본 논문에서는 진급추천 문제를 과학적이고 체계적으로 시행하기 위한 방안으로 정량적인 요소들과 불확실하고 모호한 정성적인 요소들을 고려하여 최적의 진급 대상자를 선정하는 다기준 순위결정 모델이 제시되었다. 모델은 평가요소에 대한 중요도 계산과 의사결정자들이 부여한 각 대상자들의 평가치를 통합하여 우선순위를 결정하는 방법을 제공한다. 진급추천 심사는 공정성, 객관성, 투명성의 확보를 통해 신뢰성 있는 심사 결과를 제시할 수 있어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 (가) 인사 관련 전문가들이 평가요소를 결정 (나) Internet을 이용하여 전자식 명목집단법으로 평가요소에 대한 중요도 결정 (다) 심사위원들이 진급 대상자별, 평가요소별로 평가 등급을 부여 (라) 심사위원들의 점수를 통합하여 순위를 결정하는 절차를 제시하였다. 평가등급의 부여는 퍼지이론의 소속함수을 응용하여 나타내었으며, Simulation을 통해 적정수의 심사위원 수를 결정하는 방법도 함께 제시되었다.
폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.
플라즈마와 혈액의 상호작용 특성을 파악하기 위해 혈액응고 실험을 하였다. 생체에 적용 가능한 바이오 플라즈마 소스를 개발하여 다양한 조건으로 혈액에 플라즈마를 조사하였다. 혈액 응고의 정량적인 측정 방법으로 혈액의 저항을 측정하였다. 본 실험에 사용된 플라즈마 제트 장치는 의료용 바늘과 유리관, 외부 접지로 이루어져 있다. 플라즈마 제트 장치는 고전압 전극이 유리관 안에 위치하고 접지 전극이 유리관 바깥에 위치한다. 의료용 바늘을 통해 Ar gas를 주입하며, 약 2 kV의 전압을 인가하여 방전시켰다. 자연적으로 혈액을 응고시킨 경우, 칼슘 클로라이드를 첨가하여 응고시킨 경우, Ar gas 및 온풍을 단독적으로 불어넣은 경우, 그리고 플라즈마 제트를 조사한 경우로 나누어 실험을 진행하였다. 두개의 떨어진 전극 사이에 일정량의 혈액을 배치시켜 저항을 측정하여 응고 정도를 파악하였다. 플라즈마 제트를 조사하였을 경우 아무것도 처리하지 않은 자연상태의 혈액보다 혈액이 응고되는 속도가 빠르게 나타났다. Ar gas와 온풍을 단독으로 불어넣어 준 경우와 혈액 표면이 응고되었으나, 약 20초가 지나면 다시 원래 상태의 혈액으로 돌아감을 확인하였다. 플라즈마 제트를 혈액에 조사했을 때는 혈액이 이전의 혈액 상태로 돌아가는 경향이 나타나지 않았다.
도핑 되지 않은 반 절연 LEC GaAs내의 EL2와 얕은 준위 분포를 영상화하기 위해 대역단 적외선 영상 기법을 활용했다. 대역단 적외선 투사 매핑에 근거한 본 기법은 분석 속도가 빠르고 비파괴적인 방법이다. EL2 흡수 영상이 콘트라스트 반전되는 대역단 부근에 대한 정량적인 해석은 아직 보고되지 않고 있다. 본 논문은 대역단 부근에서 영상의 특정 부분(cell, wall)에 대한 포토퀀칭 메커니즘의 스펙트럼-, 공간- 및 온도- 종속성을 논하고 있다. 결함 부분별(EL2w, EL2b)로 포토퀀칭 개시점이 다른 것은 불순물 종류의 차이로 인한 서로 다른 전기적 작용에 기인한 것으로 해석할 수 있다. 전위(dislocation) 밀도가 높은 곳에서는 EL2b 밀도는 약간 적은 반면 EL2w 밀도는 보다 많다는 것을 정량적 해석으로부터 확인 했다.
최근 국토의 효율적 관리 및 이용을 위한 기초자료로서 항공사진은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 항공사진의 품질은 여러 가지 이유로 인하여 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 국내 항공사진 품질의 향상을 목적으로 국내 항공사진 촬영 및 처리에 대한 객관적인 기술수준과 현황을 조사하였으며, 선진 외국의 항공사진 촬영 및 처리에 대한 규정과 비교하여 국내 규정 및 작업방법의 문제점을 분석하였다. 분석한 결과 시급히 개선되어야 하는 문제점은 크게 객관적이고 정량적인 기준의 미비와 사용 장비의 노후화 및 성능저하로 나타났다. 먼저 국내에 적용가능한 객관적이고 정량적인 기준을 도입하기 위하여 국내외 규정과 작업방법을 비교 분석하여 촬영계획, 촬영조건, 필름처리 등에 대한 적합한 기준 및 방법을 단계별로 제시하였다. 또한, 객관적이며 정량적인 품질검사방법으로 기준 피사체에 대한 시험노출과 필름의 농도측정을 제안하였다. 국내 항공사진 촬영장비의 경우 외국의 기준을 만족하는 장비가 국내에서 사용되는 전체 장비의 절반이하인 현실을 고려하여 점진적인 개선방안을 제안하였다.
최근 정상 데이터와 일부 비정상 데이터를 보유한 환경에서 딥러닝 기반 준 지도 학습 이상 탐지 기법이 매우 효과적으로 동작함이 알려져 있다. 하지만 사이버 보안 분야와 같이 실제 시스템에 대한 알려지지 않은 공격 등 비정상 데이터 확보가 어려운 환경에서는 비정상 데이터 부족이 발생할 가능성이 있다. 본 논문은 비정상 데이터가 정상 데이터보다 극히 작은 환경에서 준 지도 이상 탐지 기법에 적용 가능한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법인 ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere)를 제안한다. ADA-PH는 정상 데이터를 잘 표현할 수 있는 초구의 중심으로부터 상대적으로 먼 거리에 위치한 샘플에 대해 적대적 섭동을 추가함으로써 비정상 데이터를 생성한다. 제안하는 기법은 비정상 데이터가 극소수로 존재하는 네트워크 침입 탐지 데이터셋에 대하여 데이터 증강을 수행하지 않았을 경우보다 평균적으로 23.63% 향상된 AUC가 도출되었고, 다른 증강 기법들과 비교했을 때 가장 높은 AUC가 또한 도출되었다. 또한, 실제 비정상 데이터에 유사한지에 대한 정량적 및 정성적 분석을 수행하였다.
터보분자펌프의 배기성능은 회전자가 돌고 있을 때 순방향과 역방향으로의 배기속도(통과확률$\times$입구컨덕턴스) 및 두 방향으로의 기체 유량(배기속도$\times$입구 압력)의 상호관계에 의해 영향을 받는다. 펌프의 성능을 나타내는 가장 중요한 항목인 배기속도는 순유량, 즉 반대 방향으로의 유량의 차이를 흡기구 압력으로 나누어준 것이며, 최대압축비는 순방향 배기속도를 역방향 배기속도로 나누어준 것이다. 이들 방향성 고유특성은 서로 영향을 미치고 있으며 양쪽 입구 압력 모두의 함수이므로 관련 요소들을 서로 구분하기가 힘들지만 배기속도와 최대압축비의 측정결과를 잘 분석하면 준정량적인 해석이 가능하다.
본 연구는 벤처캐피탈의 투자심사단계 및 투자 이후 사후관리단계에서의 리스크 관리·활용과 투자성과 사이의 관계를 살펴보았다. 즉, 투자심사단계에서는 투자대상기업을 발굴한 벤처캐피탈의 리스크 분석 및 대응방안의 활용수준과 투자성과와의 관계를 규명하였고, 사후관리단계에서는 리스크 관리를 위한 모니터링 활동과 투자성과와의 관계를 규명하였다. 본 연구에서는, 첫째, 투자심사 단계에서의 경영리스크 및 재무·법률 리스크 분석 및 활용 수준이 정량적인 투자성과, 특히, 특허 등록수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 벤처캐피탈의 주요 역할인 투자 이후의 모니터링에 대하여는, 주관적 투자 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 투자대상기업을 발굴하여 리스크 관리 중심으로 투자를 심사·집행하고, 투자 이후 리스크 관리 중심으로 투자기업의 가치를 증대하기 위하여는 벤처캐피탈리스트의 역할이 특히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 투자기업이 보유한 자원·역량에 한계가 있다는 점을 고려할 때, 벤처캐피탈의 역량이 투자기업에 지원되는 것은 해당 기업이 지속적으로 성장하기 위한 바탕이 될 것이다.
최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.
최근 산악터널의 지반조사에 전기 및 전자탐사를 실시하는 사례가 증가하고 있으며 지반의 전기비저항을 이용한 터널지반의 정량적 평가수법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 암석의 전기비저항과 탄성파속도가 각각 암석의 공극율과 밀접한 관계가 있는 것을 이용하여 지반의 전기비저항으로부터 탄성파속도를 환산하는 수법을 제안한다. 또 이 수법을 이용하여 실제터널에 있어서 지반의 전기비저항으로부터 탄성파속도를 환산하여 암반분류를 행하여 지보패턴을 설정하고 이를 실제 터널시공에 있어서 설정한 지보패턴과 비교함으로써 그 적용성을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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