최근 반도체 산업의 급속한 발전으로 반도체 생산 설비 시설 또한 꾸준히 증설되어가는 추세이다. 이에 따라 반도체 산업의 핵심기술로 부각되고 있는 진공 기술은 다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영을 필요로 한다. 진공시스템의 알맞은 설계는 시스템 구성에 따른 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 진공펌프를 선택하고 운영하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있는 설계를 해야 한다. 또한 공정의 저전력, 대유량화 추세에 따라 고유량 영역의 드라이펌프 부하 내구성 대응 요구에 부응하는 객관적 내구성평가의 정립 및 표준 측정 시험평가 방법의 필요성이 점차 대두되고 있는 경향에 있다. 본 연구에서는 드라이펌프의 공정현장 적응능력 평가를 위하여 최소 1시간에서 3시간동안 압력별 가스부하에 따른 드라이펌프의 실시간 특성을 관찰하였다. 실험은 1 mbar에서 최대 300 mbar까지의 연속적인 부하 조건에서 유량, 진동, 소음, 소비전력과 Sudden Vent Test를 실시간으로 측정하였고 드라이펌프의 특성 분석은 각 용량별 압력에 따른 유량, DP BP 소비전력, 소음, 진동, DP Body Temperature 등의 데이터를 Type에 따라 비교 분석하였다. 이에 부응하는 평가 장치 구축 및 데이터분석은 한국표준과학연구원 진공펌프 평가실험실에서 수행되었다.
e-navigation은 선박의 항구 출발부터 목적 항의 부두 접안에 이른 전 과정의 안전과 보안을 위한 관련 서비스 및 해양환경 보호 증진을 위해 전자적인 수단으로 선박과 육상 관련 정보의 조화로운 수집, 통합, 교환, 표현 및 분석을 수행하는 개념적 체계이다. e-navigation 구현에 필요한 음성 및 데이터 통신 채널의 확보방안 중 하나로 기존 해상 통신의 현대화 및 다중모드 운영 체제의 필요성이 국제해사기구(IMO) 등에서 강력히 요구되고 있다. SDR은 소프트웨어로 구성된 블록들 내부의 동작 파라미터를 변경함으로써 하나의 플랫폼 상에서 다양한 형태의 통신을 가능하게 하므로, 기존 해상 통신의 현대화 및 다중모드 운영에 유용하다. 따라서 본 논문에서는 다중모드 운용을 위한 기존의 해상무선통신 시스템을 이해하고, SDR 적용 방안을 제안함으로써 단일 기기를 통한 공간적 연속성을 갖는 통신망 구축을 이루고자 한다.
지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.
필지중심토지정보시스템(PBLIS)의 원활한 운영과 토지정보의 활용을 도모함은 물론 지적측량의 신뢰도를 높이기 위해서는 도곽 단위가 아닌 연속도면으로 관리가 필요하다. 따라서 행정자치부에서는 정확한 데이터를 제공하기 위하여 지적도면전산화 데이터를 이용하여 건설교통부 추진 $\ulcorner$연속지적(임야)도면 작성 작업규정$\lrcorner$에 따라 연속지적도를 편집하고 있다. 그러나 현지 측량을 수반할 경우 많은 예산과 기간이 소요되므로 컴퓨터상에서 작업수행자와 검수담당자의 판단에 따라 지적도면을 접합할 때 도곽 부근의 필지경계선이 일치하지 않는 경우가 발생하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 지적도면 전산 데이터를 보정하여 AutoDesk Map으로 편집한 연속지적도와 항공사진으로부터 생성된 정사영상을 중첩, 도곽선에 걸쳐진 필지경계선을 조정함으로써 필계점 좌표, 면적 및 평균제곱근오차를 산출하였다. 본 실험에서 구한 평균제곱근오차를 비교ㆍ분석하여 필지경계선의 불일치를 최소화함으로써 신뢰성을 향상하고자 한다.
본 연구에서는 확장된 기술 수용 모델을 적용하여 사용자의 메타버스 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석했습니다. 즉, 확장된 기술수용모델의 관점에서 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 요인을 기술적 특성(원격실재감, 상호운용성, 연속성, 동시성, 경제적 흐름)과 개인적 특성(사회적 영향력, 지각된 즐거움)으로 정의하고, 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 분석했습니다. 이를 위해 10대부터 60대까지 다양한 연령대의 남녀를 대상으로 설문조사를 실시했으며, 327명의 참여자로부터 수집된 데이터는 SPSS 22.0과 Smart PLS 4.0을 사용하여 분석했습니다. 그 결과 확장된 기술 수용 모델의 선행 요인인 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성이 메타버스 사용 의도에 영향을 미치고, 지각된 사용 용이성은 지각된 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 원격실재감, 상호운용성, 경제성 흐름은 인지된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상호운용성, 연속성, 동시성은 인지된 사용 용이성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한 사회적 영향력과 지각된 즐거움은 메타버스 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 우리의 일상과 플랫폼 소비 환경에 큰 변화를 가져올 새로운 플랫폼으로 주목받고 있는 메타버스에 대한 사용자의 수용 요인을 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 있습니다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 흔잡영향권(대기행렬 길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 대기행렬이론을 제시하고 있으나, 이들은 실질적인 목적으로 사용하는데 현실적으로 여러 가지 한계점을 지니 고 있다. 본 논문은 고속도로상의 병목현상으로 인해 발생하는 대기행렬길이와 혼잡구간의 혼잡정도를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 비디오촬영을 통해 수집한 실제 데이터(본선 및 램프교통량, 밀도. 속도, 그리고 대기 행렬길이)를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬길이가 증가하는 과정을 분석하였다. 분석결과, 흔잡기간중의 대기행렬길이는 혼잡구간에 진입하는 교통량과 병목지점을 실제로 통과하는 교통량을 이용하여 추정이 가능함을 확인하였으며, 혼잡구간의 혼잡정도 역시 실시간으로 수집이 가능한 교통량 자료를 이용하여 신뢰성 있게 판단할 수 있는 분석방법을 제시하였다.
연속측도의 반응변수가 반복측정된 실험 자료의 분석을 위해 흔히 선형혼합모형이 사용된다. 그러나, 잔차의 분포가 이분산성이거나 비정규성을 가질 때 표준적인 선형혼합모형은 적절하지 않은 결과를 가져온다. 잔차의 분포가 두터운 꼬리를 가진 비정규분포를 보이는 타이어 필드시험 데이터를 로버스트 선형혼합모형에 적합시킴으로써 보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있다. 추가적으로 신뢰성 분석 결과를 제시한다.
국립축산과학원에서는 2006년 부터 2008년 까지 전국 소비자들을 대상으로 한우 거세우 표본 시료에 대한 관능 평가 조사를 실시하여 데이터를 수집하였으며 본 연구에서는 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 탐구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시한다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 맛등급과 설명변수들 간의 관련성을 파악한다. 또한 맛과 관련 있는 연속형 변수를 설명변수로 포함한 경우에 대해서도 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 비교한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었으며 영남지역에서 맛에 대한 오즈가 큰 편이며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛에 대한 오즈가 작은 편이었다. 요리법으로는 탕에 대한 구이의 오즈비가 큰 편이며 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 보다 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다. 연속형 변수로는 연도가 맛등급에 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
DUPIC 핵연료 제조시설은 PWR 사용후핵연료를 건식 재가공하여 CANDU 형 핵연료를 제조하는 시설이다. DUPIC 시설과 같이 사용후핵연료를 취급하는 시설에서 핵물질 안전조치를 위해 적용되는 연속 무인 감시시스템은 많은 양의 영상 및 방사선 감시 데이터를 생산하게 되며, 이러한 자료로부터 핵물질의 전용 여부를 분석하기 위해서는 상당한 시간과 인력이 소요된다. 따라서 핵물질 취급시설에서의 감시시스템은 시설로부터 취득한 감시 데이터를 자동적으로 검토ㆍ분석하여 비정상적인 상황을 추출해 낼 수 있는 기능이 요구된다. 이 연구에서는 이러한 관점에서 영상 및 방사선 데이터를 자동 분석할 수 있는 신경망을 이용한 지능형 핵물질 감시시스템을 개발하였다. DUPIC 시설의 안전조치를 위해 개발한 동 핵물질 감시시스템은 수차례의 성능 시험을 거쳐, 현재 시설에 설치되어 정상적으로 운영 중에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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