소프트웨어 개발시 요구사항 협의단계에서 WinWin 협의모델은 이해당사자들이 모두 만족할 수 있는 합의값물 결정하도록 도와준다. 이해당사자들은 각각의 Win 조건을 정의하고, 이것을 품질특성별로 규명한 수치화된 값으로 만든 후 이를 대상으로 협의하여 합의값을 도출한다. 하지만 이같은 합의값을 도출하는 과정에서 모든 이해당사자들이 Win 조건에 도달했는지 설명할 수 있는 방법은 없다. 본 논문은 WinWin 모델에서 이같은 합의값 도출 과정을 규명 가능한 수준으로 만들어 전체적으로 WinWin 모델의 성능이 개선될 수 있다는 것을 제시한다. 각 이해당사자들은 WinWin 모델 내의 합의값 도출과정을 퍼지 합의모델인 OCA(Opinion Changing Aversion)를 이용하여 산출된 합의값의 신뢰도를 평가한다. 평가된 신뢰도를 향상시킬 때까지 반복이 가능하므로 전체적으로 OCA는 WinWin 협의모델의 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 증명한다.
본 연구는, 방사성탄소연대측정방법에 내재되어 있는 변동성을 유발하는 요인과 그 크기를 파악하고, 측정치들을 기반으로 한 고고학적 연대의 합의값을 도출하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 동일한 샘플을 서로 다른 기관에 보내어 얻는 실험을 시행하였고, 실험을 통해 얻은 자료는 베이지안 방법을 이용해서 분석하였다. 분석결과로부터 측정기관, 메가샘플의 종류가 방사성탄소연대측정방법의 변동성을 야기하는 요인이 될 수 있음을 판단할 수 있었으며, 각 요인으로 인한 변동성의 크기는 약 10년 내외임을 확인했다. 기관 내에 존재하는 탄소연대측정의 변동성은 각 기관에서 보고하는 측정오차로 간주해도 무방하다는 사실 또한 밝혀냈다. 자료의 실제 연대를 알고 있다는 가정 하에서, 여러 개의 탄소연대측정치로부터 도출된 합의값은 실제 샘플의 연대와 일치했으며, 합의값의 변동성은 개별적인 탄소연대측정치의 변동성보다 훨씬 줄어드는 현상을 관찰할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.381-387
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2011
본 논문은 일원 확률모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 확률모형과 관련된 분산성분을 추정하는 문제를 다루고 있다. 분산성분의 추정방법으로 적률법을 이용하고 있다. 적률법을 이용할 때 필요한 두 가지 계산과정은 요인의 변동에 따른 제곱합과 제곱합의 기대값 계산이다. 제곱합의 계산으로 사영을 어떻게 이용하는 가를 논의하고 있다. 제곱합의 기대값 계산을 위해 분산성분의 계수로 관측되는 관련행렬의 고유근을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분산성분의 적률추정량으로 사영과 고유근을 이용한 분산성분의 추정방법이 Hartley (1967)의 합성법보다 간편하고 효율적인 방법임을 논의하고 있다.
허가형 블록체인 기반 데이터 공유 시스템은 분산 환경에서 신뢰 수준을 구축하고 일관된 메시지를 기록 및 공유함으로써 서비스의 상호 운용성을 가능하게 한다. 그러나 허가형 블록체인은 종종 탈중앙화, 보안 및 상호 운용성과 충돌한다. 이는 중앙 집중식 시스템으로 돌아가거나 데이터의 독점 및 남용 및 오용으로 이어질 수 있다. 따라서 CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance)에 이론 검증에 따라 메시지 공유, 비잔틴 내결함성 및 메시지 일관성을 고려하고 적용해야 한다. 기존의 PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) 합의 알고리즘는 노드의 증가시, 장애내성을 갖기위해 계산되어야 할 합의 처리시간이 증가하며, DPOS(Delegated Proof of Stake) 알고리즘은 보상, 리더 선출의 공정성 문제 등에 따라 허가형 블록체인에서의 적합한 방식이 연구되고 있다. 본 논문에서는 서비스의 상호 운용성과 과제에 대해 논의하고 허가된 블록체인의 합의 개선을 통한 데이터 공유 시스템을 제안한다.
이 연구의 목적은 민간경비원의 조직문화와 조직신뢰 및 조직성과의 관계를 규명하는데 있다. 이 연구는 2010년 6월 서울소재 4개소 민간경비회사의 민간경비원을 모집단으로 설정한 후 판단표집법을 이용하여 최종분석에 이용된 사례 수는 총 161명이다. 설문지의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$값이 .592이상으로 나타났다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비원의 조직문화는 조직신뢰에 영향을 미친다. 즉, 개발적, 합리적, 합의적, 위계적 문화가 활성화 되면 인지 감정적, 행동적 신뢰를 증가시킨다. 둘째, 민간경비원들의 조직문화는 조직성과에 영향을 미친다. 즉, 합리적, 합의적 문화가 활성화 되면, 직무만족은 높다. 반면, 개발적, 합의적, 위계적 문화가 활성화 되면, 조직몰입은 높다. 셋째, 민간경비원의 조직신뢰는 조직성과에 영향을 미친다. 즉, 인지 감정적, 행동적 신뢰가 높게 작용하면, 직무만족, 조직몰입은 증대된다.
5G 네트워크는 초고속, 초연결, 초저지연이라는 요구를 구현하기 위해 다양한 ICT 기술들을 접목한 차세대 융합 네트워크로서, 이전 세대 이동통신 네트워크의 보안취약점을 해결하기 위해 다양한 노력들이 시도되었다. 그러나 현재까지 발표된 표준화 규격들에는 USIM 탈취 및 복제, 메시지 재전송 공격, 경쟁조건 공격 등의 보안취약점이 여전히 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 물리적 복제방지 기능인 PUF 기술을 적용한 새로운 5G 인증 및 키합의 프로토콜을 제시한다. 제시된 PUF 기반의 인증 및 키합의 프로토콜은 특정 입력값에 대해 장치별로 고유하게 생성되는 응답값과 해시함수를 이용하여 현재까지 식별된 보안취약점을 개선한다. 이러한 접근 방법은 보안성이 중요하게 요구되는 영역에서 5G 네트워크를 활용할 경우, 저렴한 PUF 회로의 추가를 통해 강력한 화이트리스트 정책을 구현할 수 있게 해 준다. 또한 기존 프로토콜에 추가적인 암호 알고리즘을 적용하지 않기 때문에 연산 비용 증가나 인증 파라미터 저장 공간 증가의 부담도 상대적으로 적다.
군집분석을 위한 알고리즘은 매우 많다. 이러한 군집분석 방법들이 개체들을 어떻게 여러 개의 군집으로 나누는 지를 서로 비교하기 위해서는 나누어지는 군집들이 얼마나 동일한가를 알 수 있는 동의 측도가 필요하다. 우리가 고려하여야 할 군집분석 방법들이 많아질수록 덩달아 동의 측도들 값도 많아지게 된다. 그래서 복수 개의 군집분석 방법들과 대응되는 동의 측도값들을 한 눈에 확인할 수 있는 도구가 필요하다. 본 논문을 통하여 군집분석 방법들과 대응되는 동의 측도값들을 한 눈에 확인할 수 있는 그래픽도구들을 제안하고자 한다.
하천수 시료를 이용한 중금속분석용 수질표준물질, NIER-I08RW 및 NIER-I09를 제조하여 납, 카드뮴, 크롬, 구리 등 중금속 4 종에 대한 인증분석 및 불확도 등을 평가하였다. 균질성 평가 결과, 병간균질도가 숙련도시험의 목표표준편차의 0.3 배 이하로서 숙련도시험용 시료로서 사용하기에 충분히 균질한 시료인 것으로 확인되었다. 제조된 표준물질을 이용하여 국내 환경측정분석기관을 대상으로 숙련도시험을 실시하고, 설정값의 설정방법에 따른 로버스트 Z 값의 변동을 비교하였다. 다른 항목에 비해 농도가 낮은 NIER-I08RW의 카드뮴 항목을 제외하고는, 특성값과 참가기관의 합의값의 차이인 상대편차, $B_{relative}$는 모두 ${\pm}$1 이하로서 크지 않았으며, 설정값을 달리 설정함으로 Z 값이 달라진 경우는 46 개로서 전체의 2.9%에 불과하였다.
본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.
데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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