심리음향학적으로 소리의 감성 요소를 평가하려는 시도가 계속되고 있으나 뚜렷한 결과가 나온 것은 많지 않다. 또한 감성 인자 평가에 대한 국제적인 표준도 정확히 나와있지 않다. 일반적으로 심리음향학 인자로 loudness, sharpness, roughness, fluctuation strength, pleasantness, annoyance를 사용하며, 이러한 인자들을 이용하여 바이노럴 음질 평가 시스템을 구현하였다. 구현된 바이노럴 음질 평가 시스템의 객관성을 평가하기 위해 인성 실험을 실시하였고 인성 실험 결과와 음질 평가 시스템을 이용한 평가 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 교사가 학생의 성적을 효과적으로 평가하기 위하여 유사 척도 방법을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 사용자(교사)로부터 수행평가요소의 결과와 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙과 실제 학생의 점수의 유사도를 이용하여 가장 높은 값의 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성하도록 하였다.
본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
국내의 사면안정평가는 국토교통부, 국민안전처, 산림청 등의 주요 기관에서 사면을 구성하고 있는 토양특성과 사면경사 등을 평가할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 대부분 경우 이 기준을 가지고 자연사면의 안정성에 대한 전반적인 평가가 이루어지고 있다. 하천관리에서는 다양한 요소들을 고려하여 계획이 수립되고 실행되고 있으며 이 중 산지와 기타 지역에서 유입유사는 그 정도에 따라 하천의 통수능력 감소와 하천생태계 교란 등의 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 이유에서 유사는 하천관리에 있어 매우 중요한 관리 대상이다. 그러나 현재 평가기준을 이용하여 사면의 붕괴 및 취약정도를 판단할 수 있으나 유역의 유사발생여부를 평가하기에는 상당한 오류를 가지게 된다. 본 연구에서는 사면평가기준을 통한 1차적인 평가와 강우로부터 발생하는 토양침식과 퇴적을 분석 결과를 적용한 종합적인 2차적인 평가를 수행하였다. (1)기존에 사용하고 있는 사면안정평가기준을 가지고 대상유역인 금호강유역의 토양특성에 대한 등급을 분류한다. (2)토층, 토지이용, 빈도별 강우자료 등 다양한 인자를 고려할 수 있는 C-SEM(Cell-based Sediment Erosion Model)을 이용하여 침식 및 퇴적 깊이를 계산한다. (3)사용하고 있는 평가기준과 침식 및 퇴적깊이에 대한 분석결과를 조합하여 금호강유역에서의 유사발생 평가를 위한 지도를 작성한다. 이 연구는 국가에서 제공하고 있는 유역관련 자료를 이용하여 대상유역에서 유사발생을 평가하고 유사발생 관련인자를 대상으로 평가기준을 제안하였다.
이 논문은 눈의 형태에 대한 정보를 이용하여 눈동자를 효과적으로 찾는 방법과 얼굴 특성을 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자, 입의 위치와 같은 얼굴 특징들을 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 이용하여 입술과 얼굴 영역을 추출하고 눈동자와 흰자위간의 명도 차를 이용하는 함수를 사용하여 눈동자를 인식하였다. 마지막으로 얼굴 특성을 반영하느 평가함수를 정의하고 이를 이용하여 최종적인 얼굴과 눈, 입을 인식하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
평가는 교수와 함께 교육 목표를 이루는데 있어 핵심적인 역할을 한다. 그렇지만 평가는 교수법의 발전 속도에 비교하면 상당히 느릴 뿐만 아니라, 교사는 물론 학생들에게 부정적으로 비추어지고 있다. 본 논문에서는 시험이 학생들을 동기화시킬 뿐만 아니라 그 자체로 중요한 학습 경험임을 강조하면서, 학습을 위한 평가를 활성화시키기 위해 테크놀러지를 이용한 평가 방식들을 소개하였다. 개발을 물론 어느 정도 연구가 이루어진 테크놀러지를 활용한 평가 기법을, 수행평가와 선다형의 개선안으로 대별하였다. 수행평가를 위한 기법에서는 논술채점, 지식 지도 제작법, 그리고 학습자 모형을 이용한 평가기법이, 선다형의 개선안으로 적응형 컴퓨터화 검사, 다중평가 및 변형선다형 방식이 각각 상술되었다. 결론에서는 평가를 통한 교육 효과를 극대화하기 위해서는, 교사는 물론 학생들의 평가에 대한 태도 변화 교육과 실제 교육 현장에서 쉽게 활용될 수 있는 컴퓨터를 이용한 평가기법의 개발과 보급의 중요성이 강조되었다.
본 연구에서는 20대 남자 대학생 45명에게 반복 연산 스트레스를 유발시키기 위하여 세 단계의 난이도를 갖는 덧셈 연산을 수행하게 하였으며, 이때 각 피검자들로부터 이에 대한 생체 신호를 측정하였다. 측정된 생체 신호로부터 제시된 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 7개의 생체 파라미터를 사용하였고, 비선형 특성을 갖는 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 세 단계의 구조를 갖는 감성 평가 시스템을 구성하였다. 또한 감성평가 시스템의 성능을 비교하기 위하여 평가 시스템의 각 단계를 선형 판별 알고리즘인 Least Mean Square Algorithm을 이용한 경우와 비선형 판별 알고리즘인 Radial-Based Functional-link Net을 이용한 경우를 사용하였다. 각 감성 평가 시스템은 Cross Validation을 사용하여 성능을 비교하였으며, 전체 감성 평가 시스템에서의 연산 스트레스에 대한 감성 평가 정확도는 선형 알고리즘을 이용할 경우 63.02%, RBFLN을 이용한 경우는 83.07%를 얻었다.
도시에 불투수면적이 증가하고, 기후변화가 극심해져감에 따라 홍수 및 열섬현상과 같은 도시의 물 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 우리나라의 녹색건축인증제도(Green Standard for Energy and Environmental Design, G-SEED)에서는 물순환 관리를 평가하고 있다. 하지만, 현재 G-SEED의 평가방법을 살펴보면 빗물관리시설의 설치 정도로 평가하고 있고, 강우 특성 또한 고려되고 있지 않다. 그러므로 본 연구에서는 G-SEED의 빗물관리 및 이용 항목에 대해 수문 모델을 통해 효과를 정량화함으로써 성능에 따라 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 빗물관리 항목에서는 유출저감률을, 빗물이용 항목에서는 빗물이용률을 평가지표로 선정하였고, 각 평가인자를 산출하기 위하여 개념모델을 적용하였다. 빗물이용시설의 경우 초기우수배제장치 용량과 필터 효율에 따른 빗물유입량의 변화와 급수인원에 따른 수요량 변화를 고려한 수문모델을 개발하였고, 수요량과 빗물저장조 용량에 따른 유출저감률과 빗물이용률을 알아보기 위해 MATLAB을 이용하여 모의해보았다. 또한, 옥상녹화의 경우에는 강우, 저류, 증발산, 유출을 고려한 수문흐름모델을 적용하였고, 토층의 두께와 배수(저장) 층의 용량에 따라 모의하여 평가기준을 선정하였다. 제안된 수문모델의 검증을 위하여 서울대학교 기숙사와 35동 옥상녹화의 실측데이터를 비교하였고, 적용성 평가를 위해 RMSE(Root Mean Square Error)와 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 통해 빗물관리시설의 수문학적 성능에 따른 평가가 가능해질 것이며 설계자와 건축가들로 하여금 실질적인 효과를 내는 시설을 설치하게끔 유도할 수 있을 것이다.
JACK$^{\circledR}$, SAFEWORK$^{\circledR}$과 같은 인간공학적 설계지원 시스템들은 인체모델의 눈 위치로부터 생성된 시야원추(view cone)를 이용하여 자동차 내장 설계의 시계성을 평가하여왔다. 그러나, 시야원추를 이용한 시계성 평가 방법은 내장 부품의 시야원추 내 존재 여부에 대한 시각적 판단으로 정성적 평가 결과만을 제공한다. 본 연구는 세분화된 눈과 머리의 회전범위를 이용하여 시계영역을 5 부분으로 구분하였고 각 부분에 1 ${\sim}$ 5까지의 점수를 할당하여 내장 설계의 시계성을 정량적으로 평가하는 척도를 개발하였다. 그리고, 다양한 크기의 인체모델들의 눈 위치에서 생성된 시계영역 이용하여 내장 부품들의 시계성을 정략적으로 평가하고 부품들의 상대적 중요도을 고려하여 종합적 시계성 평가 점수를 산출하는 시스템을 Microsoft$^{\circledR}$Access 를 이용하여 개발하였다.
전구기후모델은 전 지구 규모에서 일관성 있는 전망 결과를 제공한다. 이를 수자원분야의 활용과 같은 지역 단위의 응용분야에 실질적으로 활용하기 위해서는 상세화 절차가 반드시 필요하며, 상세화 전후의 결과에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 전구기후모델을 이용한 상세화 전후의 체계적인 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 평가방법으로는 과거 재현성 평가와 미래 불확실성 평가를 통해 실시하였다. 과거 재현성 평가는 상세화 이전 전구기후모델의 과거 공간재현성평가와 상세화 된 자료와 ETCCDI를 이용한 Technique for Order of Preference b Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)기법으로 평가하였다. 미래 기간의 불확실성 평가는 Katsavounidis approach (KKZ)방법을 통한 미래 불확실성의 설명력을 고려하여 실시하였다. 전구기후모델은 CMIP5에서 제공되는 모형들 중 26를 이용하였고, Representative Concentration Pathways (RCP) 시나리오는 4.5와 8.5를 이용하였고, 기상변수는 강수량, 최대기온, 최저기온을 구축하였다. 상세화는 통계적 상세화방법 중 하나인 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)방법을 이용하였다. 과거 재현성평가를 위한 과거기간은 1976년부터 2005년까지의 30년 기간을 사용하였다. 미래 불확실성 평가를 위한 기간은 3개 구간 (2011-2040, 2041-2070, 2071-2099)을 사용하였다. 과거 재현성 평가를 통해 26개 전구기후모델 중 모사력이 부족하다고 판단되는 모델을 제외한 19개 전구기후모델을 선정하였고, 이를 이용하여 미래 불확실성 평가를 실시하였다. 그 결과 각각의 미래기간과 RCP시나리오에서의 미래변동성을 설명하기 위한 전구기후모델의 최소 필요수를 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 효율적인 수자원분야의 전구기후모델의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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