지하철 정거장면적의 규모를 세분화하여 분석한 결과 이용승객 실적을 기반으로 B수준으로 면적을 산정하면, 현재 건설된 면적대비 16.3%만으로도 고객의 이용 편익을 충족시킬 수 있다. 그리고 정거정별 위치와 지명도, 상징성, 하루 승 하차인원 등 역별 특성에 맞게 가중치를 부여하면, 현재면적의 18.6%만으로도 수요를 충족할 수 있는 것으로 추정되었다. 호선별로 보면 8호선의 과다면적이 가장 크고, 환승유 무별에서는 환승역이 비환승(일반)역보다 과다면적이 크게 추정되었다. 그리고 지하 심도별로는 21~30m인 역의 면적이 가장 과다하고, 승차인원별 추정에서는 1일 피크실적 1,000명 이하의 역들이 가장 과다면적이 큰 것으로 추정되었다. 정거장의 규모(면적) 산정방식을 단순화하고 규모를 슬림화(축소)하는 것이 시민들의 이동편리(동선, 이동시간)와 지하공간이동 안전에 유리하고, 초기투자비 절감 및 운영시 유지관리비용 절약에서도 효과적일 수 있다.
표면파를 이용하여 지반의 강성을 추정하는 기법인 SASW 시험에서 위상속도(phase volocity)를 결정하기 위해서는 위상각(phase angle)의 전개(unwrapping)가 필수적이다. 포장 구조에서처럼 깊이에 따라 강성의 차이가 현저한 경우는 기존의 위상각 전개방식으조는 정확한 위상속도를 결정하기가 용이하지 않다. 이는 기존의 위상각 전개방식은 주위상각(principal phase angle)에 2n의 정수배를 더하는 것인데, 위상각 스펙트럼(phase spectrum)에서 정수배를 결정하는 데에 어려움이 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 임펄스 응답 필터 기법(Impulse Response Filtration Technique), 또는 IRF기법이라고 하는 새로운 위상각 분석 기법을 제안하였다. IRF 기법의 원리는 임펄스 응답을 필터 처리함으로써 파군(wave group)을 분리하는 것인데,파군의 분리는 임펄스 응답에 대한 Gabor spectrogram을 분석한 정보를 근거로 한다. Gabor spectrogram은 전파되는 파의 에너지를 주파수-시간 공간에서 나타내는 contour 그림으로서, 파군의 전파 상황을 시각적으로 표현하는 수단이다. 이렇게 필터 처리된 임펄스 응답을 이용하면, 위상각 스펙트럼의 분석을 정확하게 할 수 있으며, 위상각의 전개에 있어서 난해함을 제거할 수 있다. 끝으로, 전쳔적인 포장 구조에 대하여 이론적으로 SASW 시험을 모사하였으며, 그 결과를 이용하여 IRF기법의 효용성을 입증하였다.
1844년 5월에 미국에서 유선전신업무에 모르스 부호를 사용하기 시작하였다. 우리나라는 그 후 약40여년이 지난, 1884년에 모르스 부호를 개발하여, 1885년 9월에 처음으로 유선전신업무에 사용하였다. 이때 제정된 국문자모 호마타법 모르스 부호는 현재까지 큰 개정 사항 없이 현재까지 약 130년 이상 사용되어 오고 있다. 모르스 부호는 자모들의 부호 길이가 상이한 가변길이 부호체계이다. 로마자 알파벳의 경우에는 알파벳의 발생빈도를 고려한 가변길이 부호화이론을 적용한 것으로 기록되어 있다. 그러나 한글 자모 모르스 부호를 분석해 본 결과 가변길이 부호화이론을 적용하지 않은 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한글 자모 모르스 부호를 가변길이 부호이론을 적용하여 분석하였다. 이 분석결과에 의하면 한글 자 모모르스 부호를 가변길이 부호이론에 의하여 부호화할 경우, 현재의 부호에 비하여 약 33%의 전송효율을 높일 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문은 이 분석결과를 토대로 새로운 한글 자모 모르스 부호를 제시하였다.
이 연구의 목적은 특성화고등학교 학생의 특성을 이해하는데 필요한 정보를 제공하고, 교사의 사회적지지를 통해 학생들의 수업몰입도를 높이며, 담임교사의 생활지도 및 전략적 학급경영 방법에 대한 정보를 제공하는데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위해 학생의 수업몰입 측정도구(21문항)와 교사의 사회적지지 측정도구(25문항)로 구성된 설문지를 통해 전국 5개 권역 11개교의 공업계열 특성화고등학교 학생 990명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 특성화고등학교 학생의 수업몰입 수준은 높은 수준으로 나타났다. 그러나 행동몰입, 인지몰입에 비해 감정몰입 수준이 낮게 나타난 결과는 질적인 측면의 개선이 요구된다. 성별에 따른 수업몰입 수준에는 차이가 없었으나 학년에 따라서는 유의미한 차이가 있었다. 인지몰입 요인과 감정몰입 요인에서 1학년 학생이 2, 3학년 학생 보다 몰입 수준이 높은 것으로 나타났다. 특히 평가적 지지와 도구적 지지가 높은 수준으로 나타났다. 성별에 따른 수업몰입 수준에는 차이가 없었으나 학년에 따라서는 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 특성화고등학교 교사의 사회적지지는 보통 수준이며, 평가적지지, 도구적지지, 정보적지지, 정서적지지 순으로 학생들에게 제공되고 있었다. 셋째, 특성화고등학교 교사의 사회적지지가 학생의 수업몰입에 주는 정적인 영향과 높은 상관관계, 그 설명력 모두 높은 결과를 얻었다. 더욱이 수업몰입의 질적인 측면에 있어 교사의 정서적지지가 높은 상관도와 설명력을 보였다. 따라서 교사의 사회적지지는 학생의 수업몰입 수준 향상에 도움을 주고 학교생활에 대한 적응력과 만족감을 갖게 하여, 정서발달과 자아형성에 긍정적인 효과를 기대할 수 있을 것이다.
3점전위강하법을 이용한 접지저항을 측정하는데 있어서 관건이 되는 것은 전류전극에까지 이르는 직선 거리상에서 어느 지점에 접지저항의 참값이 존재하는 지를 찾는데 있다. 그러한 전위점 변화에 영향을 미치는 최대의 변수는 토양의 구성 조건이다. 61.8%법칙은 토양이 균일한 경우의 접지저항 참값을 나타내는 전위점(이하 $R_t$)을 말하는 것이다. 이종 토양구성인 경우 $R_t$는 61.8%에 있지 않으며 이에 대하여는 Dawalibi의 논문에 여러 토양 구성의 기본 모델에 대한 실험적 $R_t$를 제시하고 있다. 이러한 것은 토양의 구성 조건을 안다는 전제하에 적용할 수 있는 것이며 실제의 측정 환경에 있어서 특별히 분석을 하지 않는 한, 토양의 구성이 어떠한 특성으로 이루어져 있는 지를 알고 측정한다는 것은 현실적으로 불가능한 일이다. Dawalibi의 논문을 분석하여 보면 $R_t$에 변이를 일으키는 것은 이종 토양 구성에 의한 대지저항률의 차이에 의한 것임을 알 수 있다. 결론적으로 $R_t$는 대지저항률이 낮은 토양 쪽으로 이동하게 되는데 이것이 전위차 특성 그래프의 기울기상에 변화를 준다. 즉 $R_t$는 전위차 곡선의 기울기에 따라 변화하고 전위차 곡선의 기울기는 인근 토양 구성에 의한 영항을 받으므로 이들의 정량적 상관 관계를 분석하여 원리적 변화 규칙을 정형화하면 굳이 토양의 구성 상태를 알지 않고도 $R_t$를 산출할 수 있는 방법을 도출한 수 있으며 역으로 토양의 구성 특성을 감지할 수 있는 측정 방법을 수립할 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 취지의 정량 관계 해석을 통한 현실적 측정 방법을 제공한다.분야 별로 아키텍쳐 정도가 다르게 나타나고 있었다(전자 부품은 분야는 오히려 모듈형에 가까웠음). 비단 항공기 개발과정 뿐만 아니라 다른 산업, 제품에도 적용될 수 있는 틀을 마련함으로써, 기존 연구개발기회에서 산업기술 분석을 통한 체계적 기획으로 전환할 수 있는 새로운 대안을 제시한다. 결과적으로 산업기술의 특성과 구조를 반영한 기술개발 방법론으로 아키텍쳐 이론을 적용할 수 있는 단초를 마련했으며, 이것은 본 논문이 기대하는 바이기도 하다. 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ쁡잖⨀ 焆 덐 瀆 倆 Ā뫫 뫫 Ā Ā Ā Ā ꪛ 䂇잖⨀ ?잖⨀ ⁅ 잖⨀ 耇잖⨀ 梷熸 ጁ 庆䌀 ―?⨀ က 䀜徾 遖洀 ᘘ⼄ⴟᠯЭ⠘
클라이언트-서버 공간 데이터베이스에서는 대용량의 공간 데이터를 네트웍을 통해 접근하는 과부하를 피하기 위해 캐쉬를 사용한다. 이 논문은 클라이언트에서 지도를 수정하는 변경트랜잭션들의 동시성 지원과 일관성 제어 문제를 다룬다. 지도를 수정하는 클라이언트 트랜잭션은 화면을 통해 대화식으로 진행되는 긴 트랜잭션이며, 변경 대상인 공간 객체는 공간 관련성에 의한 종속성을 가지는 특징이 있다. 또한, 캐쉬의 동적 중복에 대한 일관성을 제어하기 위해서는 변경 후 서버 뿐만 아니라 다른 클라이언트들로 전파가 필요하며, 이러한 변경 전파로 인한 통신 부하는 캐쉬의 이점을 잃지 않도록 최소화 되어야한다. 이 논문은 CR 잠금과 CX 잠금을 이용한 캐쉬 영역 잠금법을 제시하여 공간 관련성에 의한 변경 종속성을 해결한다. 또한, CS 잠금 및 COD 잠금을 제시하여 낙관적인 탐지기반 기법 으로 일관성 제어를 지원함으로써 클라이언트들의 메시지 부하 최소화를 지원한다. 그리고, 이러한 확장된 잠금을 적용한 공간 관련성 기반 2PC 프로토콜을 통하여 긴 트랜잭션들 간 의 정확한 지도 수정을 보장한다.
최근 전자상거래에서 대부분의 개인화 된 추천 시스템들은 고객의 취향에 맞는 적절한 상품을 추천하기 위하여 협동적 필터링 기술을 적용하고 있다. 사용자 기반 협동적 필터링은 특정 고객의 선호도와 가장 유사한 선호도를 가지는 고객 그룹의 선호도를 바탕으로 그 고객의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하는 기법이다. 그러나 이 방법은 두 고객이 모두 평가를 한 상품이 있어야 하고 오직 두 고객 사이에서만 상관 관계를 구할 수 있으므로 예측의 정확성이 떨어질 가능성이 있다. 아이템 기반 협동적 필터링은 고객이 선호도를 입력한 기존의 상품들과 예측하고자 하는 상품의 상관 관계를 계산하여 선호도를 예측한다. 이 방법에서는 상품들간의 유사도를 계산하기 위하여 두 상품에 대해 선호도를 입력한 고객들의 정보를 사용한다. 그러나 고객들간의 유사도가 전혀 고려되지 않기 때문에 만약 특정 고객과 전혀 선호도가 비슷하지 않은 사용자들의 평가를 기반으로 한다면, 상품들간의 유사도가 정확 하지 않고 아울러 추천 시스템의 예측 능력과 추천 능력이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협동적 필터링 기술의 문제점을 보완하고 추천 시스템의 예측 능력을 향상시키기 위하여 유사한 선호도를 가지는 고객들의 평가에 근거하여 상품들간의 유사도를 구하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측하여 추천해 주는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 기존의 여러 다른 협동적 필터링 방법들과의 비교실험을 통해 평가하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 우수함을 확인할 수 있었다.
대학 연구기관 등의 연구실험실에서 감전, 전기화재 등 전기사고를 방지하고 안전을 확보하기위해 수행하는 전기분야 정기점검/정밀안전진단은 구체적인 기술적 표준모델이 없는 실정이다. 특히 전기분야 연구실에 대한 정기점검/정밀안전진단 관련 연구는 매우 취약한 상태로서 이에 대한 대책마련이 시급하다. 이에 대한 문제점을 파악하고 명확한 기준이 없는 점검항목, 점검방법, 필수 활용장비, 안전등급부여방법 등에 대한 구체적인 기준을 마련하였다. 또한, 기존 연구실험실의 전기전자분야 체크리스트를 검토, 분석하여 체크리스트개발연구를 수행하였다. 연구실험실에 실제 효율적으로 적용 가능하도록 구체적인 기준을 마련하여, 제시함으로서 전기안전 취약요인을 개선하도록 체계적이고 효율적인 표준모델을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 전기분야 표준모델은 실제 필요한 점검항목에 대한 명확한 기준을 설정하여 모든 연구실에 공통으로 적용할 수 있도록 개발하여 정기점검과 정밀안전진단 수행 시 바로 실행 가능하도록 하였다. 이는 연구실의 전기사고방지를 위한 효율적인 점검뿐만 아니라, 연구실안전수준을 전반적으로 상승시킬 것이다.
디지털교과서는 기존의 종이 기반 교과서에 멀티미디어 콘텐츠나 대화식 시뮬레이션, 대화형 퀴즈 및 콘텐츠 공유와 같은 다양한 기능이 추가된 교과서다. 디지털교과서는 머지않은 장래에 전통적인 종이 기반 교과서를 점차적으로 대체 할 것이라 예상된다. 디지털교과서 개발 시 모바일에서 접속을 고려하여, 모바일 애플리케이션을 개발할 경우 어떤 개발 방식을 선택할 것인가 하는 것은, 정보공유, 플랫폼 독립성, 성능 등을 종합적으로 고려해 정해져야 한다. 네이티브, 웹, 하이브리드로 대표되는 모바일 애플리케이션 개발 방식 중 본 논문에서는 디지털교과서 개발에 고려해야할 개발 가이드라인을 제시하였다. HTML5는 웹 응용 프로그램에 비디오 클립, 플래시 무비 및 시뮬레이션 기반의 데모와 같은 풍부한 멀티미디어를 통합할 수 있게 해주는 새로운 웹표준이며, 여러 플랫폼에서 실행할 수 있는 플랫폼 독립적인 기능을 제공한다. 디지털교과서에 사용될 응용프로그램 개발을 위한 3가지 개발법의 적합성을 조사하기 위해 본 논문에서는 또한, HTML5 및 JavaScript를 이용하여 프로토타입을 제작하고, 이러한 장점을 지닌 HTML5가 디지털교과서개발에 사용될 경우 예상되는 문제점(예: 웹 브라우저와의 호환성)을 분석하였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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