공시지가제도하에서 개별필지 가격산정은 지가함수(地價函數) 추정, 비준표(比準表) 작성, 인근 유사 표준지(標準地)와의 특성차이를 감안한 가격결정 과정을 거치는데, 각 단계의 기술적 문제에 대한 연구는 별로 없었다. 이 글은 지가함수(地價函數) 추정에서 log-log함수형태가 통계학적으로 또는 실제 활용상 적합한가의 문제와 지가함수(地價函數) 추정결과를 그대로 지가예측식(地價豫測式)으로 이용할 수 있는가의 두가지 문제를 다루고 있다. 서울시 서초구와 강남구자료에 대해 Box-Cox 변형(變型)을 이용한 지가함수(地價函數)와 log-log형태의 지가함수(地價函數)를 추정하여 비교해 본 결과 통계학적으로는 전자가 우월하지만, 지가추정(地價推定)에서 양자간의 차이는 크지 않았으며 추정비용(推定費用), 활용(活用)의 용이성 등의 관점에서는 후자가 선호되었다. 또 지가함수(地價函數) 추정결과를 현재와 같이 표준지와 여타 토지간의 가격차이(價格差異)를 계산하는 용도로 한정하는 것이 표준지가격(標準地價格) 자체가 가진 정보를 활용하는 방안으로 바람직하다는 결론을 얻었다.
본 연구는 수학과목 학습이 부진하고, 특히 함수식과 그래프의 관계에 대한 이해가 부족한 특성화 고등학생들을 대상으로 학생들에게 친숙한 엑셀 프로그램을 사용하여 지도한 효과를 살펴보았다. 엑셀의 식, 표, 그래프를 한 화면에 담을 수 있는 기능과 스크롤바를 이용하여 그래프를 움직이는 기능이 주로 사용되었다. 함수개념을 과정관점과 대상관점으로 나누고, 함수 표상을 표, 식, 그래프로 나누었을 때 학생들이 지도를 통하여 표상 내에서 또는 관점 간 유연한 전환이 일어나는 것을 목표로 지도하였고 긍정적인 효과가 나타났다. 실험은 특성화 고등학교 2학년 학생 5명을 대상으로 5일간 컴퓨터실에서 실시되었다. 학생들에 대한 진단평가를 토대로 중학교 수준의 함수와 그래프를 엑셀을 이용해서 지도하였다. 학생들에게는 엑셀파일이 제공되었고, 학생들은 수업 중에 실제 조작해보고 조작결과를 배포된 활동지에 적고 함께 토론하는 방식으로 수업을 진행하였다.
본 연구는 1982년부터 2002년까지 우리나라 15개 산업부분의 패널자료를 이용하여 지식생산함수추정을 시도하였다. 해당 산업부문의 지식생산활동에서 서로 다른 산업부문간에 산호작용영향이 중요하다는 관점을 고려하여 Mark et al. (2005)이 제시한 DSUR(Dynamic Seemingly Unrelated Regression)추정량을 이용하여 관련된 지식생산함수의 모수를 추정하였다. 본 연구의 추정결과를 살펴보면, 우리나라 지식생산함수에서 연구원 규모가 지식생산에 기여하는 탄력성정도는 0.25이며, 기존 지식축적량이 기여하는 탄력성정도는 0.353으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라의 경우에 기존 지식축적량이 새로운 지식생산에 기여하는 탄력성정도가 1보다 작음을 보여준다. 지식생산함수의 관하여 추정된 계수의 크기가 시사하는 바는 우리나라의 장기적 경제성장률은 제품 및 서비스생산함수에 관련된 탄력성과 인구성장증가율에 따라서 결정되기 때문에 정부의 직접적인 R&D정책개입보다는 지식관리 및 보급 그리고 공유체계정비라는 간접적 R&D정잭개입을 통하여 지속적인 경제성장전략을 추진해야한다는 주장을 뒷받침한다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
기존 플래시 메모리의 물리적 한계를 극복하여 저전압, 저전력 비휘발성 메모리 소자를 얻기 위해서는 터널링 장벽 제어가 필수적이며, 저유전체와 고유전체를 적층한 VARIOT 구조는 터널링 장벽 제어에 매우 효과적이다. 우리는 비평형 그린함수 방법을 이용하여 전자 수송을 계산함으로써, VARIOT 구조가 기존의 단일 유전층 구조에 비해 비휘발성 메모리 관점에서 얼마나 향상되었는지를 분석하고, 터널링 장벽 제어에 있어 고유전체가 가져야 할 가장 유리한 조건을 찾아내었다. 또한 유효질량이 에너지 장벽(유전층)의 전계 민감도와 거의 무관함을 보임으로서 시뮬레이션 결과가 합리적임을 증명하였다.
본 논문에서는 강력한 의사난수 함수 관점에서 안전한 tweakable 전단사 함수 패밀리를 이용하여 연관키에 안전한 전단사 함수 패밀리를 설계할 수 있음을 보인다. 이를 이용하여 현재까지 알려진 것 중에 가장 빠르면서 연관키 공격에 안전한 전단사 함수 패밀리를 구성한다. 또한, 의사난수 함수 관점에서 안전한 적당한 유형의 함수 패밀리를 이용하여 연관키 공격에 안전한 전단사 함수 패밀리를 구성할 수 있음을 보인다. 이는 기존의 안전성이 증명된 MAC 알고리즘을 이용하면 연관키 공격에 안전한 스킴을 구성할 수 있음을 나타낸다. 끝으로, 본 논문에서는 연관키 공격에 대한 여러 안전성 개념(indistinguishability, non-malleability)을 정의하구 그들 사이의 관계를 살펴본다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
본 논문에서는 맨델브로트(Mandelbrot) 집합의 개념을 3차의 복소 다항식 z^3$+c 에 확장시켜 3차 분기집합을 정의하고, 이 집합의 2-주기 성분의 경계선 방정식과 관련 기하학적 성질을 고등학교 및 대학에서 다루는 미적분학 관점에서 분석하고자 한다. 복소수, 삼각함수, 매개함수, 함수의 극값, 미분 및 적분 등의 기초 이론을 활용하여 2-주기 성분의 경계선 방정식을 매개함수로 표시하고, 경계선의 내부 면적, 둘레 길이, 무게중심 등을 이론적으로 기술한다. 수학 소프트웨어인 매스매티카(Mathematica)를 활용하여 2-주기성분의 작도 및 기하학적 성질에 관한 수치 해석적 결과를 제시하고자 한다.
학생들의 '비와 비율 개념의 발달 과정'에서 변화율 개념이 어떻게 드러나는지에 대한 연구는 추후 변화율 관점에서 미분의 원리를 지도하는 연구에 중요한 기초연구가 될 수 있다. 특히 비율 개념 이해의 상태에 따라 이후 변화율 개념 발달에 장애물 혹은 중요한 개념적 발판이 될 수 있는지에 대하여, 학생을 대상으로 확인한 연구가 드물다는 점에서, 비율 개념과 변화율 개념의 관계에 대한 교수실험은 이후 변화율 관점에서의 미분 학습 관련 연구에 의미 있는 연구 자료를 제공해줄 것으로 보인다. 본 연구는 비율 개념이 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하는데 영향을 준다는 가설을 확인하기 위한 연구이자, 내포량에 해당하는 농도의 변화 과정에 대한 탐구과정을 통하여 학습자의 비율 개념에서 변화율 개념 형성 과정에 대한 이해의 폭을 넓히기 위한 기초연구이다. 세 명의 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 그들이 가지고 있는 비율 개념을 확인하고 과제 수행과정에서 비율 개념의 변화를 관찰했다. 또한 비가 변하는 상황 속에서 비율로 함수의 변화를 설명하는 활동을 통하여, 참여 학생들이 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하고 표현하는 것을 관찰한 결과, 비율 개념의 변화가 변화율 관점에서 함수의 변화를 인식하는 것에 변화를 가져올 수 있음을 확인하였다.
실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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