제품의 환경적 성과를 체계적으로 개선하는 것은 기업 경영의 핵심사항이 되고 있다. 그래서 제품의 전체적인 환경성과를 개선하는 것은 많은 기업 정책에서 중요한 전략적 목표 혹은 목적이 되고 있다. 이 논문에서는 제품에 Ecodesign을 적용하기 위한 체계적인 방법을 나타내었다. 이 연구의 목적은 첫째, 회사 내에서 Ecodesign을 이행하기 위한 체계적인 방법을 제시하고, 둘째, 제안한 방법을 토대로 실제적인 사례를 통해 이를 검증해 보는 것이다. 이 연구의 바탕이 된 Ecodesign 방법은 Wimmer 외 2에 의해 개발된 방법이며, 제품 설계 및 개발프로세스에 제품의 중요 환경성 측면과 이해관계자의 요구사항을 반영하기 위해 12단계의 접근 방법 중 7단계까지 이 연구에 적용하였다. 현대-기아자동차의 Ecodesign팀과 자동차 주요 부품 중 연료탱크로 사례연구를 수행하였다. 제안한 방법을 연료탱크에 적용하여 연료탱크 재설계를 위한 목표설계사양을 체계적으로 도출하였다. 이는 곧 제안한 7단계 접근방법이 제품의 환경적 측면을 기존의 제품 설계 및 개발 프로세스에 실제적으로 적용가능한 방법임을 입증하는 것이다.
음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.
전력산업은 환경문제로 인해 사업수행이 점차 어려워지고 있으며, 전원개발계획 수립을 위한 의사결정 단계에서 환경외부성을 고려하는 문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구는 전력계획수립의 초기단계에서 환경문제를 통합하기 위한 노력의 일환으로, 다속성 효용이론(Multi-Attribute Utility Theory: MAUT)을 적용하여 환경영향의 다속성 지수를 구성하는 접근방법을 제시한다. 먼저 연구배경과 제안된 방법론을 개괄적으로 살펴본 후, 기술적인 판단과 가치 판단에 근거한 지수구성에 요구되는 제반 가정 및 단계를 소개한다. 다음으로, 우리 나라의 전력산업에 대한 실증분석을 통해 다속성 지수를 도출한다. 마지막으로 환경지수와 화폐 간의 트레이드-오프(trade-off) 관계를 분석하여 환경의 사회적 가치(societal value)를 도출하고 연구결과의 유용성에 대해 설명한다.
대용량 한글 문서를 대상으로 하는 검색 시스템은 고속의 단어 매칭 알고리즘을 필요로 한다. 이 논문은 두 단계 매칭 접근 방법을 제시하고 그 유용성을 실험을 통해 입증한다. 특징으로는 웨이브렛(wavelet) 계수를 사용하여 첫 단계에서는 적은 수의 특징만을 사용하여, 거친 정합(coarse matching)을 하며 두 번째 단계에서는 미세한 정합(fine matching)을 한다. 거친 정합은 가능성이 없는 단어를 아주 빠른 속도로 걸러내는 역할을 한다. 실제 한글 단어 영상 데이터베이스에 적용한 실험 결과 검색률의 희생 없이 약 7배의 속도 향상을 얻었다.
이 연구의 목적은 도서관의 공공서비스에 대한 연구 경향을 분석하는 것이다. 분석대상은 "한국문헌정보학회지", "한국도서관 정보학회지", "정보관리학회지", "한국비블리아학회지"이며, 분석기준은 접근방법, 연구방법, 서비스 전달단계, 서비스 대상이다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 접근방법에서는 규범적 연구 46편(19.4%), 경험적 연구 93편(39.2%), 실천적 연구 64편(27.0%), 기타 34편(14.5%)으로 경험적 연구 비중이 높았다. 둘째, 연구방법에서는 양적연구 94편(38.1%), 질적연구 123편(49.8%), 기타 30편(12.1%)으로 질적 연구 비중이 약 10% 정도 높았다. 셋째, 서비스 전달단계에서는 124편(35.7%)인 투입단계 연구보다 187편(53.9%)의 결과단계의 연구가 훨씬 많았다. 넷째, 서비스 대상에서는 제공자로는 공공도서관에 대한 연구가 211편(89.0%)으로 타 관종에 대한 연구를 훨씬 상회하고 있으며, 수혜자로는 이용자일반에 대한 연구가 183편(77.2%)으로 압도적으로 많았다. 이상 도서관의 공공서비스에 대한 15년간의 연구경향을 분석한 결과 규범적 연구나 실천적 연구보다는 경험적 연구가 많으며, 공공도서관의 이용자일반에 대한 연구가 대부분인 것을 알 수 있다.
미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.
본 연구는 건설경영자의 경영Mind정립과 합리적 의사결정에 필요한 사고체계 구축에 필요한 논리와 기업경영에서 돌출될 수 있는 외부적 간섭인자를 효과적으로 분석할 수 있는 방향을 제시하는 것이 목적이다. 따라서 경영Mind 정립에 적용되는 간섭인자들이 경영 의사결정에 많은 영향을 주기 때문에 Mind정립과 경영환경에 대한 합리적 접근방법을 제시하고, 시간의 동태성에 따른 환경 요인들을 경영학, 심리학, 철학적 개념에서 논리적 단계로 분석했다. 끝으로 의사결정 요소에 대한 원칙적 한계 및 접근단계와 평가기준을 정립해보았다. 본 연구를 수행한 결과를 다음과 같이 요약해 본다. (1) 경영자의 의사결정 접근방법 (3) 시간의 동태성과 경영Mind (3) 의사결정의 외부 환경적 요인 (4) 경영Mind의 Synergy화 방법 (5) Mind 정립의 기대효과.
소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 소프트웨어 아키텍처의 설계가 성공적인 프로젝트를 위한 중요한 이슈가 되었다. 아키텍처 설계의 기반이 되는 아키텍처 접근법 선정은 아키텍처 설계와 후속설계 작업의 성공을 위해 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 아키텍처 접근법 대안들을 설계단계에서 식별하고 시스템의 품질 속성을 만족시키는 아키텍처 접근법을 선정하기 위한 평가 방법과 평가 방법을 통합한 설계 방법을 제안함으로써 설계 산출물의 신뢰도를 높이고 재설계에 따른 비용의 절감 및 검증된 아키텍처 접근법을 기반으로 아키텍처 설계를 완성함으로써 후속 설계 작업의 성공을 높이고자 한다.
최근에 클래스 분포의 불균형이 심한 데이터의 학습 문제가 그 중요도에 비하여 만족할만한 성능을 얻기 어려운 관계로 관심이 고조되고 있다. 이 문제에 대한 접근 방법은 데이터 레벨의 불균형 해소, 알고리즘 레벨에서의 비용함수 도입, 인식기의 앙상블에 의한 성능향상 등으로 분류된다. 이 논문은 알고리즘 레벨의 접근 방법으로써, 다층퍼셉트론 신경회로망에 고차의 오차함수를 사용하여 불균형 데이터를 학습하는 방법을 제시한다. 즉, 소수클래스의 학습을 강화시키고 다수 클래스의 학습을 약화시키는 형태로 가 중치를 변경시킨다. 클래스 불균형이 심한 유방암 검사와 갑상선 진단 데이터의 학습을 통하여 제안한 방법이 MSE(mean-squaerd error), 2단계 방법 및 문턱조정 방법보다 우수함을 확인한다.
일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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