서비스품질의 차원과 위계에 대한 논의가 최근 들어 늘어나고 있다. 그 이유는 서비스품질, 고객만족, 고객의 긍정적 행동의향, 수익성 간의 선순환 때문이다. 차원모델은 SERVQUAL과 SERVPERF 모델이 있고 위계모델은 Grönroos(1984)모델과 미국학자들이 개발한 모델이 대표적이다. 최근들어 이들을 결합한 하이브리드모델이 제안되고 있다. 하지만 기존의 하이브리드모델은 차원과 위계를 결합하여 일반성은 높지만 위계를 정하는 이론적 근거가 분명하지 않다. 본 연구는 욕구위계이론 중 Herzberg(1968)의 두 요인이론에 근거하여 서비스품질의 위계모델을 제시하려 한다. 이를 위해 CIT로 판매접점에서 고객이 느끼는 결정적 사건(critical incidents)을 조사하였다. 먼저 중복요인과 단독요인으로 나누고 각각을 다시 불만족중심과 만족중심으로 나눌 때 이들 결정적 사건이 잘 분류되었다. 분류결과 신뢰성은 불만족중심 중복요인, 응답성은 만족중심 중복요인, 공감성은 단독만족요인으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 서비스품질의 욕구위계모델에 따르면 신뢰성, 응답성, 공감성의 순으로 서비스품질이 중요하다. 확신성과 유형성은 따로 분류되는 결정적 사건이 없어 만족, 불만족 요인을 도와주는 조절요인으로 볼 수 있다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
최근 ATSC는 방송망 기반의 서비스호환 3DTV 방송서비스 표준완료 이후 이종망 환경에서 하이브리드 3DTV 방송서비스에 대한 표준화를 진행 중에 있다. 본 논문에서는 기존의 디지털방송 화질열화 없이 Full HD 3D 화질을 보장하기 위한 방송망 및 IP 망 연동형 3D 비디오 방송시스템을 제안한다. 특히, ISO/IEC 23009-1 DASH를 활용한 3D 부가 영상 전송, 이종망 환경하에서 안정적인 3D 비디오 동기화 및 하이브리드 3DTV 수신기 개발을 위한 시스템 타켓 디코더 모델을 기술한다. 실험결과, 제안된 기술은 하이브리드 3DTV 방송 표준화에 직접적으로 적용될 수 있으며, 하이브리드 3DTV 인코더 및 수신기 개발에 있어서 참조 모델로 활용될 수 있음을 확인하였다.
기존 디지털 방송은 제한된 데이터 전송율로 인하여 시청자가 요구하는 다양한 데이터 서비스, 고해상도를 가지는 비디오 서비스와 같은 리치 멀티미디어 서비스를 제공하는 것이 현실적으로 어렵다. 그러나, 최근 들어 유무선 인터넷의 속도가 향상되고 소셜 서비스 등 다양한 인터넷 서비스 모델이 등장함에 따라서 통신망을 활용한 하이브리드 멀티미디어 방송 서비스가 제시되어, 방송 서비스가 가지는 특성을 유지하면서 다양한 시청자의 요구를 만족시키는 것이 가능해 졌다. 본 논문에서는 하이브리드 방송 서비스의 일종인 동적 계획 기반 하이브리드 방송 서비스 모델과 이를 가능하게 하는 송신 시스템 구성을 제안한다. 제안된 시스템은 새롭게 추가된 스케줄링 서버를 포함하고 있으며, 이 스케줄링 서버에 의해서 방송 콘텐츠의 비디오 해상도, 제공 시간, 전송 경로 등을 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 논문에서는 두 개의 서브 발전 시스템 (풍력과 태양광 발전 시스템)으로 구성된 하이브리드 발전 시스템의 구현을 위한 디지털 퍼지 제어기를 개발한다. 풍력과 광전자 발전기에서 V-I 특성은 비선형 관계를 보여주기 때문에, 비선형 시스템 제어에 많은 장점을 가진 퍼지 모델 기반 제어기를 사용한다. 그리고 마이크로프로세서 기반 제어 시스템 구현하기 위해서 본 과제에서는 디지털 재설계 기법을 통해 디지털 퍼지 제어기를 설계하게 된다. 마지막으로, 하이브리드 발전 시스템에서 최대 전력 추종과 배터리 상태를 일정하게 유지하기 위해서 세 가지 모드 상태에서 제어 목적이 변화하도록 시스템을 구성하게 된다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
체적소 인형 모의피폭체는 방사선 관련 분야에서 다양하게 사용되고 있으며 최근 의료영상기술과 컴퓨터의 급속한 발전으로 더 많은 각광을 받고 있다. 하지만 현재까지 개발된 체적소 인형 모의피폭체는 환자 등 실제 인체의 영상을 이용하여 제작되었기 때문에 ICRP Reference Man (2002) 등의 표준 자료에 크게 벗어난다. 본 연구에서는 표준 성인 남성의 체형과 골격을 가진 물리적 인형 모의피폭체(ATOM Adult Male Phantom, CIRS, Virginia, USA)에 MIRD형 수학적 인형 모델의 장기들을 정의하여 표준의 체형과 장기를 가진 하이브리드 체적소 인형 모의피폭체를 개발한 후 몬테칼로 전산모사에 사용하였다.
본 연구에서는 대용량 항공 레이저 스캐닝 자료로부터 DSM(Digital Surface Model) 및 DTM(Digital Terrain Model)을 효율적으로 생성하기 위하여 다중 코어 피씨클러스터(PC-Cluster)에 기반한 병렬처리방식을 제안하였다. 이를 위하여 MPI(message passing interface)만을 사용하는 기존 MPI 모델을 변형하여 MPI와 OpenMP를 병용한 하이브리드(hybrid) 모델을 제작하였으며 다중 코어 피씨클러스터에서 그 성능을 평가하였다. 결과적으로, 하이브리드 모델과 기존 모델을 비교하였을 때 DSM을 생성하기 위한 보간에서는 다소 불리하지만 MPI 호출을 줄임으로써 전반적인 성능을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 불규칙한 항공 레이저 스캐닝 자료의 분포로부터 발생하는 코어간 부하 불일치를 OpenMP의scheduling 기능을 통해 조절함으로써 하이브리드 모델의 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안된 SIP(session initiation protocol)를 사용한 하이브리드(hybrid)형 화상회의 시스템 모델을 설계하고 구현한다 하이브리드형 화상회의 시스템은 모든 신호처리는 서버를 통해 이루어지고, 컨퍼런스 구성은 서버를 중심으로 구성될 수 있을 뿐만 아니라, UA(user agent)를 중심으로 구성되어질 수 있도록 제안되었다. 그 결과 집중화 모델의 장점으로써 사용자 상태 관리와 라우팅이 용이할 뿐만 아니라, 에드혹(ad-hoc)모델과 단말 혼합모델의 장점인 이동성 지원이 가능하게 되었다. 제안된 모델을 바탕으로 구현된 서버는 신호처리만을 담당하여 서버의 부하가 적어 소규모 컨퍼런스 뿐만 아닌 중규모 혹은 대규모 컨퍼런스에서도 사용가능함을 확인하였고, UA는 풀메쉬(full mesh) 형태의 유니캐스트(unicast)를 사용하여 10명이하의 소규모 컨퍼런스에 적합함을 실험을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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