스타트업 제품 모델링에 있어 기존 제품에 대한 분석은 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이러한 분석은 다양한 방식과 프로그램 들을 통해 측정이 가능하다. 하지만, 다수의 스타트업들은 이러한 프로그램 운영이나 통계적 산출을 할 수 있는 인력 공급이 원활하지 않아 실제 사용에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 특별히 뛰어난 수리적 지식이 없더라도 중, 소 스타트업의 입장에서 직원 누구나 활용 가능한 제품 분석 방법에 대해 찾게 되었으며 그 결과 Kano 모형이 가장 적합할 것이라는 예측을 하였다. Kano 모형을 적용할 제품군으로는 많은 소비자가 존재하지만 시장이 크지 않아 진출 기회가 열려있는 스마트워치를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 일반적으로 많은 회사에서 활용하고 있는 기본 오피스 프로그램인 EXCEL만을 활용해 제품의 Kano 모델 측정을 진행하였으며 그 결과 매력적요소 4가지(배터리 유효기간, 워치페이스의 종류와 수, 외형의 손상방지, 브랜드이미지), 일원적요소 13가지(단말기의 무게, 단말기의 외형, 구매가격, 오류발생, 스마트페이 기능, A/S용이성, 사용 가능한 앱의 수, 충전의 용이성, 방수 등 부가기능, 단말기 색상의 다양성, 헬스케어, 통화기능, 알림기능), 당연적요소 1가지(자사 기기와의 연동), 무관심요소 2가지(워치밴드의 디자인, 타사 기기와의 연동) 항목들을 측정하는 것이 가능하였으며 향후 본 Kano 모델을 활용하거나 해석함에 있어 최종학력, 전공, 연령 등이 어떠한 영향을 미치며 모델 사용에 필요한 최소 지식 수준에 따른 추가적인 연구를 진행할 것이다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 현재의 그래픽 시뮬레이션 시스템의 한계를 파악하기 위한 노력으로서 그래픽 시뮬레이션 시스템을 이용한 건설 프로세스 시뮬레이션 결과의 시각화와 장비 운용의 사실적 묘사를 위한 물리적 모델링에 관해서 다루었다. 비정형 물체를 다루는 공사인 토공작업에 대한 시각화를 위하여서 건설공사에 주로 사용되는 수학/통계적 시뮬레이션인 불연속사건 시뮬레이션(Discrete Event Simulation) 프로그램의 출력을 분석하여 작업시간, 대기시간, 운반물량 등에 대한 수치적 결과가 건설작업의 3차원 그래픽 시각화로 표현될 수 있도록 장비, 자재, 작업환경에 대한 객체지향 모델을 설계하였다. 또한 그래픽 시뮬레이션을 통해서 시공과정을 현실과 보다 유사하게 표현하기 위한 일환으로서, 물리적 특성을 고려하여야만 합리적으로 묘사할 수 있는 대표적 장비운용 특성인 크레인 붐(Boom)을 움직였을 때 나타나는 케이블과 자재의 추진동에 관한 물리적 모델링을 수행하여 건설 그래픽 시뮬레이션 시스템의 유용도를 제고하였다.
본 논문에서는 참조 프레임 모델링과 차영상에 기반한 포격 탐지 기법을 제안한다. 차영상은 표적 탐지 분야에서 가장 기본적으로 활용되는 기법이며, 움직임 변화가 심한 표적에 대한 탐지기법에 주로 사용된다. 제안하는 기법은 포격 표적을 목적으로 하고 있으며, 포격 표적은 시간에 따라 크기 및 에너지가 급격히 변화하는 표적이다. 따라서, 차영상 기반의 접근이 가능하며, 초고속 영상 장비 내에서 우수한 성능을 보장할 수 있다. 차영상 기반의 기법은 참조 프레임을 설정하는 방법이 매우 중요하다. 제안하는 기법은 표적이 발생하기 전의 프레임의 정보를 이용하여 참조 프레임을 모델링하여 실시간으로 갱신하며, 프레임 내 각 픽셀에 대하여 개별적인 통계적 계산을 수행한다. 본 논문에서는 포격 표적을 포함하는 73개의 적외선 영상에 대하여 탐지 및 오경보 성능을 실험하였으며, 오경보율을 시간당 1회 이하로 설정할 경우 95.7%의 탐지 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.16n 기반 단말간 직접통신을 위한 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델링 기법을 제안한다. 송신단과 수신단에 모두 이동성을 반영하기 위하여 기하학적 이중링 산란 환경을 적용하고 기존 802.16m에서 사용하는 채널 모델링 방식을 단말간 직접통신에 적합하도록 변형하여 새로운 채널 모델을 제안한다. 모의실험을 통해 시간영역 및 공간영역에서 제안된 채널 모델의 통계적 특성을 분석하고, 모의실험을 통해 기존 802.16m 기지국-단말간 채널 모델에서의 링크 성능과 제안된 채널 모델에서의 링크 성능을 비교한다.
공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.
본 연구의 목적은 SEA모델링 기법을 이용하여 시스템 응답 특성을 예측 하는데 있어서 연견 손실 계수(coupling loss factor). 내부 손실 계수(internal loss factor)와 같은 주요 변수의 값을 압전 지능 구조물을 이용하여 도출 하는 .것이다. 관심 주파수 대역에서 임피던스(impedance) 해석기를 이용해 압전 지능 구조물의 임피던스를 측정하고 랜덤 가진 시 압전 지능 구조물의 부하전압을 측정, 시스템에 가해지는 전기적 파워를 구하였다. 이 값을 전기-기계적 연결 계수(electro-mechanical coupling coefficient)를 이용 기계적 파워로 상사 시키고 이때 시스템에 저장되는 에너지를 가속도계를 이용해 측정 하였다. 이 결과 값을 이용하여 연결 손실 계수와 내부 손실 계수를 구하여 보았다. 또한 이론식을 이용하여 얻은 이론 값과 기존의 가진기(shaker)를 이용하여 얻은 실험 값과 비교 분석 하였다.
Malware는 인터넷 혹은 일반 네트워크사용자의 컴퓨터에 설치되어 의도하지 않은 악의적인 행위와 정보의 유출을 목적으로 하는 프로그램이다. Malware의 성향 분석은 Malware의 행위를 분석하는 것으로서 실제 Malware의 행위를 이용하여 가상의 Malware를 생성하고 두 Malware가 가지는 전파 과정상의 트래픽을 비교함으로써, 네트워크 상의 특성을 비교 및 검증할 수 있다. 본 논문에서는 Malware를 분석하고 가상 Malware를 제작하여 두 Malware가 발생하는 행위, 즉 네트워크 트래픽 데이터를 비교하여 가상의 Malware가 실제의 Malware와 동일한 네트워크 트래픽을 발생 시키는지 확인하기 위해 통계적인 모델링 기법인 GAM 을 이용해 비교 및 검증하는 방법에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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