본 연구의 목적은 국가하천의 생태건강도 평가, 보존 및 관리를 위해 현재 국가에서 이용되는 확립된 하천다변수 모델이 개발되기 이전의 초기에 개발된 어류를 이용한 생물통합지수에 기반을 둔 생태건강도 평가모델을 소개하는 것이다. 초기의 어류를 이용한 IBI 모델은 2004~2006년 사이에 개발되었고, 연구 초기에 건강성 평가모델은 10개 메트릭 모델로 구성되었고, 이후에 현재 국가에서 어류에 의거한 생태건강성 평가를 위한 8개 메트릭 모델로서 4대강 수계의 하천 및 강들에 적용하기 위해 최종적으로 확립되었다. 본 논문에서는 어류조사법이 어떻게 확립되었고, 어떻게 메트릭 속성이 선정되었는지를 설명하며, 어류메트릭 모델 개발과 함께 내성도 길드 및 트로픽 길드가 어떻게 분류체계를 대별하게 되었는지를 제시한다. 초기에 제시된 10개의 메트릭 모델은 현재 쓰는 8개의 메트릭 모델로 전환되었고, 이 모델에서는 초기모델에서 포함된 M2 및 M7 메트릭이 제거되었다. 또한 초기에는 건강도의 기준이 6개 범주로 나누었으나, 현재는 4개 범주 (최상, 양호, 보통, 불량)로 대별하여 이용하고 있다. 이런 초기의 모델은 4대강의 여러 강 및 하천에 적용평가 되었다. 2000년대 초반에 모델 개발을 위해 어류 IBI 값들은 화학적 변수(BOD, COD: 유기물 오염 지표) 및 물리적 서식지 변수들과의 값들과 비교평가 한 후, 화학적 지표를 이용한 수질과 물리적 서식지 변수를 이용한 서식지 건강성을 비교 평가하여 왜 차이가 나타나는지를 설명하였다. 이런 초기의 IBI 모델 개발 프로세스는 적용된 IBI 모델 및 메트릭 속성의 확립을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 따라서, 이런 노력은 하천 및 수계 관리자들에게 뿐만 아니라 육수학자 및 어류 생태학자들에게 효율적인 생태계 보존 및 관리전략을 제공할 것으로 사료된다.
디지털방송, DAB 등과 같은 디지털 오디오 방송 서비스를 위한 디지털 시스템을 설계하기 위해서는 오디오 음질을 평가하기 위한 방법이 필수적이다. 기존의 방식은 인간의 귀를 이용한 주관적 방식을 이용함으로서 많은 시간과 비용을 들이게 되며, 음질평가를 하는 사람의 주관적 의견에 많이 좌우하게 된다. 그러나 최근 ITV-R에서는 오디오 음질의 객관적 평가를 위한 BS.1387(PEAQ)를 제안함으로 많은 시간과 비용을 절감하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 되었다. PEAQ는 인간의 귀에서의 신호의 처리과정과 인식과정을 심리음향모델과 인식모델로 분리하여 구성함으로써 주관적 평가의 SDG(Subjective Difference Grade)에 대응하는 ODG(Objective Difference Grade)를 구하게 된다. 본 논문에서는 이러한 PEAQ의 심리음향 모델과 인식 모델을 원리와 과정을 평가 분석하였다.
본 연구에서는 항만 전 항로의 위험도를 평가할 수 있는 새로운 해상교통안전평가모델을 제안하였다. 이를 위하여, 항만을 일정간격으로 나누어, 통항 선박의 분포를 바탕으로 구간별 위험도를 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 모델의 효용성을 검증하기 위하여, 오사카항만 전 항로 위험도 평가를 실시하였다. 계산 결과에 따라, 오사카 항만 전 항로에 해당하는 위험도를 표시하고, 이를 이용하여 위험지도를 제시하였다. 위험 지도를 실시간 표시함으로써, 항만 내 항로 및 특정 구역의 위험도를 파악할 수 있었다. 이는 VTS 관제 센터와 같은 항만 관리 측면에서 중요한 자료로 활용될 뿐만 아니라, 새롭게 설계될 항로의 위험도 계산 등에 활용될 것으로 예상된다.
토양의 특성은 토지이용에 제한을 가하는 물리적 요소로 활용되고 있으며, 이러한 토양 특성정보는 전통적으로 전문가에 의한 해석에 기초하여 토양도에 서류 형태로 저장, 보관되어 왔 다. 최근에 널리 쓰이기 시작하는 토지정보체계(Geographical Information System, GIS)는 종래의 자료저장, 해석기법을 digital database라는 특성을 이용하여, 새로운 자료분석이 가능한 도구를 제공하게 되었다. 본 연구에서는 위상적으로 체계화된(topologically structured) vector형 토지정 보체계의 관계형 Database Management System(DBMS)과 토양 전문가의 지식을 결합하여 포괄 적인 토양적지 평가모델을 수립한 후, 전문가에 의한 평가, 토양도에 수록된 평가와 각각 비교하 였다. 비교한 결과, 본 연구에서 수립된 토양적지 평가모델은 전문가에 의한 평가와 크게 다르지 않았으며, 이는 토양도의 평가와 비교하여서도 마찬가지였다. 따라서, 본 연구에서 시도된 포괄적 인 토양적지 분석모델은 계속 발전하여 토지정보체계에서의 전문가 기법으로 활용이 가능하다고 판단되어진다.
우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인하여 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역으로 분류되고 있으나 해상교통의 정량적인 평가의 미흡으로 맞춤형 안전대책이 제대로 수립되고 있지 않는 것이 현실이다. 본 연구에서는 해상교통 안전성 평가모델 중 하나인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)에 대한 기본적인 소개와 함께, 울산항을 대상으로 한 평가 사례 소개, 기존 유사한 연구와의 비교를 하고자 한다.
본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기업의 기존 특허 포트폴리오를 비즈니스 모델 컴포넌트의 관점에서 사업타당성 평가를 수행할 수 있는 연구개발 비즈니스 모델링 및 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 기업이 보유하고 있는 기존 특허들의 기술적 가치를 평가하는 것이 아니라, 비즈니스 모델의 9가지 컴포넌트 관점에서 특허가 보유하고 있는 비즈니스적 특징을 분석할 수 있는 시스템이다. 평가 모델은 4가지 세부 평가모델로 구성하였으며, 시뮬레이션을 수행할 수 있는 기본 파라미터와 제어 파라미터를 제공하여서 파라미터들의 값을 조정하면서 다양한 환경에서의 평가 결과값을 실시간으로 확인할 수 있도록 구현하였다.
머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point)는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.
챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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