함정에 있어서 수중 표적의 탐지나 식별, 피탐 위험으로부터 회피 등은 함정의 생존성과 직결되는 사항으로 방사소음을 최소화하는 함정 음향 스텔스가 중요한 요소이다. 함정의 음향분야 시험평가 결과는 신조함정의 기준 만족도 평가뿐만 아니라 음향식별 정보추출/DB구축, 소음통제 방안설정 및 피탐지 위험성 평가 등 전반적인 음향작전 능력 향상에 활용되고 있다.(중략)
WTO체계 이후 급속히 변화하는 의류시장의 환경 속에서 진 제품 시장 역시 소비자의 다양한 취향에 따라 세분화 되고 있다. 이에 국내 진 브랜드들이 수입 진 브랜드들과의 경쟁에서 살아남기 위하여 소비자들이 추구하는 혜택은 무엇이며 그 혜택에 따른 제품을 평가하는 기준과 선호하는 이미지에 대한 연구의 필요성 이 대두되고 있다. 본 연구에서는 진 제품 구매자의 추구혜택을 알아보고 추구혜택 집단에 따라 제품평가기준과 선호 이미지에 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 본 연구의 대상은 청바지 시장에서 주요 표적고객으로 선정되고 있는 20대 남, 녀 대학생으로 선정되었다. 표본추출법으로 할당표본추출법이 실시되었다. 자료수집은 설문지 응답방식으로 이루어 졌으며, 추구혜택, 제품평가기준 및 선호 의복이미지를 측정하기 위하여 선행연구에서 사용된 척도들을 본 연구에 맞도록 수정, 보완하여 사용하였다. 총 492부의 설문지가 자료의 분석을 위하여 사용되었으며, SPSS 11.5를 사용하여 cluster analysis, factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, ANOVA 및 Duncan test를 실시하였다. 진 제품 구매자의 추구혜택에 따라 소비자를 유형화시킨 결과, 4개의 집단으로 분류되었다. 집단 1은 성적매력, 유행, 개성, 실용성과 같은 의복의 표현적, 도구적인 혜택을 모두 추구하는 집단으로써 다혜택 추구 집단이라 명명하였으며, 집단 2는 유행을 가장 추구하는 집단으로써 유행추구 집단이라 명명하였으며, 집단 3은 경제성을 가장 추구하는 집단으로써 경제성 추구 집단이라 명명하였으며, 집단 4는 유명상표를 가장 추구하는 유명상표 추구 집단이라 명명하였다. 추구혜택 집단에 따른 평가기준의 차이를 알아본 결과 심미적 기준, 외재적 기준, 품질성능적 기준에서 유의미한 차이를 나타내었다. 즉 다혜택 추구 집단은 제품을 평가하는 단서로 심미적 기준과 품질 성능적 기준을 다른 집단보다 더 중요시 여기고 있었으며, 유명상표 추구 집단은 제품의 외재적 기준을 더 중요시 여기고 있었다. 반면 경제성 추구 집단은 진 제품에 있어서 심미적 기준이나 외재적 기준은 별로 중요하게 여기고 있지 않았다. 추구혜택 집단에 따라 선호 의복이미지에 차이가 있는지를 알아 본 결과 개성적 이미지, 활동적 이미지, 섹시한 이미지, 세련된 이미지, 심플한 이미지에서 유미한 차이가 나타났다. 즉 성적 매력, 유행, 개성, 실용성을 모두 추구하는 다혜택 추구 집단의 소비자들은 진 제품에서 개성적 이미지, 활동적 이미지, 섹시한 이미지, 세련된 이미지, 심플한 이미지 모두를 다른 집단에 비해 더 선호하고 있었으며, 유행을 추구하는 소비자들은 개성적 이미지를 더 선호하고 있었다. 또 유명상표를 추구하는 소비자들은 청바지를 착용함으로써 개성적 인 이미지와 세련된 이미지를 표현하는 것을 더 선호한다는 것을 알 수 있었다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
DDI 추출은 생물 의학 문헌으로부터 약물-약물 상호작용(Drug-Drug Interaction) 관계를 추출하는 작업으로, 기존에 알려지지 않은 인체 내 약물 간의 효과 또는 부작용 정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 PCNN 모델을 활용하여 특징 추출 과정을 자동화하고 약물 개체 간의 구조 정보를 포착해 개체 간 관계를 효율적으로 추출하였으며, 생물 의학 문헌에서 쓰이는 생소한 용어를 보다 풍부하게 표현하기 위해 5가지 버전의 단어 임베딩을 PCNN의 채널로 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 MC-PCNN 모델의 성능 평가를 위해 DDI'13 Corpus 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 기존 연구보다 $F_1$ 점수 기준 최대 2.05%p 향상된 성능을 보이며 DDI 관계 추출에서 효과적인 방법론임을 확인하였다.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
본 연구는 독서능력과 토론능력에 대한 개념 및 구성요소를 명확히 살펴보고 이를 바탕으로 평가도구와 평가기준을 개발하여 학교도서관의 독서토론수업에서 학습자에 대한 객관적인 수행평가를 실행할 수 있는 평가 방법을 제안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 학교도서관 독서토론수업의 관점에서 독서토론과 평가의 필요성을 살펴보고, 기존의 독서능력과 토론능력에 대한 선행연구를 중심으로 독서능력과 토론능력의 개념과 그 구성요소들을 고찰하였다. 독서능력과 토론능력의 구성요소를 추출하고 학교도서관의 독서토론수업 수행평가에 포함되어야 할 구성요소를 기초로 하여 사서교사와 교과교사 즉, 교육평가자 관점의 평가도구와 평가기준을 개발하였다.
IT 서비스의 안정적인 공급과 IT 서비스의 품질 개선을 이루고자 하는 SLA(Service Level Agreement)에 대해 많은 연구와 시도가 지금까지 진행되어 왔다. SLA 시행에 있어서 측정 지표와 그 평가 기준 선정은 매우 중요하나, 대부분 SLA 측정 지표들은 기술관점의 항목들로 구성되어 있기 때문에, SLA 시행 결과가 사용자 중심이 아닌 서비스 제공자 중심으로 나타나고 있다. 이는 사용자의 불만족을 초래하고 서비스 제공자와의 의사 소통을 어렵게 만들고, 결국 SLA 도입 실패로 이어지는 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 기존의 SLA 측정 지표들에서, 사용자 중심의 SLA 측정 지표로 활용할 수 있는 항목들을 BSC 의 인과관계모델을 통해 추출하고, AHP 기법을 통해 SLA 평가 기준들과 측정 지표들에 대한 가중치를 도출하였다. 이를 통하여 사용자 관점의 SLA 지표 선정 방법에 대한 명확한 기준을 제시하였다.
연구업적평가는 계량서지학을 중심으로 활용하여 정량적인 기준을 중심으로 이루어져 왔다. 하지만 정량평가만을 활용한 평가에 여러 한계점이 드러나고 연구품질의 우수성 평가에 대한 요구가 커지며 정성적인 평가 요소의 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구는 2010년 이후 전 세계에서 나타난 연구 평가 개선을 위한 사례를 조사하여 소개하고, 연구업적평가에 도입 가능한 정성적인 요소를 추출하기 위해 외국대학의 업적평가 사례를 조사·정리하여 국내 도입을 제안하였다. 전 세계 상위 10개 대학의 업적평가 서류, 평가 절차, 심사기준 등을 분석하여 정성적 평가 요소를 추출하였다. 결과로 본 연구는 업적평가 문서의 다각화, 다면 평가와 다단계 업적평가 과정, 다양한 질적 업적평가 기준에 대해 국내 도입을 제안한다. 전통적인 계량서지학에서 연구 평가 지표 생성 시 인용도를 측정하였다면, 미래 지표에서는 추천 점수를 지표로 반영하거나, 산업 연계성, 교육/산업에서의 활용도 등을 포함할 수 있다. 궁극적으로 본 논문을 통해 업적평가 방식이 균형을 이루고, 교수의 연구업적평가가 개인이 우수한 연구자로 성장하여 연구 환경 발전에 도움이 될 수 있는 과정으로 기능하게 되기를 희망한다.
본 논문에서는 내용 기반 검색을 위한 방법의 핵심 기술중의 하나인 효율적인 대표키 프레임 추출을 위해 동적인 분할 기법을 제안하고, 다양한 장르의 비디오 데이터에 대하여 그 성능을 평가해 본다. 제안된 대표키 프레임 추출법은 기존의 균등 분할 방법에서 필요 이상의 분할이나 적은 분할로 인하여 중복 추출되거나 추출 대상에서 제외되었던 대표키를 효율적으로 검출할 수 있는 방법으로서 이는 분할 기준을 영상의 각 장르별 특징에 맞도록 동적으로 적용함으로써 획일적인 값을 적용한 기존의 연구와는 달리 차별을 가진다. 제안된 알고리즘으로 대표키 프레임을 추출하기 위하여 뉴스, 영화, 뮤직 드라마, 광고와 같은 다양한 장르별로 실험한 결과, 제안된 대표키 프레임 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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