본 연구에서는 가상현실에서 simulator factor [FOV (field of view)와 운행속도, frame rate의 fluctuation]를 변화시키면서 사용자들의 시지각 과제수행도, 생리신호의 변화를 관찰하였고, 가상현실 경험 전·후에 실시한 설문지 조사를 통해 심리적 영향도 알아보았다. 1) 가상현실 운행시 눈깜박임이감소하고 Pz, O1, O2 영역의 알파파가 줄어들며 텔타파가 늘어나는 생리적 변화가 나타났다. 2) 특히 가상현실에서 멀미를 보고했을때 심박률, 피부전도도가 증가하고 피부온도가 감소하는 것으로 나타났다. 멀미 보고시 나타난 변화는 교감신경계의 활동성이 증가하는 방향과 일치하였다. 3) 빠른 운행속도가 느린 운행속도보다 높은 말초혈류량 최대-최소차이값을 나타냈고, 넓은 FOV가 좁은 FOV보다 높은 심박률을 나타냈다. 좁은 화면 보다 넓은 화면 조건에서 Cz, Pz 영역의 알파파는 더 낮게 나타났고 텔타파는 더 높게 나타났다. frame rate의 fluctuation이 없을 때에 비해 있을때 더 높은 피부전도도를 보여주었다. 4) 가상현실 평가설문지 분석결과 신체적 불편감은 좁은 FOV·느린 운행속도 조건에서 가장 적은 불편감을 나타냈다. 과제수행 곤란도는 느린 운행속도에서 가장 적게 나타났고 과제수행 적중률은 느린 운행속도에서 가장 높게 나타났다. 생리신호, 과제수행 적중률, 설문지 분석결과는 좁은 FOV·느린 운행속도의 가상환경이 가장 멀미에 덜 민감하고 과제수행하기에 가장 용이한 것으로 나타났다.
무선 인터넷 환경에서 무선 인터넷 브라우징을 지원하는 휴대폰 단말기는 각 단말기 종류별로 표시 가능한 줄 수, 화면 넓이, 칼라 지원 여부 등과 같이 다양한 표현 능력을 갖고 있음에 따라, 휴대폰 단말기를 통해 클라이언트에 의해 요청된 해당 컨텐츠는 각 단말기의 표현 능력에 따라 응용 서버에 의해 적절하게 변환되어 클라이언트에게 제공되어야 한다. 그러나 변환 작업은 처리 시간이 매우 많이 소모되는 작업이므로 캐쉬를 이용하는 방법이 효율적이다. 그러나, 무선 인터넷 환경에서는 다양한 종류의 휴대폰 단말기가 존재하므로 변환된 컨텐츠는 오직 그 컨텐츠를 요청한 단말기에만 유효하도록 캐쉬에 저장되기 때문에 캐쉬에 대한 적중률이 매우 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무선 인터넷 환경에서의 이러한 캐쉬의 약점을 극복하기 위해, 모바일 환경의 응용 서버에서 다양한 단말기를 위한 컨텐츠 변환을 지원하면서도 캐쉬의 적중률을 높일 수 있는 방법을 제안하며 이에 대한 설계를 논한다.
현재 네트워크의 트래픽 부하 급증과 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 호스트 기반 네트워크와 완전히 다른 아키텍처를 가진 콘텐츠 중심네트워크(CCN)가 등장하였다. 네트워크 상 모든 라우터가 캐시 한다는 특징을 가진 CCN의 성능을 향상시키기 위해 캐시 교체 정책에 대한 연구가 매우 활발하다. 따라서 본 논문에서는 실제 네트워크 상황을 고려하여 요청되는 콘텐츠의 인기도가 끊임없이 변화하는 상황에 적합한 캐시 교체 정책을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘텐츠의 인기도가 지속적으로 변화하는 환경에서 실험하였고, 적중률 비교와 서버 부하분석을 통해 기존의 교체정책보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 스트리밍 미디어 캐슁 서버의 효율적인 캐슁을 위하여 가중치 윈도우에 기반한 캐쉬 교체 정책을 제시하고 성능을 분석한다. 제안된 캐쉬 교체 정책은 참조 횟수, 참조량, 참조 시간 등의 정량적인 인자들과 사용자 요구 주기를 적용하여 기존 캐쉬 교체 정책과 차등화된 개념을 도입하였으며, 최근 참조 경향에 높은 가중치를 부여함으로써 변화하는 콘텐츠 선호 경향에 빠르게 적응하는 구조를 제시하였다. 교체 정책 성능 분석은 시뮬레이션 환경 구축을 통해 실험하였으며 기존의 캐쉬 교체 정책인 LRU, LFU와 SEG보다 참조 적중률, 참조량 적중률, 시작 지연률과 반입량에서 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높을 것으로 예상되는 파일들을 일관적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 예측된 선호도 기반 게으른 캐싱 전략(Forecasted Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 웹 파일의 선호도를 지수평활법을 사용하여 예측하여 기존의 캐싱 전략보다 높은 캐시 적중률을 보여준다. 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 로그 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, 선호도의 예측이 정확할수록 높은 캐시 적중률을 나타낸다. 이는 엘 파일의 선호도 예측 기법에 대한 연구를 통해 캐시의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
행정 빅데이터를 활용하는 예측 모형을 운영하기 위해서는 정책의 변화 및 변동성 심한 데이터의 특성이 고려가 되어야만 한다. 이런 상황을 고려하여 본 연구에서는 Cut-off Voting Classifier(CVC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 여러개의 약 분류기를 활용하여 적중률이 급격하게 하락하는 것을 방지하는 알고리즘이다. 본 연구에서는 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 성능을 검증한다. 성능검증 결과 급격하게 예측모형 적중률이 하락하는 상황에서도 안정적으로 예측률을 유지한다는 것을 입증할 수 있었다.
본 연구는 쌀과 현미의 연산 또는 신 구곡 판별법을 개발하기 위하여 쌀의 저장기간 동안 변화되는 지방의 일종인 인지질 성분을 지표물질로 이용하여 쌀과 현미의 신 구곡 판별식을 작성하였고 미지의 시료를 이용하여 판별식 검증을 수행하였다. 또한 벼의 저장 온도와 시기에 따른 인지질 지표의 판별정확도를 분석함으로써 인지질 지표의 실용적인 활용 가능성을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 인지질 지표를 이용하여 쌀에 대한 판별식을 작성한 결과 쌀의 연산별 분류적중률은 90%, 신 구곡의 분류적중률은 97%로 나타나 연산 판별식보다 신 구곡 판별식의 적중률이 높게 나타났다. 따라서 신 구곡 판별식을 쌀의 판별식으로 확립하였고 연산을 알고 있는 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 판별식 정확도는 1차 분석에서는 82%, 2차 분석에서는 80%로 나타났다. 2. 현미에 대한 인지질 지표의 신 구곡 분류적중률은 96%로 나타나 95%이상의 적중률을 보여주었으므로 현미의 신 구곡 판별식을 확립하였다. 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 93%로 나타나 판별 정확도가 쌀에 비해 높게 나타났다. 현미는 백미에 비해 지방 함량이 많기 때문에 신곡과 구곡 간의 인지질 함량의 차이가 크게 나타나는 경향이었다. 3. 저장온도와 시기에 따른 쌀의 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기확립된 쌀의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 쌀의 정확도는 57.9~92.1%로 나타났고, 저온 보관된 쌀의 정확도는 86.8~94.7%의 범위로 나타났다. 쌀의 경우 저장 온도와 시기에 따라 판별되는 정확도가 달라졌고 저온 보관된 시료가 상온 보관된 시료에 비해 시기별 판별 정확도의 차이가 적은 것으로 나타났다. 4. 현미의 저장온도 및 시기에 따른 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기 확립된 현미의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 현미의 정확도는 94.7~100%로 나타났고, 저온 보관된 현미의 정확도는 92.1~100%의 범위로 나타났다. 현미의 경우 쌀에 비해 지방함량이 많고 강층의 존재로 산패가 더디게 진행되기 때문에 저장온도 및 시기에 상관없이 92%이상의 판별 정확도를 나타내었다.
지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms
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[게시일 2004년 10월 1일]
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