무인기를 위한 자율 시스템은 임무 목표, 임무 상황, 무인기의 상태를 기반으로, 목표 달성을 위해 현재 수행할 행동을 결정하는 의사결정 능력을 가진다. 본 논문에서는 지형 충돌 위험이 있는 저고도 운용, 방문 순서를 변경하지 않아야 하는 항로점 집합, 임무 대상 객체의 위치 불확실성 등 현실적인 제약조건 하에서 감시정찰 임무를 자율적으로 수행할 수 있는 의사결정 시스템과 이러한 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 임무 정의를 제시한다. 제안한 의사결정 시스템을 Hardware-In-the-Loop Simulation 환경에서 현실적인 임무 상황을 반영한 3종의 시나리오를 통해 검증한다. 무인기의 비행 경로와 임무 상황에서 의사결정 시스템이 선택한 행동을 시뮬레이션 결과로 제시하고, 그 결과를 논의한다.
본 연구는 국내 농촌지도인력 역량모델 개발을 위한 기초 연구로서 역량의 정의, 역량모델 개발방법, 인적자원개발을 위한 역량모델 활용 현황에 대한 문헌을 고찰하였다. 역량은 사용되는 상황이나 맥락에 따라서 다양하게 정의되고 있어 사전적인정의와 다양한 연구자들의 역량의 정의에 대한 이론, 특정한 조직이나 직업군에서 사용되고 있는 역량의 정의를 비교 분석하였으며, 결과적으로 역량은 개인의 역할 수행과 직무성과와 상관관계가 있으며 훈련과 개발을 통하여 개선되어질 수 있는 관련된 지식, 기술, 태도의 집합체로 정의하였다. 역량모델을 개발하는 방법도 다양한데, 초기단계에서는 탁월한 직원과 일반직원의 특정한 업무추진사례를 인터뷰와 관찰을 통하여 분석하여 이들 간에 차이를 가져오는 특성이나 행동을 추출하는 직무역량진단법이 주로 활용되었다. 이 방법에는 많은 비용과 시간이 소모되어 이를 간소화한 여러 가지 방법이 개발되었다. 또한 기존 직원 특성 분석보다 다양한 정보원과 미래에 대한 가정을 활용하여 바람직한 직무 결과와 역량, 역할을 추출하는 방법도 개발되었으며 직업이 빠르게 변화하는 시대적인 특성상 이런 방법의 활용이 확대되고 있다. 이런 다양한 방법 중 역량 모델을 활용할 직무나 조직의 특성에 맞는 방법을 선택하여 적용하여야 한다. 역량모델을 활용한 인적자원개발을 통하여 기업뿐만 아니라 정부조직에서도 효율적인 직원 역량 개발, 개인과 조직의 성과 향상 등의 효과가 나타나고 있으며, 앞으로 농촌지도조직에서도 지도인력 역량 개발과 지도사업의 효율성을 향상을 위하여 역량모델을 개발 활용할 필요성이 있다.
최근 저작권에 대한 인식이 높아지면서 도서관을 둘러싼 저작권 문제가 발생하기 시작하였다. 이는 도서관이 저작물의 대량적 집합소이자 이용처이기 때문인데, 디지털도서관의 구축으로 인해 이러한 저작권 문제는 더욱 대량적이고 첨예해지리라 본다. 따라서 이 연구에서는 법률을 준수하면서 적정한 서비스를 전개하기 위한 대학도서관의 저작권 수용 정책의 표준안을 제시하였다. 특히 대학도서관의 특징으로 인해 저작권 문제가 발생하는 학위논문 서비스, 지정자자제도, 원문제공 서비스, 자료의 홈페이지 게시, 링크, 비도서 자료와 관련된 저작권 문제를 중심으로 도서관 및 이용자들의 행동지침을 제안하였다.
본 연구는 MMORPG의 커뮤니케이션 활성화에 큰 영향을 미치는 제작 콘텐츠를 분석하였다. 게임 월드에 영향을 미치는 요소들을 조합하여 4가지 상황을 설정하였다. 각 상황에 따른 가상 플레이어가 선택하는 행동의 집합을 플레이어 시나리오로 정의하였다. 그 결과 콘텐츠 활용 편향성과 기술 숙련의 진입장벽 등의 문제를 발견하였다. 본 연구는 MMORPG 개발 단계에서 적용 가능한 기초적인 분석 방법을 제시하였다는 점과 제작 콘텐츠 설계에서 고려해야 할 요소를 밝혔다는 점에 그 의의가 있다.
이 연구는 생활시간 연구를 위한 두 도구를 비교한다. 시간일지와 경험표집법, 이전의 연구들이 이 두 도구가 집합적 측정치에서 유사하다는 것을 보여 왔지만, 각 도구의 개별기록의 일치율을 비교한 연구는 없었다. 이 두 도구에 모두 응답한, 시카고 대학의 알프레드 슬로안 센터에서 행해진 500가족 스터디의 일부 표본을 통하여, 이 연구는 두 도구를 비교하고 상대적 장단점을 평가하였다. 연구결과는 시간일지가 보다 덜 편향된 행동시간 측정치를 제공하는 데 반해, 경험표집법이 일상생활에 대해 보다 구체화된 서술을 가능하게 함을 시사하고 있다. 후속연구를 위한 함의가 논의되었다.
본 연구의 목적은 1993년에 미국에서 도입된 변동요율제도(risk-based deposit insurance system)의 도입으로 인한 미국은행들의 위험.이윤추구행동의 변화와 이러한 변화에 대한 주식시장 투자가들의 평가에 대한 실증적분석에 있다. 1989-1995년간 82개 미국 상장은행들을 대상으로 한 분석 결과 변동요율제도의 도입이후에 고(高)위험수준 은행, 즉 비싼 보험료를 부과받게 될 은행들의 위험추구는 저(低)위험수준 은행, 즉 낮은 보험료를 부과받게 될 은행들의 위험추구에 비하여 유의적으로 낮아졌음을 발견하였으며 이러한 결과는 은행산업의 안정을 도모하기 위하여 도입된 변동요율제도의 유효성을 뒷받침하여 주는 결과라고 할 수 있을것이다. 한편 변동요율제도하에서 고(高)위험.고(高)보험료로 인하여 위험추구가 많이 감소된 은행들은 위험추구의 감소로 인한 기대이윤(expected profit)의 감소를 이자율마진의 유리한 조정을 통해 은행고객 즉 예금자와 대출자들에게 집합적으로 전가함으로써 다소 만회할 수 있었다. 그러나 이러한 이자율마진의 유리한 조정은 위험추구의 감소로 인한 기대이윤의 감소를 완전히 상쇄하지는 못하였으며 따라서 주식시장 투자가들의 일반적인 평가는 변동요율제도하에서 위험추구가 많이 감소된 은행 즉 고(高)위험.고(高)보험료 은행의 주가수익율이 저(低)위험 저(低)보험료 은행의 주가수익을 보다 대체로 많이 하락하는 것으로 나타났다.
USN 미들웨어는 여러 사이트에서 발생하는 센서 정보를 수집하여, 판단하고, 조치를 취하는 기능을 가지고 있다. 한 개 센서 데이터로부터 상황을 결정하는 것은 해당 데이터의 오류나 전체를 반영하지 않을 수 있기 때문에 부적절하다. 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 '그룹'이라는 개념을 도입하였다. 그룹은 같은 장소에 같은 조건에 행동하는 센서의 집합이다. 예를 들어 특정 방에서 모든 화재 센서는 미리 정의된 동일한 특정 온도에 도달하면 버저를 울린다. 이때 이들 센서들은 동일한 한 개의 그룹에 속하는 것이다. 지능형 USN 미들웨어의 모든 판단은 이러한 그룹에 기반하여 이루어진다. 본 연구에서는 그룹에 기반한 미들웨어의 지능형 규칙에 대하여 연구를 하였다.
신뢰는 다른 상대가 특정한 행동을 할 것이라고 믿는 정도를 나타내는 주관적인 확률값으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 신뢰값을 결정하는 데서 고려되는 기질신뢰, 일반신뢰, 상황신뢰를 모두 고려하고, 또한 상대에 대한 명성정보를 이용하는 종합적인 퍼지 신뢰모델을 제안한다. 제안한 모델은 거래에 대한 평가결과들에 대해서 만족하는 정도를 퍼지집합으로 나타내고 평가 항목에 대한 중요도를 ${\lambda}$-퍼지측도의 성질을 만족하도록 설정하고, 평가항목별 만족정도를 Sugeno 퍼지적분을 이용하여 결합하는 방법을 사용한다.
본 연구는 전국의 어린이급식관리지원센터 직원(센터장을 제외한 팀장, 팀원)을 대상으로 업무 수행 시 난이도 인식 및 효율적 업무 수행 방안에 대해 조사하여 어린이급식관리지원센터 사업의 효과를 높이고 직원들의 직무만족을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 2013년 이전에 개소한 기존센터 19개, 154명의 직원, 2013년 이후에 개소한 신규 센터 11개, 73명으로 총 30개 센터, 227명의 직원을 대상으로 이루어졌다. 출장의 빈도가 높은 영양 및 위생 안전관리 순회방문업무, 어린이, 조리원 대상 방문교육 업무를 담당하고 있는 직원들에게서 공통으로 '지도를 위한 출장 후 체력 소모가 커 업무에 집중이 어렵다'가 높게 응답되었다. 영양 및 위생 안전관리 순회방문업무, 조리원 대상 방문교육 업무를 담당하고 있는 직원들에서는 '어린이 급식소에 상주하는 영양사가 아니기 때문에 개선이 필요한 부분에 대한 계속적인 피드백이 어려워 행동 변화를 이끌어내기가 어려움'이 높게 응답되었다. 대상별 집합 교육에 대한 의견으로 '집합 교육 시간이 원장, 조리원, 교사의 업무 시간과 겹쳐 참여율이 저조'가 3.97점, 재정관리에 대한 의견으로 '센터 위탁 기관 내 규정, 지자체의 예산 사용 규정, 식약처 규정이 달라 혼선이 옴'이 4.13점으로 높게 나타났다.
특징 선택은 기계 학습에서 분류의 성능을 높이기 위해 사용되는 방법이다. 여러 방법들이 개발되고 사용되어 오고 있으나, 전체 데이터에서 최적화된 특징 부분집합을 구성하는 문제는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 생태계 모방 알고리즘은 생물체들의 행동 원리 등을 기반으로하여 만들어진 진화적 알고리즘으로, 최적화된 해를 찾는 문제에서 매우 유용하게 사용되는 방법이다. 특징 선택 문제에서도 생태계 모방 알고리즘을 이용한 해결방법들이 제시되어 오고 있으며, 이에 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 특징 선택 방법을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 잘 알려진 생태계 모방 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)과 파티클 집단 최적화 알고리즘(PSO)을 이용하여 데이터에서 가장분류 성능이 우수한 특징 부분집합을 만들어 내도록 하고, 최종적으로 개별 특징의 사전 중요도를 설정하여 생태계 모방 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 개별 특징의 우수도를 구할 수 있는 mRMR이라는 방법을 이용하였다. 이렇게 설정한 사전 중요도를 이용하여 GA와 PSO의 진화 연산을 수정하였다. 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안한 방법들의 성능을 검증하였다. GA와 PSO를 이용한 특징 선택 방법은 그 분류 정확도에 있어서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그리고 최종적으로 제시한 사전 중요도를 이용해 개선된 방법은 그 진화 속도와 분류 정확도 면에서 기존의 GA와 PSO 방법보다 더 나아진 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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