A began of this study is to verify Spontaneous Acoustic Field Reproduction System(SAFRS), developed as an embodiment of creating agreeable sound environment, with evaluation on the field application. SAFRS is a system to sense changes of surroundings and produce sounds, which can go well with environment elements sensed by the system in to the space. The sound which can go well with environment elements is sound which judged by individual evaluation to be so, the classification of the preferred sounds according to the mood of the space was suggested in the former study. So, SAFRS was applied into the Square of D University to evaluate effectiveness of the system. The executed evaluations were 1) evaluation on sounds perception, frequency, volume and matchability with the space, 2) image evaluation on the square and sound environment and 3) evaluation on sound environment with existing sounds, fountains sound, sound produced by SAFRS, and both fountains sound and sound produced by SAFRS. Verifying SAPRS of field application was deduced from those evaluations. Theresultsofthestudyarefollowing: Though the system was applied into the space, the volume of the sounds shouldn't be too high. And with visual surroundings, the effectiveness of the system would be increased. At the results of four evaluations, the result of day evaluation is; both fountains sound and sound produced by SAFRS>fountains sound>sound produced by SAFRS>existing sounds, the result of night evaluation is; sound produced by SAFRS>both fountains sound and sound produced by SAFRS>fountains sound>existing sounds and these results pointed out that sounds environment produced by the system was highly evaluated due to less background sounds.
최근 인터넷의 보급과 함께 고화질 및 양방향 TV, VOD 방송, 화상 전화 등의 멀티미디어 시대가 열리면서 초고속 통신 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히 화상이나 동영상 같은 대량의 정보가 졸은 품질 및 빠른 속도로 전달될 수 있는 통신 시스템의 필요성이 대두됨에 따라 가장 효율적인 고속 전송 수단으로 광통신이 이용되고 있으며 그에 따른 광통신 능 수동 소자 개발에 관한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이러한 광통신 소자 중 원하는 빛을 선택적으로 투과하고 반사할 수 있는 flat-band pass(FP) filter의 역할이 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 IR 영역에서 투과성이 우수한 칼코게나이드 물질을 이용해 l 차원 광자결정구조의 FP-filter를 설계, 제작하고 그에 대한 특성을 평가하였다. 시료는 5N의 순도를 갖는 As, Se, Te 물질을 준비하고 $As_xSe_yTe_z$를 조성비에 맞추어서 석영관에 진공 봉입한 후 용융 혼합하여 $As_{33}Se_{67}$과 $As_{40}Se_{25}Te_{35}$ 조성의 두 가지 비정질 벌크를 제작하였다. 제작된 시료의 굴절률은 ellipsometer을 사용하여 측정하였고, 본 연구진이 자체 개발한 계산툴에 따라 다중층막 구조를 설계하였다. 열 증착법을 이용하여 설계된 구조에 맞게 기판에 올리는 방법으로 1차원 광자결정 구조의 다중층막 샘플을 제작하였고 UV-Vis-IR Spectroscopy를 사용하여 반사도와 투과도를 측정하였다. 광통신용 L/C 밴드 주파수 범위에서 투과성이 우수한 칼코게나이드 박막의 1차원 광자결정 구조는 FP-filter등의 소자로써 유용하게 사용될 수 있다.
부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.
본 연구의 목적은 청년창업보증을 지원 받은 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여 비모수적 방법인 카플란마이어 분석(Kaplanr-Meier Analysis)으로 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였다. 창업자의 연령을 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 분석하였다. 연구대상은 2014년 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원 받은 기업 3825개가 표본으로 선정되었으며, 이중 정상기업는 3242개, 부실기업는 583개이다. 연구대상기간은 2011년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지로 정하여 생존분석을 실시하였다. 분석결과 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다. 또한 생존시간이 긴 창업기업에 대해서는 유망중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 생존시간이 짧은 기업에 대해서는 금융지원과 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다. 본 연구는 청년창업기업의 비재무정보를 이용하여 생존분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있으며, 이와 같은 생존분석결과는 창업지원기관과 창업자에게 창업기업의 생존특성 정보를 제공하여 창업기업의 생존율을 높이는데 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 전동휠체어 및 의료용스쿠터(이하 휠체어)의 국내·외 평가기준을 조사하고 비교·분석하여 국내 여건에 적합한 기준규격의 마련을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 국내 기준규격의 개선항목은 문헌조사 및 전문가 자문을 통하여 도출하였다. 국내 "전자의료 기기 기준규격 50. 전동휠체어 및 의료용스쿠터" 기준규격을 국외 규격(ISO 7176 series, JIS T 9203, JIS T 9206, JIS T 9208, EN 12184)과 비교하였다. 휠체어의 성능과 안전성에 직결되는 일반 권장사항, 성능의 권장사항, 전기적 특성, 기타 권장사항의 항목과 기준치에 대하여 재검토를 하였다. 현행 기준규격의 개선점을 도출하고 개선이 필요한 평가항목(최대속도, 브레이크 시스템, 조명등과 반사경 등)에 대하여 개정작업을 진행할 수 있도록 참조자료를 정리하였다. 이에 휠체어 관련 국내·외 기준규격의 비교·분석을 통해 국내 현실에 적합한 기준규격 마련을 위한 기초자료를 작성하였다.
본 연구는 총 26개의 시중은행과 지방은행을 대상으로 설문조사를 통해 국내 은행의 위험관리 실태를 분석하였다. 나아가 정상은행과 경고은행 및 퇴출은행의 위험관리 행태에 차이가 있는 지를 살펴보았다. 조사 결과, 최고경영자나 임원이 위험관리 부서의 책임자로 있는 경우는 없고, 금융파생상품의 사용 등 관련사항의 보고가 효과적으로 이루어지지 않고, 감사위원회 역시 외부전문가를 둔 은행이 전혀 없는 것으로 조사되어 경영층의 위험관리 인식에 문제가 있는 것으로 나타났다. 위험관리에 관한 평가나 최고경영자에 대한 보고주기도 일정하지 않은 경우가 많았다. 위험 유형별로는 신용위험, 시장위험 및 유동성위험을 잘 인식하고 있는 반면, 운영위험이나 법적 위험에 대한 인식은 부족하였다. 위험관리 담당자의 교육 주기가 비정기적으로 이루어지고 있다고 응답한 경우가 60%로 가장 높았으며, 40%의 은행이 법적 위험 발생 시 책임소재가 분명하지 않다고 응답하였다. 시장위험 관리에 있어서도 매일 VaR값과 실제 손익을 정기적으로 비교한다고 응답한 경우는 15%에 불과하여 취약성을 드러냈다. 절반 정도의 은행은 금융파생상품을 전혀 이용하지 않고 있었다. 흥미롭게도 정상은행과 비정상은행 간 또는 비퇴출은행과 퇴출은행 간에 일부 항목을 제외하고는 행태 차이가 없었다. 결론적으로, 국내 은행의 위험관리는 전반적으로 미흡하여 체계적인 위험관리 시스템의 구축이 요구된다고 하겠다. 특히, 위험관리에 대한 최고경영층의 인식 제고가 요망되며, 합리적 은행구조조정을 위해서는 당해 은행의 위험관리 실태와 그에 따른 경영책임을 파악해야 할 것이다.
사례기반 추론과 같은 사후학습 기법은 인공신경망이나 의사결정나무와 같은 사전학습 기법에 비해서 여러 장점을 가지고 있다. 하지만, 사후학습 기법은 사례 표현에 관련성이 적은 속성이 포함된 경우에는 성능이 저하되는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 속성 가중치 부여 방법들이 연구되었다. 기존의 속성 가중치 부여 방법들은 대부분 전역적으로 속성 가중치를 부여하는 것이었다. 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법인 CBDFW를 제안한다. CBDFW 기법은 무작위로 생성된 속성 가중치들의 분류 성공 여부를 저장하고 있다가, 새로운 사례가 주어졌을 때에 성공적인 분류 결과를 보인 가중치들을 검색하여 동적으로 새로운 가중치들을 생성해낸다. 신용평가 데이터로 CBDFW의 성능을 실험한 결과, 기존의 연구들에서 제시된 분류 적중률보다 우수한 성능을 보였다.
Translating expert knowledge into production rules has been the most difficult and time-consuming when building expert systems (Buchanan et al. 1983). Especially, buidling hierarchical structure, i. e. developing sequential or dominant relationship among production rules is one of the most important and difficult processes. Hierarchical relationship among rules has been typically determined in the course of interviewing human experts. Since this interviewing procedure is rather subjective, however, the hierarchically structured rules produced in terms of interviewing is widely exposed to the severe discussion about their validity (Nisbett and Wilson 1977 : Ericsson and Simon 1980 : Kellog 1982). We thus need an objective method to effectively translate human expert knowledge into structured rules. As such a method, this paper suggests the order anlaysis technique that has been studied in psychometries (Cliff 1977 : Reynolds 1981 : Wise 1983). In this paper we briefly introduce the order analysis and explain how it can be applied to building hierarchical structure of production rules. We also illustrate how bankrupcy prediction rules of small-medium companies can be developed using this order analysis technique. Further, we validata the effectiveness of these rules developed by the order analysis, in comparison with those built by other methods. The rules developed by the proposed outperform those of the other traditional methods in effectively screening the bankrupted firms.
본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로, 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문, 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며, 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합, Support Vector Machine, Fisher 분류기, 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과, 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.
일반적인 운영체제에 보안 기능을 강화하기 위하여 접근 통제, 침입 탐지 그리고 감사 및 추적 등과 같은 새로운 보안 기능이 계속해서 추가되고 있다. 추가된 보안 기능에 의해서 어느 정도 시스템 성능에 변화가 생기는지는 보안 운영체제를 도입하려는 사용자들에게 중요한 선택 기준이 되고 있다. 그러나 현재 개발되고 있는 다양한 보안 운영체제들이 어느 정도의 성능을 보여주고 있는지에 대한 분석 자료는 거의 없다. 본 논문에서는 잘 알려진 보안 운영체제를 대상으로 성능 측정 결과를 보이고 있으며, 오버헤드가 발생하는 주요 원인에 대해서 분석을 하고 있다. 분석에 사용된 보안 운영체제는 공개 소스에 기반한 SELinux 이며, 보안 운영체제를 분석하는데 사용한 벤치마크 툴은 유닉스 성능 분석에 널리 활용되고 있는 Imbench 이다. 본 논문에서 제시하는 실험결과는 보안 운영체제를 도입하려는 사용자들과 보안 운영체제를 개발하는 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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