본 연구에서는 다차로 고속도로에서 트럭주행 차로를 제한하는 전략이 교통류 변수(평균속도, 차선변경 횟수, 총교통량의 변화)에 어떤 영향을 미치는 지를 알아보았고, 또한 본 연구에서 제안된 트럭주행 차로를 제한하는 전략에 대한 대안들의 적용 타당성을 알아보았다. 교통 시뮬레이션을 위해 두 가지 형태의 가상 네트워크와 교통수요를 설정했으며, 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수에 근거하여 3가지 실행가능한 시나리오를 설정하였다. PARAMICS 시뮬레이션 모형이 주요 분석 Tool로 사용되었다. 통계분석을 통해 시나리오에 따른 교통류 변수에 대한 영향을 분석하였다. 결과적으로, 트럭주행 차로를 제한하는 전략은 다차로 고속도로에서 교통류의 흐름에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 이 연구는 트럭 주행 차로를 제한하는 전략이 성공적으로 시행되기 위해 트럭 차량의 주행을 제한하는 차로의 수의 결정이 중요한 요소가 될 수 있다는 것을 보여주었다.
최근 정보통신의 발달로 인해 유비쿼터스 환경이 급속히 확산됨에 따라 교통운영 및 관리분야에서도 무선통신기술을 응용한 진보가 이루어지고 있고, 그에 따른 신호제어전략을 개발하여 신호교차로의 운영 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 차량 내 단말기와 신호제어시스템과의 무선통신 및 네트워크 기술, 감응식 신호제어기술을 응용하여 최종 목표인 무선통신 환경에서의 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘을 개발하였다. 신호제어를 위한 개별차량의 정보수집환경을 정의하였고, 개발된 제어전략을 평가하기 위해 PARAMICS의 API를 통하여 V2I와 V2V를 이용한 정보수집환경을 구현하여 새로운 개별차량 감응식 신호제어 알고리즘에 대한 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석결과, WSN 신호제어가 저포화와 근포화의 조건에서 모두 정주기식제어와 완전감응식제어에 비해 최대 64%의 지체감소 효과를 나타내는 것으로 분석되었다.
기존의 립싱크 시스템은 음소 분할 후, 각각의 음소를 인식하는 2단계의 과정을 거쳤다. 하지만, 정확한 음소 분할의 부재와 음성이 끊긴 분할 된 음소로 이루어진 훈련 데이터들은 시스템의 전체 성능을 크게 떨어뜨렸다. 이런 문제를 해결하기 위해 Head-Body-Tail (HBT) 모델을 이용한 단모음 연속어 인식 기술을 제안한다. 주로 소규모 어휘를 다루는데 적합한 HBT 모델은 Head 와 Tail 부분에 문맥 종속 정보를 포함하여 앞 뒤 문맥에 따른 조음효과를 최대한 반영한다. 또한, 7개의 단모음을 입모양이 비슷한 세 개의 클래스로 분류하여, 클래스에 종속적인 코드북 3개를 가진 반연속HMM (Hidden Markov Model)을 적용하여 시스템을 최적화하고, 변이 부분이 큰 단어의 처음과 끝은 연속HMM의 8 믹스쳐 가우시안 구조를 사용하여 모델링하였다. 제안한 방법은 HBT구조의 연속HW과 대등한 성능을 보이지만, 파라미터 수는 33.92% 감소하였다. 파라미터 감소는 계산 양을 줄여주므로, 시스템이 실시간으로 동작 가능하게 한다.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.
본 연구의 목적은 우리나라에 유통되는 전동공구를 중심으로 사양과 디자인에 대한 비교를 통하여 각 제조사 디자인속성과 디자인 전략을 파악하는 것이다. 연구범위는 이 분야의 대표적인 3개 생산업체와 이들의 발전과정과 출시제품이며 연구방법은 각 제조업체의 제품 출시 수준(제품라인: product line)과 제품군별 다양화 수준(제품믹스: product mix)의 조사 비교, 그리고 이를 이미지 맵(image map)에 배치하여 디자인의 속성을 비교하는 것으로 했다. 전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조ㆍ가공하는데 사용되는 공구로 구조적으로는 조립제품의 특징을 갖고 있고, 일반 사양은 소형, 경량인데다 견고한 제품속성과 함께 각 사양별로 규격과 종류가 다양한 것이 일반 소비재와 다른 점이다. 제품의 가장 중요한 요구조건이 사용 간편성과 우수성능이다. 이 때문에 장착 모터의 성능, 기어(gear)부의 정밀성, 내마모성 등이 전동공구의 품질을 좌우한다. 전동공구는 가정에서부터 중공업에 이르기까지 폭넓게 사용되고 있으며 기계, 자동차, 조선, 항공, 전자 공업 등 첨단 산업의 핵심 분야이다. 전동공구는 종류에 따라 전기 드릴 류, 전기 그라인더, 전기 톱, 전기샌더 등으로 구분할 수 있으며 사용자에 따라 산업용과 가정용으로 구분할 수 있다. 또한 작업용도별로 천공 작업용, 연삭 작업용, 연마 작업용, 체결 작업용, 절단 작업용으로 분류할 수 있다. 보슈(BOSCH), 블랙앤데커(BLACK&DECKER), 계양전기의 전동공구들을 제품라인과 제품믹스로 분류하여 각 업체의 제품특성을 비교하는 방법으로 이미지 스케일을 적용하였으며 이를 통하여 각 기업의 디자인개발 전략에 대하여 기초적 수준의 특성을 파악할 수 있었다. 이미지 맵의 파라미터는 각 업체별 제품의 컬러, 형태 및 하우징에 사용된 재료로 하였고 이를 통하여 디자인의 지향성을 비교분석할 수 있었다. 이에 부가적으로 동급제품을 각각 선정하여 이들의 성능에 대한 수평비교와 심층 분석을 통해 기술력, 품질, 성능 등의 차이점도 알아보았다. 비록 기초적 수준의 조사지만 이 과정을 통하여 전동공구의 시장의 일반 특성, 각 기업의 제품특성과 시장목표, 제품전략 등을 비교해 봄으로써 향후 전동공구 시장의 방향 예측과 디자인에 대한 개발전략의 기초 마련에 기여하고자 했다.
본 논문은 국내화장품 산업의 현황과 문제점을 살펴보고, 국내에 진출한 수입화장품의 마케팅전략을 마케팅 믹스전략의 구성요소인 4P를 중심으로 분석하고, 그에 따른 소비자 구매행동에 미치는 영향에 대해 알아봄으로써 21세기 국내 경제를 이끌어갈 산업의 하나로 발전하기 위한 방향과 전략을 연구 분석하였다 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 국내화장품 산업의 현황과 문제점을 살펴본 결과 화장품 산업은 전형적인 브랜드 산업으로 국내화장품은 브랜드력의 부족이 문제점으로 대두되고 있었다. 마케팅의 구성요소인 4P를 중심으로 국내 진출한 수입화장품의 마케팅전략에 관한 분석은 국내화장품 기술개발 수준이 선진국 대열에 진출할 만큼 발전함에 파라 소비자의 요구를 살펴보면 점차 다양한 심층화가 진행됨을 알 수 있었다. 즉 브랜드는 제품에 대한 수많은 정보 속에서 유일하게 신뢰할 수 있는 판단 기준이 되는 만큼 소비자의 요구 변화를 인지한 브랜드 마케팅 수립과 브랜드 마케팅전략을 효과적으로 전개할 수 있는 다양한 유통망 형성이 시급함을 알 수 있었다.
VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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