교량 및 터널 등과 같은 사회기반시설물은 국가경제발전을 위한 중요한 요소 중 하나로 갑작스런 교량 붕괴 등이 발생할 경우 사회적, 경제적으로 많은 손실과 인명 피해의 대형사고로 이어질 수 있어 이용자의 안전을 보장하고 일정 수준 이상의 성능을 유지를 위한 예산의 확보, 유지관리 소요예산의 특정시기 집중방지를 위하여 효율적인 유지관리기법의 적용이 요구된다. 이에 시설물 노후화에 따른 유지관리 비용이 약 40% 차지하는 등 유지관리 예산의 비용이 급격하게 증가하는 것을 경험한 선진국에서는 한정된 유지관리 예산에서 적정수준의 시설물 서비스 수준(Level of Service) 유지, 효율적인 예산운영, 합리적인 의사결정 지원을 할 수 있는 자산관리체계 도입을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 특히, 자산관리체계에서의 서비스수준(Level of Service, LOS)은 관리자가 관리목표 설정을 하고, 최적의 예산투입을 위한 우선순위를 의사결정 할 수 있는 중요한 요소이다. 이에 본 논문에서는 교량이 이용자에게 제공하는 서비스 수준을 평가하기 위하여 퍼지이론을 이용하여 새로운 서비스 수준 평가 방법을 제시하고, 실제 교량에 서비스수준 평가 모형을 적용하여 검증하였다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 연구는 OECD 12개 국가를 대상으로, 실업보험, 사회부조, 그리고 적극적 노동시장 정책의 제도배열로서 '실업안전망 정책조합'을 분석하며 레짐별 유사성 및 특수성을 구체화한다. 이를 통해 해당 국가들이 실업자에 대한 사회보장정책을 어떻게 구성하여 이들의 실직과 소득보장 문제에 대응하는지 비교분석하였고, 방법론으로는 퍼지셋 이상형 분석(fuzzy-set ideal type analysis)을 활용하였다. 2005년과 2010년의 정책조합을 분석한 결과, '부조형', '재진입과 소득보장 결합형', '재진입 집중형', '광범위한 실업안전망형', '부실한 실업안전망형', '소득보장 집중형'으로 대상 국가들의 실업안전망이 유형화되었다. 우리나라의 경우, 지속적으로 부실한 실업안전망 유형에 속하였고, 사회보험, 사회부조 그리고 적극적노동시장의 퍼지점수가 모두 본 연구의 국가들과 비교하였을 때 최하위권이다. 부실한 실업안전망 유형에서도 구체적인 정책별 소속 점수를 살펴보면 사회부조 정책의 소속점수가 그나마 다소 높고 적극적노동시장 정책의 소속점수는 매우 낮았다. 부실한 실업안전망 유형에 속한 우리나라의 경우, 자산조사 방식의 소득보장제에 의존하여 급여를 제공하는 것은 재정적으로 부담이 가장 적은 정책으로 분석결과에서도 확대경향이 나타났으나, 본 연구는 장기적으로 사회부조 방식이 불안정노동자 및 실업자의 소득보장에 얼마나 지속적인 효과를 가질 수 있는지 문제제기한다. 본 연구는 국가 간 비교연구를 수행함으로써 실업안전망 비교연구에 대한 이론적 실증적 논의에 기여하고, 실업과 관련한 정책들을 조합으로 구성하여 분석함으로써 향후 노동시장 변화와 정합한 실업안전망 설계를 위한 함의를 제공하고자 하였다.
FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.
지하수의 질산오염 문제는 한국을 포함한 세계의 여러나라에서 보고되어 왔다. 질산염은 청색증 유발물질로서 뿐만 아니라 발암물질일 가능성도 동물실험을 통해 제기되고 있다. 대부분의 경우에 지하수 질산염의 주요 오염원은 농작물 생산량의 향상을 위해 사용하는 비료이다. 그밖에 가축의 분뇨, 산업폐기물 및 생활하수도 지역에 띠라 질산염 오염원이 될 시기는 언제인가를 결정하기 위하여 의사결정권자는 여러가지의 작물경작방법에 따라 지하수 질산오염이 어떻게 변하는지를 시계열로 예측할 필요성이 있다. 그러나 직물경작방법에 따른 지하수 질산오염을 예측하는데 필요한 토질특성, 비료의 사용량, 작물의 종류 같은 자료의 대부분은 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 불확실성은 경제성 때문에 자료의 불충분한 조사와 인간지식의 부족으로 인해 발생한다. 본 논문에서는 불확실성을 고려하면서 작물경작방법에 따른 지하수 질산오염의 변화를 예측하는 방법을 실제적인 사례를 통해 보여준다. 그리고 자료의 불확실성을 표현하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)은 본 논문에서 응용되었다.
조기심실수축(Premature Ventricular Contraction) 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, Support Vector Machine 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 최적의 R파를 검출하고 이를 통해 R피크 기반의 특징점만을 정확하게 검출함으로써 최소한의 연산량으로 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 최적 문턱치에 따른 R파를 검출하고, RR간격과 R피크 패턴을 추출한다. 이후 RR간격과 R피크 패턴에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 94.85%의 평균 분류율을 나타내었다.
본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
DiffServ 망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케줄링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터 (NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 평균 6.5% 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 평균 45% 향상된 결과를 보였다.
건강 관련 정보들이 범람하는 인터넷에서 핵심정보를 효과적으로 전달하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 웹진 건강자료에 나타난 건강 메시지의 특성을 분석하고 핵심정보를 효과적으로 전달하기 위한 디자인방법을 모색하고자 하였다. 이를 위해 식품의약품안정처에서 제공하는 총 72개 건강자료의 내용을 텍스트와 시각자료로 구분하여 '건강 메시지의 내용', '핵심정보의 빈도와 위치', '직관적 표현'을 중심으로 분석하였고, 특성에 따라 건강자료의 유형을 구분하기 위해 군집분석을 실시하였다. 그 결과 건강 관련 텍스트는 주로 사실과 방법에 관한 내용으로 구성되어 있고, 시각자료는 주로 개념에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 그리고 텍스트와 시각자료 모두 핵심정보를 효과적으로 제시하는데 미흡한 점이 발견되었으며, 전문용어와 수량정보에 대한 직관성을 높이기 위한 방법을 모색하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 연구결과에 기반하여 인터넷에서 효과적으로 핵심정보 중심의 건강자료를 디자인하기 위해서 고려해야 할 점을 제안하였다.
DiffServ망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케쥴링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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