본 연구는 ANP법을 이용하여 수색 구조선의 할당순위를 평가하였다. 이러한 평가를 위해서 본 연구에서는 퍼지추론 및 계층분석법을 이용하여 인명피해, 선박피해, 환경오염피해에 대해 위험성을 평가하였다. 또한 DEA법 및 리커트 척도법을 이용하여 수색 구조선의 정량적, 정성적 운영효율성을 평가하였다. 마지막으로는 위험성평가와 운영효율성 평가를 ANP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 그 결과 MP, YS RCC/RSC 구역이 수색 구조선의 할당순위가 비교적 높은 것으로 나타났다.
노천광산에서 사면설계는 안정성과 경제성 측면에서 동시에 접근하여 결정해야 한다. 따라서 일반 사면과 달리 대부분 보강 없이 굴착해야 하기 때문에 사면의 경사가 가장 중요한 설계 변수이다. 본 연구에서는 인도네시아 파시르(Pasir)에 위치한 노천채광방식의 대규모 석탄광산 사면에 대하여 GPS에 의한 변위계측 및 해석을 수행하였다. 파괴시기를 예측하기 위해 계측자료에 대한 역변위속도 분석결과가 현장사면의 사례와 잘 일치하였으며, 이와 같이 불안정한 사면의 파괴시기를 대략적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 퍼지이론과 계층분석절차 기법을 접목하여 대규모 석탄 노천광산의 상대적 사면붕괴 위험도를 평가할 수 있는 GIS 분석모델을 제시하였다. 분석모델은 7개의 영향인자들(사면의 각도, 사면 높이, 지표수 영향, 굴착계획, 인장균열, 단층, 배후 저수지)을 동시에 고려하여 채굴적 연약사면의 상대적 붕괴 위험도를 평가할 수 있었다. 따라서 변위계측에 의한 사면파괴시점 예측과 사면붕괴 위험도 평가기법을 동시에 수행한다면 예측시기 및 파괴지점에 대한 정밀도를 향상시킬 수 있을 것이다.
온라인상에서 흥미 있는 고객을 상호 매칭시키는 알고리즘은 취업 시스템, 결혼 중매 시스템, 비행기표 구매 시스템 등에 적용가능한 주요 기능을 담당한다. 일반적으로 조건검색의 단방향과 양쪽 사용자의 의사를 모두 고려하는 양방향 방법이 있다. 양방향 방식에서 기존에는 사용자가 자신의 흥미를 직접 입력하였으나, 이는 상대 사용자가 입력을 하지 않거나 서비스 초기에 사용자가 적을 경우 사용자가 사용의 흥미를 잃을 위험이 있다. 본 연구는 퍼지 알고리즘을 이용하여 시스템이 사용자의 흥미를 자동으로 계산하도록 하였으며, 매칭유예 알고리즘으로 명명하였다. 매칭유예 알고리즘의 적용 효과를 측정하기 위해 취업사이트에 적용하여 사용자 만족도를 조사하였다. 도입 효과 분석 결과 취업 활동동기를 부여하는 긍정적인 효과가 있는 것으로 보였다.
최근 드론 같은 무인 이동체에 대한 관심과 일상생활에 활용이 늘어나면서 많은 다양한 분야에서 이를 이용하는 응용 사례가 급속도로 확산되고 있다. 하지만 이러한 무인 이동체는 쉽게 외부 환경 요인으로 인한 균형 이탈이나 추락 등의 사고로 이어질 수 있는 많은 위험 요인을 내포하고 있다. 이러한 무인 이동체의 안전한 운용을 위하여 안정적인 자세 제어 알고리즘은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며 현재 널리 사용되고 있는 PID 제어 알고리즘은 거의 완벽한 단계의 자세 제어 기술을 선보이고 있다. 본 연구에서는 기존의 자세 제어 방법과는 달리 보다 외부 환경적인 요인으로 부터 안정적이고 지속적인 자세 제어를 할 수 있는 퍼지 로직을 기반으로 하는 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 분석하고자 한다.
일반적인 사고와는 달리 해양사고는 인명피해와 함께 심각한 자본의 손실을 초래한다. 이러한 해양 사고가 발생하는 원인을 살펴보면 대부분 항해사의 부주의나 잘못된 판단에 의한 것으로 추정되고 있기 때문에, 항해사의 의사결정을 보조하거나 대체할 수 있는 기술에 대한 요구가 있다. 이와 관련한 기술들을 소개하는 많은 연구들이 진행되어 오고 있지만, 항행중인 선박의 주변 환경(수심, 항로 폭, 어로구역, 조류, 해양사고 발생 건수, 해상 장애물 등)에 대한 고려는 거의 되어있지 않다. 그러나, 실제 항행 상황에서 선박 인근 환경 정보에 대한 고려는 중요한 요소이다. 이전 연구에서 우리는 항행 선박의 다양한 주변 환경 요소가 고려된 환경 위험도 평가에 관한 개념 모델을 소개하였다. 이 연구에서는 항행 전문가의 의견을 수렴하여 각 주변 환경 요소별 상세 설계 내용을 소개하고, 검증용 구현 결과의 분석을 통해 기존 개념 모델에 대한 타당성을 보인다.
본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.
이 논문은 건설공사 과정에서 불확실성과 위험성이 비교적 높은 토공사, 지정공사 및 기초공사에서 발생할 수 있는 리스크인자의 중요도 산정에 관한 것이다. 이 연구는 리스크 $식별\cdot분석\cdot대응$으로 이루어지는 리스크관리 3단계 중 리스크 식별과 분석단계를 중심으로 연구를 진행하였다. 리스크 식별은 기존의 건설공사 작업분류체계를 참고하여 대상 공종을 $공통\cdot토공사\cdot지정$ 및 기초공사로 구분하여 초기 건설공사의 리스크 분류체계를 제시하였다. 리스크 분석은 리스크분류체계를 바탕으로 퍼지이론에 기반하여 실시하였다. 리스크인자의 중요도는 AHP기법에 의한 상대적 중요도와 퍼지척도로부터 구한 리스크인자들 사이의 절대적 중요도를 고려하여 산정하였으며 리스크 인자의 최종적인 중요도는 Sugeno $\lambda$-퍼지척도를 사용하여 구하였다.
요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있는 위험한 요소로 질환이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 우울증 및 심장병 환자에게는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 심전도 및 산소포화도, 뇌파 분석 기능을 이용해서 우울증 위험환자 및 자살 위험환자를 조기에 판단하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 분석하기 위해서, 심장병 가설데이터를 수립해서, 심장병 위험환자를 판단하는 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, 심장병 발생 예측을 을 10% 이상 향상하게 시키기 위해서, 퍼지 추론을 사용하는 모의실험을 수행하였다.
본 연구에서는 실제 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 움직임을 파악하였다. 실제 완도항 부근의 직선항로을 통항하는 선박 항적의 분석하여 불규칙적인 선박의 특성을 알아보고자 하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 실시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
컴퓨터의 생활 전반에 걸친 영향으로, 컴퓨터는 우리 생활 속에서 빼놓을 수 없는 하나의 정보 매체로 자리 매김 되었다. 하지만 그 이면에는 컴퓨터를 이용한 전산망 침해 행위, 전자기록 위.변조, 각종 음란물 유통, 바이러스 제작 유포 등 많은 위험들이 우리를 위협하고 있다. 그래서 컴퓨터를 사용한 범죄 행위를 탐지하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 각종 범죄 행위는 인터넷을 통한 범죄가 늘고 있어, 네트워크 정보를 통한 포렌식에 관한 연구가 활발하다. 하지만, 매일 많은 양의 패킷을 분석하는 것은 많은 전문 인력과 비용이 소요된다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용한 패킷분석을 통하여 네트워크 포렌식의 정보를 추출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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