우리나라는 1960년대에 들어서 경제개발계획의 수립과 더불어 산업발전 정책이 강력히 추진되기 시작하며 많은 산업단지가 조성되어 있다. 현재는 지속적인 발전이 가능한 산업단지로 만들기 위하여 정부에서는 산업단지에서 발생되는 부산물과 폐기물을 다른 기업의 원료나 에너지로 재활용하는 생태산업단지 구축사업을 추진하고 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 연구대상지역인 A 산업단지에서 발생되는 슬러지의 물리화학적 특성을 분석하였고, 슬러지의 에너지화 시설 설치에 따른 경제성 및 부대효과를 분석함으로써 사업화 가능성을 검토하였다. 연구대상지역인 A산업단지에서 발생되는 슬러지발생 업종의 비율은 92%가 석유 화학업종인 것으로 분석되었다. 이렇게 발생된 슬러지는 매립>소각>>재활용>해양투기의 순으로 처리되고 있는 것으로 조사되었으며 슬러지를 채취하여 분석한 결과 발생량 가중치 평균으로 3,891kcal/kg인 것으로 분석되었다. 분석된 기초 데이터를 바탕으로 건조시설과 열병합 발전소를 설치하여 운영 할 경우 설치비용, 운영비용, 운영이익을 산출하였고, 총 8가지 Case로 분류하여 흑자전환유무 및 그 시점에 대한 시뮬레이션을 하였다. 분석결과 건조시설과 열병합발전소를 설치 운영하며 국고지원을 받을 경우 3년에 원금회복 후 4년째부터 흑자를 나타낼 것으로 분석되어 사업화 경제성이 있는 것으로 평가되었다.
연안표사이동경로를 Lagrangian 관점에서 파악하는데 이용되는 형광사를 저렴한 비용으로 제작하는 방법을 제안하였다. 형광도료는 형광안료, 아세톤, 크실렌 등을 배합하여 제작하였다. 모래는 가마미 해수욕장에서 채취한 후, 염분을 제거하기 위하여 감수로 세척하였으며, 미세입자의 비산을 방지하기 위하여 실내에서 건조하였다. 건조된 표사는 체분석하여 원하는 크기로 분류하여 준비된 형광도료와 배합하여 7가지 색상의 형광사를 제작하였다. 제작된 형광사는 영광 원자력발전소 취수로 내로 유입되는 표사공급경로를 파악하기 위하여 사용되었다. 형광사를 이용한 현장실험 결과, 강한 북서계절풍 및 조류에 의하여 부유·확산되고 있는 표사가 창조시 취수로의 강한 흡입유속에 의하여 취수로 내부로 유입되는 양상을 보였다. 또한, 모든 형광사 투입지점에서 표사유입이 확산된 점으로 미루어 보아 표사가 취수로 내부로 인근해역의 모든 방향에서 공급되고 있는 것으로 파악되었다.
디지털 시대의 서사는 상호작용을 시도하여 왔고, 브랜치 서술로 대표되는 인터랙티브 스토리텔링은 다수의 선택지 구현에 따른 비싼 제작 비용, 선형적 스토리에 비해 빈약한 서사의 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 사용자의 성격적 특성을 이용한 사용자 중심 스토리텔링을 제안한다. 성격분류지표인 에니어그램과 기호학자 그레마스의 행동자 모델을 사용하여, 스토리와 인물 등의 이야기 재료가 같을 때 사용자의 에니어그램 성격유형에 따라 같은 이야기에서 서로 다른 주제를 도출하여 이야기를 재구성한다. 사용자와 동일한 에니어그램 성격 유형을 가진 인물, 그 성격 유형의 핵심가치를 각각 행동자 모델의 주체, 대상으로 정하여 행동자 모델의 욕망의 축을 정의함으로써 주제가 결정된다. 에니어그램의 통합과 분열의 방향을 이용하여 행동자 모델의 능력의 축을 정의한다. 이렇게 에니어그램의 9가지 성격 유형별 주제와 그에 따른 행동자 모델을 도출하고 이야기를 만든다. 사용자는 개인의 성격에 따라 이 서로 다른 관점과 주제로 재구성된 이야기들 중 하나를 보게 된다. 본 연구에서는 판소리계 소설 "토끼전"의 이야기에 위의 구성방법을 적용해보았다. 사용자 중심 스토리텔링은 사용자의 성격과 관점에 따라 그들의 선택을 예측하고 이야기를 재구성하는 새로운 시도이다.
한국의 교육전산(Korean Education Network)은 약 20년 간 국고를 지원하여 운영하였으며, 초-중고 대학 등 교육기관을 물리망으로 연결하였다. 지난 2001년도 상용망 위탁운영 체제로 전환되면서, 국내 외 교육, 연구 및 학술정보 등을 쉽게 접근할 수 있는 통신 환경을 제공하였다. 이는 정보기술(Information Technology)을 기반으로 한 국가성장에 크게 이바지 하였으며, 교육 품질의 향상과 교육기관의 결속력을 다지는 계기가 되기도 하였다. 그럼에도 불구하고. 교육전산망에 대한 유효성(effectiveness)에 대한 인식이 낮다. 따라서 교육전산망의 효과를 입증할 수 있는 성과 분석이 필요하며, 향후 효과를 예측하여 정부의 지속적 투자를 이끌어 낼 뿐만 아니라, 효율적인 운영 관리를 통한 대학 발전 및 국가 발전의 초석이 될 수 있는 연구가 필요했다. 따라서 본 연구는 100개 기관 이상의 설문을 통해 교육전산망의 성과를 분석하고, 효과를 예측하였다. 만족도의 분석은 비용측면, 기여도 측면, 품질측면, 성과측면 등 4가지로 분류하여 실시하였다. 또한 회귀 분석을 통한 효과 예측은 교육기관의 재학생 규모, 전산망 사용경험 등을 독립변수로 하여 효과 예측을 분석하였다. 연구 결과는 향후 교육전산망에 대한 정책 개발, 교육기관의 활용의 극대화 등을 위한 필요한 연구 자료가 될 것이다.
본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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