본 논문은 시스템 운동학적 자유보다도 많은 수의 input을 사용하여 비선형 구속조건을 갖는 메 카니즘의 정역학적 평형을 유지시키는 경우와 같이 일반 로봇 시스템의 협력 작업시 일어나는 antagonistic stiffness를 연구하였다. 이러한 antagonistic 상황은 coordinations of multiple manipulators, multi-fingered end-efector, walking machine, 그리고 인간의 움직임등을 포함하는 많은 로봇 시스템의 작동시에 일어난다. Antagonism으로 야기되는 stiffness는 이러한 시스템의 특성을 파악하는 좋은 척도 가 될 수 있다. Antagonistic stiffness의 개념은 시스템을 구성하는 강체들의 상대 변위의 함수로 얻어 지기 때문에 바강체들이 변형하는 특성을 나타내는 structural stiffness와는 구별된다. 따라서 이 개념은 여유입력들에 의해 얻어지는 시스템의 effective stiffness로 해석될 수 있고, 일반 로봇 mechanism의 개 경로 안정도의 척도로 이용될 수 있으며 목적에 따라서 stiffness의 제어가 가능한 비선형 spring을 만 드는 데에도 응용이 가능하다. 본 논문에서는 antagonism이 일어나는 몇가지 상황에서의 stiffness 특성 과 개경로 안정성 조건등을 해석적, 기하학적 관점에서 다루었다.
일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.
협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 이 기술은 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존 유사도 측정 방법의 문제점을 해결하고자 퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다. 성능 평가를 위한 다양한 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도 면에서 우수한 성능 개선 효과를 보였다.
환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 분석방법이 적용되느냐에 따라 많이 다르다. 또한, 경험적 연구에서 연구자가 이용할 수 있는 정보와 자료도 흔히 불확실하고 부정확하다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 이러한 방법론적 일관성 결여와 자료의 불확실성을 다루기 위해서 민감도 분석이라는 접근방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 공간적 근접성과 축척이라는 두 개의 공간척도에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하는 것이다. 두 가지의 실험이 환경적 형평성 분석에 대한 두 개의 공간척도의 영향을 평가하기 위해서 통제 및 실험인자들을 사용하면서 수행되었다. 이러한 실험을 위해서 미국 조지아주 풀톤 가운티가 연구대상지역으로 선정되었고, 공간정보 데이터베이스를 구축하기 위해서 연구지역의 1990년 인구센서스 자료와 유독물질 배출목록(TRI) 데이터베이스가 지리정보시스템으로 통합되었다. 독립표본 t-test와 편재계수를 이용한 통계분석이 연구지역에서 환경적 행평성을 결정하고 공간척도의 유형에 따른 인구의 사회경제적인 특성의 상대적 변이성을 비교하기 위해서 수행되었다. 본 연구는 연구지역에서 환경적 형평성에 대한 분석결과는 TRI 시설들의 영향권을 설정하기 위해서 사용된 버퍼거리에 약간 민감하지만, 분석에 사용된 지리적 축척에는 민감하지 않다는 것을 밝혀냈다. 또한, 본 연구는 환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 공간척도를 사용하느냐에 따라서 공간적인 측면에서 그리고 통계적인 측면에서 변할 수 있다는 시사점을 제시한다.
퍼지 클러스트링은 전통적인 FCM을 이용하여 수행될 수 있다 그러나 FCM을 사용하는데 있어서 고려해야 할 문제점은 크게 두가지이다. 첫째는 FCM은 초기 멤버쉽 함수의 지정에 민감하고, 둘째는 FCM 알고리듬의 수행에는 클러스터의 개수를 미리 지정 해 주어야 한다는 것이다. 따라서 FCM과 동시에 수행하여야 할 과제는 클러스터의 개수를 찾기 위하여 타당성 척도를 이용한 시뮬레이션을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 위의 두 가지 문제점을 동시에 해결 할 수 있는 FCM 알고리듬을 제시하고, 그 적용성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다. 본 논문의 기여도는 MV-FCM 알고리듬의 제시와 이 알고리듬의 타당성 척도로써의 효율성이다.
최근의 정보시스템은 웹기반 정보시스템이며 이의 개발과 유지보수 시에 "웹 위기" 현상이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해, 웹 공학 기술 중 웹기반 어플리케이션에 대한 소프트웨어 클러스터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 웹기반 정보시스템의 내부시스템 재구성을 위한 폼 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 다양한 구조모델 중에서 웹의 특징이라 할 수 있는 페이지 모델에 초점을 맞춘다. 특히, 그래프 형태의 항해구조를 분석이 용이한 계층구조로 분석하기 위해 거리 척도 개념을 응용하고, 부하가 큰 핵심 기능객체를 파악하기 위하여 웹 로그분석 기술을 적용한다. 또한,2단계에 걸친 클러스터링 과정을 통해 재사용 성을 극대화하고 부하 균형화를 위한 하드웨어 할 당시에 사용할 수 있는 웹 소프트웨어 구조를 생성한다. 본 논문에서 제시한 폼 클러스터링 알고리즘은 웹기반 정보시스템의 신규 개발 또는 유지보수 시에 재사용 가능한 웹 컴포넌트 개발 및 부하균형화를 위한 하드웨어 할당 시에 적용할 수 있다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
이 연구는 가정의 건강성 척도와 관련된 논의 그리고 맞벌이가정의 특성에 주목하여 맞벌이가정에 적용할 수 있는 건강성 척도를 개발하였다. 가정의 건강성은 생활과학 분야에서 오랫동안 연구되어 온 주제로서 이론적 근거와 다양한 내용이 축적되어 있다. 2004년 건강가정기본법 제정을 계기로 가정의 건강성은 현장에서 수행되는 사업에 반영되어, 그 실천성이 부각되고 있다. 또한 여성의 취업과 함께 맞벌이가정이 증가하고 있는데, 맞벌이가정의 특성상 일과 생활의 균형을 중심으로 다양한 요소에서의 건강성 측정 그리고 건강성 증진을 위한 대안 마련이 필요하다. 이에, 이 연구에서는 가정의 건강성, 맞벌이가정 관련 선행연구를 고찰하여 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 문항 초안을 개발하였고, 전문가 자문을 거쳐 예비문항을 선정하였다. 이에 대한 예비조사를 거쳐 80개 문항으로 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 척도 초안을 마련하였다. 척도의 타당성과 신뢰도를 확인하기 위하여 영유아기/학령전기 자녀를 둔 맞벌이 여성과 남성 800명을 대상으로 본조사를 실시하였고, 최종 747부를 통계분석에 사용하였다. 자료를 분석한 결과로 4개 영역 49문항을 도출하였으며, 신뢰도분석과 상관관계분석을 통해 도출된 문항의 타당도와 신뢰도를 검증한 후, 최종적으로 척도를 확정하였다. 확정된 척도는 기본토대(기본생활, 경제생활, 자원관리), 부모역할(나와 배우자의 부모역할), 사회적 관심과 참여(시민의식과 자원봉사, 여가공유, 지역사회 네트워크) 그리고 일생활균형(일가정 조화, 가족역할공유 및 평등한 역할분담)이다. 이 연구에서 개발한 척도는 건강가정지원센터/가족센터 등 현장에서 맞벌이가정 대상 사업을 실시할 때 초기단계에서 활용할 수 있으며, 그 결과를 기초로 컨설팅, 교육, 상담, 다른 프로그램 연계 등이 이루어져, 현장의 사업 활성화에 기여할 것으로 기대한다. 또한 향후 여러 다양한 형태의 가정을 위한 맞춤형의 건강성 척도 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 이 연구에서 개발한 척도가 잘 활용되기 위해서는 이 척도를 활용할 수 있도록 전문가/담당자 양성을 위한 시스템 구축이 필요하고, 나아가 일상생활의 역동적 변화를 반영, 척도를 지속적으로 업데이트할 수 있도록 자료의 보완이 필요하다.
BMORE(Bivariate measure of risk and error) 도표는 본래 확률적 시뮬레이션에서의 이변량 성과 데이터와, 그와 관계된 표본 평균, 중앙값, 이상점, 특정 백분위 내의 결과 데이터의 범위 등과 같은 통계량들을 시각화하기 위해 설계되었으며, 정적인 정보들만 제공하는 것에 비해 사용자들이 시뮬레이션 결과 데이터에 담긴 가변성을 더욱 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 본 연구에서는 BMORE 도표를 단순히 한 시스템의 가변성을 시각화하기 위한 것이 아닌, 특정 확률적 제약 아래 대상 시스템들의 실행 가능성을 타진하고, 통계적 배경 아래 여러 시스템들의 성과 비교를 행하며, 매개변수들의 민감도 분석을 실시하기 위한 의사결정 도구로써 활용할 수 있음을 보이고 이를 위한 여러 방안을 제안한다. 그 활용 예시를 보이고자 본 연구에서는 간단한 재고 관리 문제를 차용하였으나, 제시된 방안들 자체는 이변량 성과 척도를 가지는 시뮬레이션/실험 데이터를 근거로하여 여러 시스템들을 비교하는 문제라면 어디든 사용될 수 있음을 밝혀둔다.
본 연구는 웹 기반 감성데이터베이스구축 및 보급을 위하여 국내의 감성 관련 주요 연구 결과 및 감성 자료를 수집하고 주요 감성 지표를 개발하였다. 개발된 감성 지표는 사용 적합성 지표로서 수집한 감성 자료들 중 사용 적합성에 관련된 감성 자료를 선별하여 이를 물리적/객관적 적합성 관련 지표와 주관적 적합성 관련 지표, 개발된 측정 시스템, 감성 정보물로 분류하였다. 물리적/객관적 지표는 다시 환경 지표, 생리 지표, 제품설계 지표, 평가척도 지표, 제품평가 기술 지표로 분류 등의 세부지표로 분류하고, 주관적 지표는 언어 지표, 묘사 지표, 심리 지표, 인지 지표로 다시 나누어 분류하였다. 개발된 제품, 측정 시스템, 또는 시뮬레이터 둥은 개발된 측정 시스템으로 분류하고 그 밖의 감성공학적으로 중요한 자료 및 정보는 감성공학 관련 정보물로 분류하였다. 분류한 지표는 전문가의 검증을 통해 타당성을 확인한 후 감성 데이터베이스로 구축될 예정이다. 이를 위하여 전반적인 감성 자료 관리 시스템을 통한 효과적인 감성 자료 관리체제 구축과 감성 자료의 공유가 뒤따라야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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