기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 수도권 대학생을 대상으로 한 Fuzzy AHP 기반의 이동통신사 신정을 위한 의사결정모델을 제안한다. 고객이 이동통신사를 선택할 때 이동통신사의 수많은 경쟁적인 그리고 상호보완적인 요소들로 인해 의사결정을 내리는 것이 용이하지 않다. 고객이 최적의 이동통신사를 결정하기 위해서는 요금, 다양한 서비스, 부가 기능 등과 같은 서로 다른 정량적 그리고 정성적 요소들을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 대학생들이 고객으로서 이동통신사를 선정할 때 다양한 정량적 그리고 정성적 요소들을 고려할 수 있는 퍼지 AHP 기반의 모델을 제안한다. 특히, 퍼지 이론은 불활성설과 애매모호한 문제를 다루기 위해 적용되고 또한 정량적 요인들을 피지수로 바꿀 수 있는 선형정규화 모델을 개발한다. 수도권 대학생들을 대상으로 한 사례 연구는 제안 모델의 유용성과 고객들이 이익을 위해 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줄 수 있음을 보여준다.
다양한 정보기기들의 복합화 형태로 진화하는 차세대 텔레매틱스 시스템에서는 운전자의 안정성 확보와 workload 감소가 중요한 이슈로 대두되어 Interface의 단순화, GUI Interaction의 극복 등의 대한 문제해결이 중요시 되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자의 mental model를 고려한 운전자의 자유로운 navigation을 지원할 eyes-free 기술인 haptic interface를 지원하는 모델 개발을 목표로 기존 haptic interface를 지원하는 기기들의 문제점을 도출하고 차세대 텔레매틱스 시스템의 분석을 통해 기능적 요구사항을 정의하였다. 이를 기반으로 사용자에게 haptic interface를 통한 interaction을 제공함으로써 차세대 텔레매틱스 시스템을 지원하는 conceptual model을 개발하였다. 또한 haptic device design시에 고려되는 평가지표들을 선별하여 평가지표의 계층적 구조도를 작성한 후 AHP평가 모델을 개발하여 haptic device design 시의 중요 고려사항을 도출하고 중요도를 산정하여 초기 design 단계에서의 prototype에 대한 객관적이고 정량적인 평가를 제공하였다.
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
먹이망은 군집의 종구성과 종간 관계를 나타내줄 뿐만 아니라 먹이망을 구성하는 요소를 정량화하여 구조를 분석하고 이해하는 데 유용하다. 먹이망에 관한 연구는 군집의 영양 패턴, 피식자와 포식자 사이의 개체군 동태, 생태계 안정성, 생태계 내 물질/에너지 흐름 등의 이해에 도움을 준다. 먹이망 모델은 생태계 군집의 종간 관계 복잡성을 이상적으로 표현해 주며 자연 생태계에서 관찰된 유형에 대한 정보를 제공해주므로, 먹이망 모델은 대상 군집의 특성과 동태를 연구하는 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 사용되는 주요 먹이망 모델을 정적 모델과 동적 모델의 유형으로 구분하여 주요 모델의 특성과 적용 사례를 고찰하였다. 정적 모델로 Ecopath 모델이 많이 사용되고 있고 이는 동적 모델인 Ecosim과 연계되어 Ecopath with Ecosim으로 통합되어 사용되고 있다. 또한 동적 모델로 독성물질 특성 등의 영향을 분석하고자 하는 경우 AQUATOX 모델이 많이 사용되고 있다. 효율적인 먹이망 모델을 구축하기 위해서는 대상 생태계의 생물 요소들 사이의 섭식선호성 관계가 충분히 파악되어야 하고 또한 주요 환경인자들이 이들 생물에 미치는 영향에 대한 기초자료 수집이 필요하다. 효율적인 생태계 관리를 위해서는 환경변수만을 고려하는 관리가 아닌 환경과 생물 특성과 관계, 그리고 먹이망을 같이 고려하는 생태계 수준의 연구가 요구된다.
최근 딥러닝 기반의 얼굴 초해상화 연구는 일반적인 영상에 대한 초해상화 연구와 달리 인간의 얼굴이 가지는 구조적 혹은 의미론적인 특성을 반영한 안면 랜드마크 정보, 주요 영역 딕셔너리와 같은 사전 및 참조 정보를 사용하여 우수한 초해상화 결과를 보였다. 그러나 얼굴에 특화된 사전 정보를 사용할 시 추가적인 처리 소요 시간과 메모리를 요구하는 단점이 존재한다. 본 논문은 앞서 언급한 한계점을 극복하고자 지식 증류 기법을 활용한 효율적인 초해상화 모델을 제안한다. 주요 얼굴 영역 기반의 딕셔너리 정보를 사용하는 선생 모델에 지식 증류 기법을 적용하여 추론 시 랜드마크 정보와 부가적인 딕셔너리 사용이 필요 없는 학생 모델을 구축하였다. 제안하는 학생 모델은 특징맵 기반의 적대적 지식 증류를 통해 얼굴 주요 영역 딕셔너리를 가지고 있는 선생 모델로부터 학습을 진행하였다. 본 논문은 제안하는 학생 모델의 실험 결과를 통해 정량 및 정성적으로 우수함을 보이며 선생 모델의 연산량에 비해 90% 이상 절감되는 효율성을 증명한다.
최근 제품에 있어서 가치는 기능성을 제공하는 측면에서 점차 사용성과 감성을 중요시하는 방향으로 변화하고 있다. 최근의 혁신적인 제품을 보면 사용성과 감성적인 가치가 기술개발의 방향성까지 결정하는 등 제품개발에 있어서 감성과 사용성 가치의 중요성은 더 더욱 커지고 있다. 또한 감성과, 사용성에 대한 정확한 예측은 제품의 개발 방향뿐만 아니라, R&D의 방향성을 결정짓기 때문에 이와 같은 Value를 표현할 수 있는 정확하고 신뢰성 있는 모델의 중요성 갈수록 높아지고 있다. 하지만 제품개발에 있어서 감성과 사용성으로 대변되는 User Experience 가치 제공은 기능성, 신뢰성 등의 기존가치와는 달리 소비자, 사용자로 대변되는 Human에 대한 더 높은 이해가 필수적이나, 관련 지식의 부족 및 통계적 정량화, 객관화 어려움 등으로 제품의 가치로 연결시키기에는 많은 어려움이 있는게 사실이다. 본 논문에서는 감성과 사용성 등을 고려한 제품 가치 체계(Product Value Structure)에 대해서 살펴보고, 아울러 이러한 가치를 고려한 제품개발 패러다임의 변화에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 기존의 감성 사용성에 대한 방법론에 널리 활용되는 통계적 귀납적 방법론 외에 인지과학(Coginition Technology)을 활용하여 연역적 방법론에 대해서도 고민해보고자 한다. 특히 Iphone의 UI 특성을 통해 Innovation Company가 인지과학적인 Approach를 어떻게 제품개발에 적용하고 있는지에 대해서 알아보고자 한다.
도시지역 대기오염에 의한 건강 위해도 정보는 시민들 삶의 질을 점검하는데 중요하다. 이에 따라 대도시 지역의 여러 오염원들로 부터 배출되는 대기오염물질의 양과 그로 인한 인체 위해도를 시민들이 스마트 폰과 같은 일상적인 통신수단으로 확인할 수 있는 시스템을 설계하고 우리나라 대도시 지역에 적용하는 실험을 하였다. 설계된 시스템에서는 도시 대기로 배출되는 오염물질의 일별 배출량 값들을 산출하고 건강 위해도 인자들을 적용하여 잠재적(potential) 수명 단축 일 수로 정량화한 뒤, 사용자 모델을 통한 적응형 데이터로의 경화량 과정을 거친 후 모바일 기기로 전달되게 된다.
폐기물과 오염물질 투기로 인해 발생된 오염지의 복원은 1980년대 초반 미국이 본격적으로 시도하여 현장조사, 위해도 평가, 타당성 검토의 3단계를 거쳐 복원대책을 수립하는 정형이 이루어졌다. 이 정형에서는 먼저 현장조사로 오염상태에 대한 자료를 수집하고 위해도 평가로 오염도가 인체와 환경에 미치는 위해도를 정량화하며 타당성 검토에서 위해도를 제거하기 위한 각종대안을 검토하여 최종안을 선정한다. 이 과정 자체는 합리적이었으나 여러 가지 시행착오를 거치며 과잉대책이 남발되고 사업효과도 미흡하여 점차 예산낭비의 대표적인 사례로 비판이 제기되었다. 시행착오의 가장 큰 기술적 원인은 위해도 평가와 별개로 타당성 검토를 수행하며 비현실적인 완벽복원을 추구한 탓이며 이를 극복하려는 최적화 기법이 90년대 초반에 소개되었다. 이 최적화기법은 타당성 검토단계에서 각 대안의 잔류 위해도를 산정하고 해당대안의 비용과 비교하여 위해도를 허용수준으로 줄이는 최소비용 대안을 발견하는 방법이다. 이 최적화기법을 실제 프로젝트에 적용한 결과 복원대책 수행에 기대 이상의 비용절감을 이루고 정부의 수용도도 높았다. 특히 정비대책에 현장조건의 특성을 활용하는 창의적 대안을 도입하면 효과를 극대화 할 수 있는 바 두 가지 사례를 소개하였다. 앞으로 상당한 투자가 예상되는 폐광오염 문제에도 이 기법을 적용하면 비용과 효과를 최적화할 수 있을 것으로 기대되어 그 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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