본 논푼에서는 경수로 원자력 발전소의 사용 후 핵연료를 중수로의 핵연료로 재사용하기 위해 사용 후 경수로 핵연료의 최적 조합을 찾는데 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용하여 해결해 보고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 사용 후 경수로 핵연료에는 중수로에서 사용할 수 있는 유용한 원자들을 많이 포함하고 있지만 핵연료 봉마다 그 함량이 다양하고, 중수로 연료가 되기 위한 제약 조건 때문에 최적 조합 전략이 펼요하다. 사용후 핵연료의 조합 문제는 알고리즘 분야에서 대표적인 조합 최적화 문제인 0/1 Knapsack문제와 같이 Non-Polynomial (NP) Complete문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해셔는 고전적언 전화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하되 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법이 있으나 이것은 탐색의 효율면에셔 좋지 않다. 따라서 본 연구에서는 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 경수로 핵연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가 하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.
기업의 성과관리와 성과평가 분야에서 성과지표의 분류는 조직의 내부 구성관계 즉, 수직적 (vertical) 구조(전사-본부-팀)와 수평적 (horizontal) 구조(본부와 본부 혹은 팀과 팀간)의 공유에 따라 구분될 수 있으나 기존 연구(Lipe & Salterio 2000, Dilla & Stcinbart 2005)에서는 공통지표와 고유지표라고 하는 수평적인 측면만이 고려되고 수직적인 측면은 고려되지 않았다는 한계가 있다. 조직의 성과가 향상되기 위해서는 하부조직이 전사 전략에 집중 할 필요가 있으며 이를 위하여 전사의 비전을 위한 전략목표달성에 기여한 정도를 측정하여 보상과 연계하는 것은 성과관리제도가 추구하는 기본 방향이며 도입목적이기도 하다. 그런데 선행 연구에서 밝혀지지 않은 조직구성 관계의 수직적 측면에서 전사지표의 정렬(Alignment)을 통한 공유와 할당(Cascading)된 지표의 가중치를 고려해 볼 때 고유지표는 재 정의하여 세분화 할 필요가 있다는 점이다. 즉, 특정 부서의 지표 중에는 전사 혹은 상위부서에 반영되어 공유하고 있는 고유지표(이하 공유지표)와 전사 혹은 상위부서에는 반영되지 않고 해당 부서만 독점하고 있는 순수한 고유지표(이하 고유지표$^{1}$)로 구분되어야 하며 공유지표와 고유지표의 분류에 따라 가중치 설정이 달라져야 한다는 주장이 그것이다. 따라서 본 연구의 목적은 조직이 성과를 공정하게 평가하고 하부조직이 전사전략에 집중하도록 하기 위해 공통지표와 고유지표를 사용하고 있는데(Dilla & Steinbart 2005), 고유지표를 공유지표와 고유지표로 재 정의하고 분류하여 관리 할 필요가 있다는 점과 각각의 지표 분류에 따라 가중치 설정에 차이가 있는지에 대한 유의성을 검증해 보고자 한다.
최근 대부분의 대규모로 추진되는 공공 서비스 목적이나 민간 사용 목적의 공간정보 구축 및 시스템 개발 분야는 실제 데이터베이스 구축이나 기술 개발에 앞서 ISP(정보화 전략계획: Information Strategy Planning)의 수립을 선행하는 경우가 일반적이다. 본 연구는 2000년부터 추진중인 한국전자통신연구원의 4S 기술개발 사업에 선행하여 수행된 4S 연계기술지원 사업의 ISP에 포함된 주요 기술사양을 분석하고, 분석 결과에 대하여 급속히 변화하고 있는 4S 관련 정보 기술동향을 반영함으로서 국내 상황에 적합하고 향후 사업에도 적용이 가능한 확장 모델로 제시하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 4S 기술개발 사업은 GIS-SIIS-GNSS-ITS 등 공간정보를 대상으로 하거나 주요 정보자원으로 이용하는 분야의 연계 기술을 컴포넌트 기반으로 개발하고, 개발된 컴포넌트에 대해서는 컴포넌트의 통합 또는 조립과 시험 검증과정을 통하여 국내외에서 전개되고 있거나 추진중인 다양한 공간정보 관련 사업에 적용 가능하도록 하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 성과로 4S 기술개발 사 4S 모바일 컴포넌트 개발등과 같은 단위사업을 중심으로 소개되고 있었으나 이러한 단위 사업의 도출과정이나 추진 전략 또는 컴포넌트 연계 또는 재사용 과정등에 대하여는 체계적으로 알려진 경우가 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 이러한 부문에 대한 내용을 기술적인 측면에서 분석하고, 이를 보다 확대하여 4S 컴포넌트 기반 단위 사업의 활용 가능성을 발전시킬 수 있는 확장된 아키텍처의 정립 과정으로 수행되고 있다.
미디어 플랫폼이 증가하고 콘텐츠 시장의 경쟁이 치열해지면서 성공한 콘텐츠를 다른 미디어 장르로 재매개하는 크로스미디어 스토리텔링이 주목을 받고 있다. 특히 웹툰이 원천 콘텐츠(source genre)로 급부상하고 있는 가운데 본 연구는 웹툰 <미생>이 TV드라마로 재매개 되는 과정에서 어떤 방식으로 서사가 확장되고 개조되었는지 분석하고, 이러한 변형을 불러온 미디어의 특성과 수용자와의 관련성을 논의하였다. 분석결과 상대적으로 특정 대상층을 목표로 하는 웹툰 <미생>이 바둑의 기보를 바탕으로 종합상사 비정규직 계약사원을 중심으로 직장인의 삶과 애환을 담담하게 그려냈다면, 보다 폭넓은 시청자를 확보해야 하는 TV드라마에서는 사회적 이슈가 되고 있는 '비정규직의 애환', '직장내 성차별과 성희롱', '워킹맘의 애환' '신입 동기들간의 로맨스' 등 대중적 서사를 강화한 '확장' 전략을 사용하였다. 또 극적 재미를 위해 명확히 선악이 구분되는 인물 구도를 통한 갈등의 고조, 휴머니즘과 희극성의 강화를 드라마의 스토리텔링 전략으로 사용하였다.
자바 네이티브 메소드는 시간 소모적인 작업의 효율적 실행, 플랫폼 종속적인 작업의 수행, 라이브러리의 재사용 등을 위해 제안되었다. 실행 속도 향상을 위해 네이티브 메소드를 사용한다면, 네이티브 메소드 구현에 자바 언어가 아닌 컴파일 방식의 다른 언어를 사용해야한다. 또한 자바 네이티브 인터페이스의 개념을 습득해야한다. 이러한 부담을 경감시키기 위해 렬 논문에서는 자바 메소드를 네이티브 메소드로 자동 변환하여 주는 자바 네이티브 메소드 생성 시스템을 제안하였다. 또한 본 시스템은 JNI의 개념을 요구하지 않기 때문에 C 언어로 네이티브 메소드를 작성하려는 프로그래머에게 편의를 제공한다.
최근 국내 기관 투자자들을 중심으로 전통적 투자대상으로부터의 수익이 하락추세에 있어 기관 투자자들이 적극적 자산운용을 기피할 경우, 장기적으로 안정적 수익보장을 유지하기 어렵다는 우려가 제기되었다. 이에 보유자산 구성을 조정한 수익성 개선전략의 요구가 증대되고 있으며, 일부 기관 투자자들은 헤지펀드를 기존 포트폴리오에 편입시킴으로써 운용수익률을 제고하려는 움직임을 보이고 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래확률 조정을 통한 헤지펀드 투자전략을 제시하고자 한다. 선물시장에서 사용되는 다양한 기술적 지표를 이용하여 연관성 규칙(association rule)을 생성하고 이를 거래규칙(trading rule)으로 전환하여 투자전략으로 활용한다. 한편 연관성 규칙은 기술적 지표의 개수와 개별 지표들의 구간값의 조합으로 생성되며, 조합에 따라 거래확률을 조정함으로써 위험관리가 가능한 투자전략을 수립하는데 사용된다. 제시된 전략의 우수성을 입증하기 위해 KOSPI 200 연결선물데이터를 이용하여 수익성 분석을 수행하였으며, 분석결과 제시된 투자전략이 투자위험관리에 효과적임을 보였다.
본 연구는 모바일 콘텐츠 서비스의 활성화 및 사용자 수용을 보고자 기술수용 모델을 기본으로 Flow경험 변수를 추가해 사용자의 재 구매 의도를 연구하고자 하는데 그 목적을 두고 있으며, 360명의 모바일 사용자를 대상으로 변수 간의 영향관계를 분석하고자 실증적 연구를 진행하였다. 본 연구는 향후 모바일 콘텐츠의 애플리케이션 시장에 대한 전략적 접근을 용이하게 해줄 것으로 기대하며 모바일콘텐츠의 고객수용과 행위에 대한 통찰력을 제시할 것으로 기대된다.
코로나 펜데믹 확산으로 여행 산업이 침체를 겪고 있으나, Airbnb의 경우 차별화된 전략으로 시장 변화에 대응하고 있다. 본 연구에서는 Airbnb의 특성이 고객 재방문에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구에서는 지각된 가치, Airbnb에 대한 신뢰, 주관적 규범을 재방문 의도 형성의 핵심 요인으로 고려하였다. 또한 상대적 매력, 브랜드 동일화, 즐거움이 지각된 가치와 Airbnb에 대한 신뢰에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 지갑 점유율의 조절 효과도 살펴보았다. 제안한 연구 모형은 Airbnb를 2번 이상 사용한 경험이 있는 고객들을 대상으로 분석하였다. 연구 분석 결과, 상대적 매력, 브랜드 동일화, 즐거움이 지각된 가치와 Airbnb에 신뢰에 유의한 영향을 미쳤다. 또한 지각된 가치는 재방문 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 Airbnb에 대한 신뢰와 주관적 규범은 재방문 의도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 지갑 점유율의 조절 효과는 나타나지 않았다. 본 연구 결과를 바탕으로 Airbnb는 고객들의 재방문 의도 형성 메커니즘을 이해하여, 마케팅 및 운영 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 한국의 한 대학에 개설된 영작문 수업에서 수사 패턴과 의미 구성을 통해 학생들의 영작문 전략을 살펴보는 것이다. 참여자는 선택 과목으로 개설된 영작문 수업의 교사와 학생들이며, 학생들이 작성한 영어 의견문과 교사와의 인터뷰가 주된 데이터이다. 데이터 분석을 위해 '주장-근거' 패턴이 사용되었다. 분석 결과, 89%의 학생들이 주장, 근거, 그리고 결론의 요소를 사용하였으며, 또한 89%의 학생들은 수업 시간에 사용된 교과서에 등장하는 모델 글의 내용을 그대로 모방하거나 혹은 미미한 수준으로 발전시켜 자신들의 글 내용을 구성하였다. 이는 작문에서 창조성과 상상력을 가장 중요시하는 교수자의 수업의도와는 매우 동떨어진 것이었다. 이러한 결과는 대학 수업에서 좋은 점수를 얻기 위한 학생들의 '수용'전략으로 해석되어질 수 있다. 본 연구의 결론은 학생들은 교사의 수업 의도와는 상관없이 재설정된 환경에서의 성공을 위해 자신들의 방식으로 영어 작문을 위한 나름의 전략을 구사한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높은 파일들을 일괄적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 이 전략에서는 일정 기간 동안 캐시의 상태가 변하지 않기 때문에 캐시 조작 비용이 거의 들지 않는 매우 효과적인 자료 구조의 사용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 log 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, LRU를 사용하였을 때보다 오히려 캐시 히트율이 증가하였으며, 캐시 내 자료 재사용율도 증가하는 장점을 보석 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 선호도 기반 게으른 캐싱전략(Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 캐시에 포함되지 못한 파일의 선호도가 크게 증가하는 경우에 성능이 떨어지는 단점을 가지고는 있다. 그러나 이러한 경우는 자주발생하지 않으며, 웹 서버를 적응적으로 구현하여 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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