소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 위험 부분을 예측하는위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 의해 구축된 퍼지 규칙 베이스를 이용한 위험도 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 예측 결과에 대한 원인 분석이 용이하고 높은 확정성과 적용성을 지니고 규칙수에 대한 제안이 없다. 이러한 내부특성들 비교의 모의 실을 통한 예측 정확도 비교를 통해 제안 모델이 타 모델들보다 우수함을 보였다.
기업으로서 호텔은 전략목표를 달성하는데 필요한 경쟁력 기반을 견고하게 하고, 업무활동을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있으며, 이러한 노력은 IT의 급속한 발전에 힘입어 업무프로세스와 컴퓨터를 결합하여, 호텔업무의 상당부분을 전산화(Computing)함으로써 조직유효성과 생산성 향상을 도모하고 있다. 따라서 본 연구는 호텔기업의 전략적 시스템 구축에 있어, 고려되고 있는 BSC(균형성과표)시스템과 관련하여 재무적 관점과 비재무적 관점에서 시스템화할 측정지표 발굴에 그 목적이 있다. 호텔기업의 경영성과를 측정함에 있어 재무적 측정과 더불어 비재무적 성과(고객관점, 내부프로세스, 학습과 성장)에 일선근무자 및 의사결정자들이 시스템에 반영하고자 하는 중요요소를 파악하여, 기업경영에 도움을 주고자 한다. 본 연구는 호텔기업에 근무하고 있는 집단을 대상으로 델파이 기법과 전문가 인터뷰(팀장급이상)를 통해 각 관점별 중요순위를 판별하였다. 연구결과는 서비스를 주된 경쟁도구 삼고 있는 호텔기업은 재무적 성과를 극대화 하기 위해 고객 및 임직원의 만족도와 서비스에 대한 품질이 중요한 성과지표인 것으로 조사되었다. 따라서 이를 근거로 기업특성에 맞는 BSC도입과 경영성과개선이 이루어지길 기대한다.
공공데이터는 공공기관이 만들어내는 자료나 정보를 국민에게 공개한 것이다. 정부는 공공데이터포털과 개별기관의 웹사이트를 통해 공공데이터를 개방하고 있다. 그러나 데이터 사용자 관점에서 원하는 공공데이터를 탐색하고 활용하는데 제약이 있는 것이 현실이다. 특히, 데이터 목록의 특성을 파악하고 서로 다른 데이터를 연계하는 과정에 많은 노력과 시간이 필요하다. 본 연구는 공공데이터로 개방된 데이터 목록이 갖고 있는 항목명의 공통 관계를 분석하여 데이터 목록사이의 연결 가능성을 제안한다. 공공데이터포털에서 제공하는 데이터 목록을 수집하고, 데이터 목록에 포함된 데이터 항목명을 추출한다. 추출된 항목명은 형식 개념 분석을 통해 형식 문맥 (formal context)과 형식 개념 (formal concept)으로 구성된다. 형식 개념은 데이터 목록과 항목명을 각각 외연과 내연으로 갖고 있고, 내연의 공통항목을 분석해 데이터 연결 가능성을 판별한다. 형식 개념 분석을 통해 도출한 결과는 데이터 목록의 의미적 연결에 효과적으로 활용될 수 있고, 공공데이터 개방을 위한 데이터 표준 및 품질개선에 적용할 수 있다.
멀티미디어 비디오 응용의 이용이 증가함에 따라 모바일 임베디드 시스템 환경에서 K264/AVC 기반의 디코더 시스템 구현에 대한 수요가 증가하고 있다. H.264/AVC 디코딩 작업은 내부적으로 많은 연산을 필요하므로, 임베디드 시스템 환경 및 멀티미디어 비디오 응용의 기대 품질에 따라 다양한 구현 방법이 사용될 수 있다. 하지만, 주어진 모바일 임베디드 시스템 환경에 적합한 구현 방법을 선택하기 위해서는 임베디드 시스템의 연산 능력과 비디오 디코딩 작업에 필요한 연산 요구량에 대해 정확한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 임베디드 단말 환경을 위한 H.264/AVC 디코더의 하드웨어 및 소프트웨어 구현 방안을 제안하고, 이에 대한 성능 측정 방법 및 결과를 제시하였다. 또한 리눅스 기반의 모바일 임베디드 시스템에서의 비디오 디코딩 시스템의 성능 제한 요소를 판별함으로써 효과적인 구현 방법을 보이고 있다.
CNT 센서는 산가와의 연계성이 $R^2$>0.96으로 산가의 화학적 측정방법을 대체할 수 있는 유지의 산패도 측정기기로서 적합할 것으로 기대된다. 현재 유탕유의 품질에 대한 국내 법적 기준은 산가와 과산화물가를 기준으로 하고 있지만 일부 유럽국가의 기준인 polar-compounds 25%내외의 규정에 비하여 유지의 상태를 판별하는 데에 변화요구 가능성이 있어 국내규정에 대한 검토가 필요하다. 실험결과에서 산가와 CNT센서, 산가와 polar-compounds간의 높은 연관성을 확인하였으므로, CNT센서를 산가 뿐만 아니라, polar-compounds 측정법을 대신할 수 있는 장치로서 개발도 가능할 것이다. 다만, 식용오일마다 구성성분과 함량이 다르므로 보다 정밀한 유지의 산패도 측정이 가능하기 위해서는 식용유지의 종류별로 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다.
호신용 스프레이의 자극성 액체에 포함된 capsaicin, dihydrocapsaicin 및 nonivamide의 함량을 기체 크로마토그래피로 정량하는 방법에 대해 연구하였다. Capsaicin과 거의 동등한 수준의 매운맛을 내는 nonivamide는 천연물 내에도 극히 소량 존재하므로 합성된 nonvamide를 합성 캡사이신(Synthetic capsaicinoid) 또는 PAVA(Pelargonic Acid Vanillyl Amide)라고 부르며 식품 향미 재료나 폭동진압용 무능화 작용제로 이용되어왔다. 호신용품이 난립하는 요즘 각종 불법 호신용 스프레이의 품질관리가 제대로 이행되지 않는 사례가 종종 발견되고 있다. 따라서 기체크로마토그래피로 합성 캡사이신이 포함된 제품이 천연 유래인 것처럼 도용되거나 허용농도를 준수하는 지를 판별할 수 있는 간단한 분석방법을 개발하고자 하였다. 마지막으로 분석방법이 확립되면 시판되는 호신용 스프레이 내에 존재하는 자극성 액체의 성분과 함량 조사에 응용하여 보았다.
기계학습의 정확도는 학습용 데이터의 양과 데이터의 품질에 많은 영향을 받는다. 기존의 웹을 기반으로 학습용 데이터를 수집하는 것은 실제 학습과 무관한 데이터가 수집 될 수 있는 위험성이 있으며 데이터의 투명성을 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 블록체인구조에서 블록들이 직접 병렬적으로 데이터를 수집하게 하고 각 블록들이 수집한 데이터를 타 블록의 데이터와 비교하여 양질의 데이터만을 선별하는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 블록들은 데이터를 서로 블록체인을 통해 공유하며 All-reduce 구조의 Parallel-SGD를 활용하여 다른 블록들의 데이터와 비교를 통해 양질의 데이터만을 선별하여 학습용 데이터셋을 구성할 수가 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 구조의 성능을 확인하기 위해 실험을 통해 기존의 벤치마크용 데이터셋의 이미지를 활용하여 변조된 이미지 사이에서 원본 이미지만을 양질의 데이터로 판별함을 확인하였다.
본 연구는 비디오 스킴의 자동 생성을 위한 비디오 요약 알고리즘을 제안하고 이를 평가하였다. 제안된 알고리즘은 ERP(Event Related Potentials) 기반의 주제 적합성 모형, MMR(Maximal Marginal Relevance) 기법 및 판별분석기법을 사용하여 구현하였다. 제안한 ERP/MMR 기반 알고리즘을 이용하여 구성한 비디오 스킴의 품질과 유용성을 내재적 및 외재적 평가를 통해서 검증하였다. 내재적 및 외재적 평가에서 ERP/MMR 방법들의 평가 점수들은 각각 경쟁 기준으로 사용한 SBD(Shot Boundary Detection) 방법의 평가 점수 보다 유의미한 차이를 보이며 높게 나왔다. 그러나 이 두 평가에서 ERP/MMR(${\lambda}=0.6$) 방법의 평가 점수와 ERP/MMR(${\lambda}=1.0$) 방법의 평가 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이는 없는 것으로 나타났다.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 귀걸이 제품을 위한 실리콘 몰드 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 실리콘 몰드에 대한 이어핀 삽입 공정 자동화를 위하여 산업용 카메라를 이용한 이진화 및 템플릿 매칭 기법 기반의 이어핀 삽입 위치 검출 방법을 기술한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 이진화와 템플릿 매칭을 이용하여 홀의 위치와 개수를 판단할 수 있다. 성능 시험을 통하여, 적용한 방법은 98.5%의 정확도와 Otsu 방법에 비해 0.5초 빠른 처리속도를 가지는 것을 보였다. 비전 기반 이어핀 삽입 자동화 시스템을 통해 원가 절감 및 작업 시간 절감과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
방풍(Saposhnikoviae Radix, SR) 과 식방풍(Peucedani Japonici Radix, PR)은 각각 다른 기원식물을 가지며 속과 종이 다르지만 한국, 중국, 및 일본에서 대표적인 전통 한약재로 오랫동안 혼용되어 사용되었다. 본 연구에서는 방풍과 식방풍의 판별 마커를 확인하기 위하여 UPLC-QTOF/MS를 이용한 대사체 프로파일링 및 다변량 통계분석을 진행하였다. 그 결과, 5-O-methylvisammioside와 peucedanol을 각각 방풍과 식방풍의 지표성분으로 선정하였으며, UPLC를 이용하여 분석법을 검증하였다. 제안된 방풍 및 식방풍의 지표성분에 대한 분석법 검증은 방풍과 식방풍의 분류와 품질 평가 및 성분 검증을 위한 효과적인 방법이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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