현 연구는 개별 건물에 대한 지진취약도 예측 및 특정 관심 지역 내 전체 건물의 안전 상태를 예측하는 방법의 제시에 그 목적이 있다. 현 연구의 범위는 지진피해 저감 연구 중, 예방 활동에 속하는 시뮬레이터 모델개발, 모델 유효성 검증을 포함한다. 연구의 대상은 지역 건물 시스템이다. 선행연구 조사 결과, 국내의 지진 예측 모델링 및 그 결과를 GIS를 활용해 적용한 사례의 성과는 아직은 미비한 것으로 판단되었으며, 이를 다소간이나마 개선하기 위한 방편의 일환으로 현 연구가 진행되었다. 국내·외 총 348개의 데이터를 사용해 통계 분석이 실시되었다. 일련의 통계 분석 결과, 최적화 척도법에 의한 모델이 개발되었고, 모델의 예측 정확도는 87%로 산정되었다. 통계 분석을 통해 개발된 모델식을 지역 건물 시스템의 지진취약도 예측에 적용하기 위해, 공간 분석 기법이 활용되었다. 서울시 구도심과 신도심의 특성을 대표하는 강남구와 종로구 그리고 종로구와 지반 조건이 유사한 은평구를 대상 지역으로 선정하였고, 분석 결과 건물을 대상으로 강남구가 종로구와 은평구에 비해 위험한 것으로 예측되었다.
장해전자파의 스펙트럼은 일반적으로 넓은 주파수범위에 분포하며, 파형도 불규칙하게 변한다. 보통 잡음의 측정은 규정된 통과대역폭을 갖는 수신기에 의해 수신, 증폭하여, 그 출력을 전압계에 지시시 키는 방법에 의하는데, 수신기의 선택도 특성이나 전압계에 사용하는 검파기의 방식이 다르면 동일한 잡음 이라도 그 측정결과는 일반적으로 같은 값으로는 되지 않는다. 따라서 측정에 있어서는 잡음의 어떠한 성 질을 측정대상으로 하는가에 따라 측정기의 방식을 선택하는 것이 필요하다. 장해전자파의 성질을 나타내 는 물리량으로서는 실효값, 첨두값, 평균값 등이 있으며, 또한 장해전자파의 물리적성질을 구하는 것이 아 니고, 통신이나 방송의 수신에 대한 장해의 정도를 구하기 위한 측정에서는 장해에 대한 수신자의 주관적 인 평가를 측정의 척도로 하는 것이 바람직하다.
이 논문에서는 여러 종류의 고객을 서비스하는 멀티클래스 손실시스템의 상태를 마코프 확률과정으로 표현하고 분석하는 방법을 연구한다. 특히 손실시스템에 대한 유니트 개념을 설명하고 등확률 유니트 배정을 운용하는 경우를 중점적으로 다룬다. 상태방정식을 이용하여 극한확률을 구하는 방법을 연구하고 손실확률 등의 성능척도를 산출한다. 간단한 시스템에 대한 분석을 통하여 일반적인 시스템의 특성을 알아본다.
물류네트워크에서 다루는 문제들은 물류거점의 입지문제, 물류거점의 재고문 제, 수배송문제로 크게 분류해 볼수 있으며 특히 이들 각 문제들은 복합적으 로 관련되어 있는 것이 사실이다. 이러한 물류네트워크모형을 수리적으로 표 현해보면 대규모 혼합 정수계획법이 되어 최적 해를 구하기가 매우 어려울 뿐더러 현실적으로 유리된 가정이 불가피하다. 수리모형의 비현실적인 가정 들을 가능한 줄이고 현실적으로 응용 가능한 방법론을 제시하는 것이 본 연 구의 목적이다. 때문에 단일 최적 해를 찾는 수리계획법 대신 대안별로 분 석.비교평가 할 수 있는 네트워크 시뮬레이션 기법을 이용하였다. 평가척도 는 비용인자와 서비스 수준을 이용하지만 시뮬레이션 기법의 유연성으로 인 해 다양한 평가인자를 접목시킬수 있는 가능성을 제공하였다. 현실성과 실용 성에 주안을 둔 본 연구는 프로그래밍 되어 분석 및 계획수립과정에 활용되 어질수 있다.
바이링걸의 인지증고령자와의 보다 유효한 커뮤니케이션의 가능성의 검토를 목적으로, 이문화를 배려한 모국어에 의한 개인 회상법을 이용한 회화를 실시했다. 회화는, 재일 코리안의 문화를 배려한 특별 양호 노인홈에 입주중이며 중도의 인지증 바이링걸 고령자 4명(모두 여성, 평균 88세)의 협력하에 실시했다. 모국어와 일본어의 장면에서, 개인 회상법에 의한 회화 내용과 감정 표출에 차이가 발생하는가의 관점에서 양 회화장면의 비교 분석을 실시했다. 그 결과, 중증의 인지증고령자라고해도 바이링걸의 특징인 자연스러운 코드 스위칭(Code-Switching;CS)가 관찰되었다. 즉, 과거의 학습이나 경험에 의해 축적된 모국의 언어 형식을 사용하는 기능이 잔존 능력으로서 잠재하고있는 것이 밝혀졌다. 덧붙여 ERiC 감정 반응 평가 척도를 이용해 관찰한 결과, 일본어의 장면보다 모국어의 장면에 대해 긍정적 감정의 풍부함이 관찰되었다. 이상으로, 바이링걸의 재일 코리안 인지증고령자 1세와 모국어를 이용한 회상법에 의한 회화는, 바이링걸의 특징을 기초로한 하나의 유효한 어프로치라고 생각된다.
The new square electro-magnetic chuck, which is using for the clamping devices on a grinding machine, is developed in this study to improve the convenience of grinding works. The various kinds of structures are recommended to find the most adequate magnetic characteristics through the analytical approach using finite element methods. The analyzed results are retrofitted to solve the drawbacks of previous models step by step by considering the magnetic fields, strength and distribution of drag force, and thermal deformations of chuck. such as high parallelism and flatness. Finally the best recommended models is designed to satisfy the KS specifications required for the commercial magnetic chuck. The prototype chuck with this dimensions and structures is manufactured. For this final model, the experimental verifications are investigated whether the KS specifications are satisfied.
TV 광고의 카피처럼 인터넷이란 말조차 옛말처럼 느껴질 정도로 컴퓨터와 네트웍 등 정보화 도구의 발달은 그 속도를 따라가기 힘들 정도이다. 따라서 정보화의 기반 시설의 중요성은 증대되고 있다. 이런 기반중의 하나로 본교 네트웍의 퍼포먼스 향상은 본교 정보화의 하나의 척도가 될 수 있다. 네트웍은 진화하는 것은 누구나 알고 있는 사실이다. 요즘 들어 그 속도는 점점 더 빨라지는 것도 사실이다. 트래픽 퍼포먼스는 3가지가 주요한 변수가 되고 있다. PC와 같은 단말의 문제, 네트웍 구조와 장비의 성능 문제, 서버의 처리 속도 문제 등이다. 그래서 본 연구에서는 3가지 요소 서로간의 관계를 알 수 있는 실험을 통해 주로 단말로 사용중인 PC를 중심으로 서버의 성능에 따른 그리고 백본 장비의 성능에 따른 네트웍 성능을 비교하여 네트웍의 퍼포먼스 향상의 자료로 사용할 수 있다.
시퀀스 데이타는 크기를 가지는 일련의 값들로 이루어져 있어 일반적인 상품 데이타와는 달리 서로간의 관계성을 파악하기가 어려운 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 관계성을 보이는 시퀀스를 유사 시퀀스로 검색해 내는 기법을 제안한다. 이를 위해 유클리드 거리만으로 유사도가 결정되던 기존의 유사 검색을 변형하여 시퀀스의 상대적 위치와 형태를 고려한 시퀀스의 변화율을 척도로 사용하였으며 고차원이라는 문제를 해결하기 위하여 관계성을 수치로 표현하였다. 또한 본 논문에서는 기존의 하르 웨이블릿을 변형한 기하 웨이블릿을 이용하여 인덱스를 구성하였으며 보정 과정을 통해 기존의 유사 검색 기법으로도 문제가 변형될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.
베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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