를 분석하였다. 이를 위해서 각 상품의 가치에 영향을 미치는 다양한 속성을 서비스 특성, 서비스 가격, 그리고 기업이미지로 크게 분류하고 소비자들이 이들 개별상품의 가치를 평가할 때 각 속성들을 중요시하는 정도를 측정하였다. 따라서 본고의 연구주제는 결합되기 이전, 이후의 각사 서비스들의 인지가치 속성별로 기업 및 결합상품에 대해 중요하게 생각하고 있는지 논의하였으며, 마지막으로 통신 3사의 결합 시나리오에 따른 평가와 기업들의 대응 전략 방향에 대해 논의하였다. 결론적으로 각 통신 상품들은 그 구성 상품들의 속성에 따라 소비자들에 의해 다르게 평가되고 있으므로 각 기업들은 자신과 경쟁자들의 소비자 가치의 비교에 의해 자신들의 경쟁력을 극대화하기 위한 결합전략 시나리오를 도출하거나, 자신들의 상품 속성 중에서 가장 시급하게 보완해야하는 부분을 파악할 수 있다. 국내 통신 3사의 사례에서는 B사와 A, C사의 전략에 차별점이 있었으며, A, C사는 기업이미지와 서비스 특성에 대한 소비자의 평가를 향상시키기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 결합상품 확장의 6가지 시나리오분석에서는 전반적으로 A사의 QPS 확장이 가장 유리하였으나, B, C사의 강점을 활용한 DPS의 확장시 순차적인 시나리오로 가합성의 급격한 하락을 방지 할 수 있을 것으로 분석되었다. 상기와 같은 결과는 각 영역에서 고른 지배력을 보유한 기업도 있으나, 특정분야 강점이 있는 기업이 상대적인 약점을 보완하며 순차적인 차별화를 이룰 경우 경쟁력의 강화에 기여할 수 있음을 보여주는 것으로 기존의 연구에 비해 이론적, 실무적 공헌점이 크다고 볼 수 있다. 또한, 소비자들의 평가에 의한 가합성 지수가 각 기업들의 노력에 의해서 변화될 수 있음을 가정할 때 이러한 시나리오 플래닝은 각 상품의 속성별로 각 기업들의 투자와 홍보가 동시에 고려되어야 함을 보여주는 연구 성과라고 할 수 있다.
비선형이고 정규분포에 따르지 않는 state-space모형분석에서 순차적 몬테 칼로(SMC)는 유용한 도구 중의 하나이다. 모수와 시그럴을 동시에 추정하기 위해 Monte Carlo particle filters를 사용할 수가 있다. 그러나 SMC는 여러단계의 반복을 요구하는 특별한 particle filtering 기법을 필요로 하게 된다. 본 논문은 particle filtering과 순차적 hybrid Monte Carlo(SHMC)을 결합하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 짱뚱어 자료를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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