오래도록 생산성향상곡선 (또는 학습곡선), 생산함수, 그리고 대체곡선 등은, 서로 관련이 없는 별개의, 그리고 순전히 경험적인 (empirical) 현상들인 것들로서 이해되어 왔었다. 그러나 1980년대 중반에 발표된 Muth 교수의 탐색이론 (Search Theory)의 생산성향상곡선에서 관찰된 제반현상들을 모두 설명함으로써 이들 현상은 하나의 통합이론체계에 의하여 일관되게 설명되게 되었다. 이 이론의 초기형태는 그 보편성을 구속하는 네 가지 가설 위에 설립되었었으나 점차적으로 이들 가설들이 완화되면서 (relaxed) 이 이론은 또한 해독 력에서 뿐만 아니라 일반성에 있어서도 계속 강화되어 왔다. 본 논문의 목적은, 이들 네 가지 가설들 중 유일하게 아직 완화되지 못하고 있는, 실제 현상과 다분히 유리된, 두 번째 가설, 즉$\ulcorner$생산성향상을 위한 탐색과정에서 새로이 발견된 개량 신기술 (또는 생산방식) 은 즉각적으로 채택될 것$\lrcorner$이라는 가설을 완화함으로써, 보다 현실에 대한 해석력과 일반성 면에서 개선된 모델을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 제시된 모델은 Muth 교수의 탐색이론모델에 두가지 변수를 더함으로써 확장하여 만든 모델이다. 이 두 변수는 신기술의 채택 (또는 획득)을 위하여 지불하여야 하는 투자비변수와 탐색과정을 통하여 발견은 되었으나 아직 채택은 되지 않은, 유보상태 신기술의 운영비용 변수(또는 수익성변수)등이다. 이 모델의 내용은, 생산성향상은 신기술이 구현된 (embodied) 장비 (equipment)를 사용함으로써 실현되며, 따라서 창의적 활동의 이득은 이들 장비에 대한 투자행위로서 실현된다는 것이다. 이 모델은 보다 나은 신기술이 또 발견될 것이라는 기대 하에, 현재 발견된 최신기술을 채택하지 않는 투자지연현상을 예측.설명해 주며 따라서 이로 인한 기술적 비효율성의 존재이유를 제시한다. 또한 이 모델은 생산성 향상곡선의 초기굴곡현상, 정체현상, 그리고 도약현상 등을 모두 설명해 준다.
이더리움은 분산 응용 프로그램을 구축 및 배포할 수 있도록 하는 블록체인 기술 기반 개방형 소프트웨어 플랫폼이다. 이더리움은 모든 참여 노드가 동등한 권한과 권리를 갖고 네트워크에 참여하는 완전 분산형 연결 방식을 사용한다. 이더리움 네트워크는 노드 정보를 검색하고 저장하기 위해 Kademlia 기반의 노드 탐색 프로토콜을 사용하고 있다. 동작하고 있는 이더리움 메인넷(Main Net)에서 이더리움 탐색 프로토콜을 해석하고 분석한 결과는 이더리움 P2P 네트워크의 성능향상을 위한 기초 연구임에도 불구하고 아직 그에 대한 연구결과가 없다. 본 논문에서는 이더리움 노드 탐색 과정의 패킷 정보를 제공받을 수 있는 와이어샤크 해석기를 개발한 결과를 제시하고, 이더리움 메인넷에서 노드 탐색 네트워크 트래픽을 수집하여 통계적인 분석을 실시한 결과를 제공한다. 이더리움 노드 탐색 과정 분석으로 네트워크 성능 향상과 취약성 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 양안식 3차원 디스플레이 장치에 사용가능한 실시간 가상시점 영상을 생성방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 탐색 (disparity estimation) 과정에서 중복되거나 불필요한 계산을 제거하기 위해, 변이맵 탐색 위치를 가상시점과 동일한 위치로 설정한다. 또한, 전역 방법을 사용한 변이맵 탐색 과정은 정확도는 높지만 복잡한 계산량이 문제이기 때문에 최적화 과정에서 변이값이 수렴하는 위치를 탐색하고 정보 갱신을 멈추는 방법을 사용하였다. 이렇게 얻어진 가상시점의 변이맵은 실제 참조가 가능한 영역인지 판단하는 수렴 조건 판단 (convergence check) 절차를 거쳐 영상을 합성한다. 영상 합성을 위한 모든 과정은 실시간 처리를 위하여 단일 명령 복수 쓰레드 (Single Instruction Multiple Threads) 구조인 그래픽 처리장치(GPU)를 활용한 프로그래밍을 통해 고속화를 이루었다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 합성 영상의 화질을 유지하면서도 실시간으로 가상시점 영상을 합성한 것을 확인할 수 있었다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였다. 그리고 복호화 과정에서 각 레벨과 서브-트리별로 서로 다른 스케일 인자를 사용하여 압축률과 화질을 조절할 수 있다.
본 연구는 근거이론(Grounded Theory)방식을 이용하여 학술연구를 목적으로 한 이용자들의 불확신성과 관련된 정보추구행태를 조사하였다. 이론적 표집에 의하여 17명의 경영학 박사과정 연구자들을 대상으로 질문지, 심층적 인터뷰, 정보탐색과정상의 생각을 말하기 방식(Think-aloud descriptions)을 통한 자료수집이 이루어졌고 수집된 자료는 근거이론의 지속적인 비교분석에 의해 분석되었다. 연구결과는 정보요구의 식별, 정보시스템의 선정, 탐색어의 선택, 정보시스템의 이용 및 탐색결과의 평가 등 5단계에 걸친 이용자 불확신성을 식별하였다. 각 불확신성과 관련, 불확신성의 긍정적인 측면이 조사되었다. 연구결과의 주요 시사점은 정보시스템 및 서비스의 개선과 관련된다.
본 연구는 아동의 탐색활동에 관한 연구에 지침이 되고 자극을 주고자, 또한 실제 지도에 있어 시사점을 발견하고자 이 분야에 관한 주요연구문헌을 고찰하였다. 그리하여 탐색활동을 놀이와 호기심과 비교하여 그 정의를 내리고 탐색활동의 기능과 특징, 그리고 이 활동에 영향을 주는 제 요인을 살펴보았다. 그 결과 아동의 탐색활동에 관한 연구자간의 의견차이를 보이는 것이나 연구공백이 있는 것이 여러부분이 됨이 드러났다. 즉 놀이와 탐색활동과의 구별, 탐색활동과 호기심과의 관계, 탐색활동의 동기, 상황에 따른 탐색활동의 유형변화, 탐색활동을 유발시키는 자극물의 특성-특히 공간적 특성, 탐색활동과 아동의 년령, 성별, 인지적 발달단계와의 관계, 그리고 탐색활동에 있어서의 개인차 등에 관해 더 많은 연구가 요구됨을 알 수 있었다. 특히, 아동의 탐색활동과 지적발달 또는 사회성 발달과의 관계나 아동의 발달과정에 따른 훈련이나 교육을 동한 탐색활동의 증진방안 등은 시사성 있는 중요한 연구테마로 보여진다. 또한 이 탐색활동에 관한 연구에서도 실험실에서 이루어진 연구가 자연적인 상황에 얼마나 일반화 될 수 있는지, 한 번의 관찰이나 실험이 계속적인 의미를 지닐 수 있는지에 대해 연구자들이 더욱 신중해야 할 필요성이 있음이 드러났다. 물론, 한 가지 이론이나 연구로서 탐색활동의 전부를 설명할 수는 없다. 유아교육자들이나 아동학자들은 아동이 그 자신의 환경에 적응하고, 사회적 유능성을 함양시키고, 진정한 의미에서의 지능발달에 중요한 것으로 드러난 이 아동의 탐색활동에 관해 더욱 관심을 가지고 여러 가지 이론과 연구를 빌어 연구나 실제 지도에 필요한 아이디어를 삼아야 할 것이다.
본 연구는 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석에 대한 특성과 그 차이점에 대하여 살펴보고, 동일한 데이터를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석의 분석과정 및 결과를 비교분석함으로써 두 방법론의 올바른 이해와 적용에 대하여 알아보고자 한다. 한편, 실증분석 결과는 아래와 같다. 탐색적 요인분석에서는 판별타당도가 저해되는 p.1, p.3이 제거된 반면, 확인적 요인분에서는 집중타당도가 저해되는 p.3가 제거 되었다. 탐색적 요인분석의 경우 다수의 측정변수를 소수의 요인으로 축약하는 분석과정(다소 부족한 이론적배경)인 반면, 확인적 요인분석은 측정변수와 잠재변수들 간의 관계를 파악 및 확인하는 과정(강력한 이론적배경)으로 동일한 데이터를 활용한다 하더라도 두 방법론은 언제든지 다른 결과 값이 도출될 수 있는 바, 데이터의 성격 등에 따라 올바른 방법론의 활용이 요구된다는 시사점을 보여주고 있다.
최근들어 새로운 항생물질을 발견하기 위한 연구 동향은 크게 세가지로 대별된다. 첫째는 Streptomyces 속을 제외한 희귀 방선균류를 분리하거나 해양 미생물과 버섯류 및 곰팡이를 대상으로 하여 새로운 항생 물질의 발견 가능성을 증대시키려는 것과 둘째는 기존의 무작위 탐색방법을 탈피하고 보다 선택적이고 특이적인 목표 지향적인 탐색(target directed screening)을 통해 선별적인 탐색을 행하고 셋째는 유전자 조작을 통해 hybrid 항생물질을 생산하기 위한 여러 시도로 나눌수 있다. 한편 방선균의 가장 중요한 경제적인 측면은 항생물질 생산이라고 일컬어지고 있으나 방선균은 항생물질 이외에도 다른 상업적인 제품의 공급원이 되고 있으며, 어떤 방선균들은 한 종류 이상의 항생물질을 생산하기 때문에 새로운 발효기술을 응용하면 새로운 물질을 발견하는데 매우 커다란 도움을 줄 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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