본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.
비교표준지를 이용하여 개별공시지가를 산정하는 우리나라 제도 하에서 가장 중요한 문제는 개별필지 주변의 표준지 중에서 어떤 표준지를 선택·이용하여 지가를 산정해야 하는가이다. 그러나 지침상에서는 비교표준지 선정시 매우 중요한 요인으로 작용하고 있는 유사가격권에 대하여 수치적인 기준이 아닌 모호한 개념상으로 규정하고 있어 비교표준지 선정에 있어 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 본 연구에서는 현행 개념상으로만 규정하고 있는 유사가격권에 대하여 평균 연결법과 K-means 혼합 클러스터링 기법을 이용하여 유사가격권역을 정확하고 객관적으로 설정한다. 그리고 실제 사례지역을 선정하여 적용하여 봄으로써 방법론의 활용가능성과 타당성을 제시하고자 한다.
Purpose This study aims to identify user experience factors that can enhance both metaverse utilization and satisfaction based on the honeycomb model. For this we presented two research questions: first, what are the experience factors of metaverse users? Second, do metaverse user experience factors impact satisfaction? Design/methodology/approach To address these questions, a mixed-methodology approach is employed, including text mining techniques to analyze online reviews and quantitative econometric analysis to reveal the relationship between user experience factors and satisfaction. A total of 69,880 reviews and ratings data were collected. Findings The analysis revealed eight metaverse user experience factors: entertainment, operability, virtual reality, immersion, economic activity, visual performance, avatar, and sociality, all of which were found to have a positive impact on user satisfaction.
킬른형 열분해 반응기를 이용하여 혼합폐플라스틱의 열분해로부터 얻어진 고분자성분의 열적분해 특성에 관한 연구를 TGA와 GC-MS를 이용하여 수행하였다. 열적분해의 속도론적 연구는 $10{\sim}50^{\circ}C/min$ 사이의 여러 가열속도에서 비등온 질량감소 기술을 이용하여 수행하였으며 활성화 에너지 및 반응 차수와 같은 속도 상수들에 대한 정보를 얻기 위하여 문헌에 제시된 여러 가지의 속도론 해석방법을 이용하여 질량감소곡선 및 그 미분 값을 해석하였다. 또한 회분식 열분해 반응기를 이용하여 반응온도에 따른 액상 생성물의 수율변화를 고찰하였으며 GC-MS를 이용하여 액상 생성물의 반응온도 증가에 따른 특성연구를 수행하였다.
웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.
인화점은 가연성물질의 화재 및 폭발의 잠재위험성를 결정하는 데 가장 중요한 기초적인 특성치 가운데 하나이다. 인화점의 구분은 혼합용제를 구성하는 가연성액체를 안전하게 취급하기 위해서 매우 중요하다. 모든 인화점 거동의 기초는 증기압과 폭발한계이다. 가연성혼합용제의 인화점은 라울의 법칙, 달톤의 법칙, 르샤틀리에 법칙 그리고 활동도계수 모델을 사용함으로서 계산할 수 있다. 본 연구에서는 가연성 3성분계의 하부인화점의 문헌값을 라울의 법칙과 MRSM 모델에 의해 계산된 값과 비교하였다. 3성분계의 하부인화점의 자료는 라울의 법칙과 MRSM 모델에 의해 예측된 값과 거의 일치하였다. 제시한 방법론에 의해 가연성혼합용제의 인화점 실험자료의 신뢰도를 평가하는 것이 가능하다.
Bipolar plate는 고분자 전해질 연료전지(PEMFC)에서 핵심 부품 중의 하나이고, 전해질 막이나 촉매 등에 비해서는 상대적으로 쉽게 접근할 수 있기 때문에 많은 연구가 수행되고 있다. Bipolar plate를 제조하는 기술은 크게 금속을 프레스 가공하는 방법, graphite 판을 직접 밀링하는 방법 및 고분자/카본계의 press molding 법 등 3가지로 분류되며, 본 연구에서는 3번째 방법에 의해서 bipolar plate를 대량 생산하는 방법에 대해 연구하였다. 고분자 매트릭스는 에폭시계 수지를 사용하였고, 카본계 재료는 graphite 분말과 carbon nanotube를 사용하였다. 이들 재료들을 일정한 비율로 혼합한 후 differential scanning calorimetry(DSC)를 사용하여 열분석 하였고, 그 결과를 Kissinger equation에 대입하여 경화반응 속도론을 연구하였다. 또한, 경화된 에폭시/탄소 복합재료의 전기전도도, 유리전이온도, 표면에너지 특성 등을 분석하였다.
조건부 가치측정법 연구에서 제시금액에 대한 지불의사가 없다는 영(0)의 지불의사 비중이 높을 경우 영의 지불의사를 밝히는 응답 자료들을 어떻게 처리해야 하는가를 두고 논란이 있다. 이에 본 연구에서는 이산화탄소 저감정책에 대한 설문조사결과를 활용하여 보다 합리적으로 영의 지불의사를 밝히는 응답 자료들을 처리할 수 있는 모형들을 비교 분석함으로써 학술적 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 스파이크모형을 포함한 혼합모형 등 모수적 추정법 뿐만 아니라 다양한 비모수적 추정법의 추정결과를 비교분석하고자 하였다. 분석결과, 모형에 따라서 다른 값들이 도출되었으며, 각각의 모형들의 한계점도 확인할 수 있었다. 이러한 점을 볼 때, 향후 CVM 연구에서는 특정 방법론을 이용하는 것 보다는 보다 보수적인 추정치를 제공하는 방법론을 이용하는 것이 적절한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 가연성혼합물의 구성하는 각 순수성분의 연소열과 기상 조성을 이용하여 폭발한계를 예측하였다. 제시된 방법론에 의한 계산값은 적은 오차범위에서 문헌값과 일치하였다. 따라서 제시된 결과로부터 제시된 방법론이 다른 가연성혼합물의 폭굉한계 예측에 폭넓게 적용되기를 기대한다.
본 논문에서는 대표적인 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제인 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제를 제시한다. 할당 문제의 목적은 각 작업의 달성률(achievement rate)의 합을 최대로 하는 에이전트-작업 할당을 결정하는 것이다. 달성률은 각 작업의 할당된 에이전트의 수에 따라 아래 오목 증가(concave down increasing)형태로 다루어지며, 본 할당 문제는 비선형(non-linearity)의 목적함수를 갖는 NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 본 논문에서는 할당 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론으로 혼합 교차-엔트로피 알고리즘(hybrid cross-entropy algorithm)을 제안한다. 일반적인 교차-엔트로피 알고리즘은 문제 상황에 따라 느린 매개변수 업데이트 속도와 조기수렴(premature convergence)이 발생할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 문제 해결 방법론은 이러한 단점의 발생 확률을 낮추도록 설계되었으며, 실험적으로도 우수한 성능을 보이는 알고리즘임을 수치실험을 통해 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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