토압식 쉴드 TBM 공법은 커터헤드 후면 챔버에 버력을 채워 막장 안정성을 확보하는 공법으로, 연속적인 굴착 및 지보를 통해 지반 변형을 억제하는 것으로 알려져 있다. 하지만 여전히 지반 조건, 터널 크기, 그리고 시공 조건에 의해 무시할 수 없는 지반 침하가 발생하는 실정이다. 따라서 지반침하 영향인자에 의한 침하 거동을 명확하게 이해하고 이를 기반으로 시공 중 발생 가능한 지반침하를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 토압식 쉴드 TBM 시공 시의 지반침하 주요 영향 인자들과 침하 발생 메커니즘이 반영된 해석 모델(analytical model)을 제시하였고, 시공 중 조절 가능한 인자들에 대한 매개변수 해석을 수치해석 기법을 통해 수행하였다. 수치해석 결과를 통해 시공 조건에 의한 침하 거동을 정량적으로 도출하였으며, 침하 해석 모델과의 연계를 통해 지반 조건에 따른 정성적인 경향성을 도시하였다. 본 연구 결과를 통해 토압식 쉴드 TBM 굴착에 의한 침하예측모델 도출에 기여할 것으로 기대된다.
기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.
기존 터널 하부에 근접 교차하여 새로운 터널을 건설하는 경우에, 신설터널의 종방향 아칭이 기존 상부 터널의 간섭으로 인하여 영향을 받으나 이에 대한 연구는 많지 않다. 특히 기존터널의 상부에 존재하는 지상 구조물에 의한 영향을 연구한 경우는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기존터널 하부에 근접 교차하여 새로운 터널을 굴착하는 경우에, 기존터널과 하부 터널 막장의 상대적 위치에 따른 아칭현상과 지상구조물에 의한 영향을 실내모형실험을 실시하여 규명하고자 하였다. 이를 위하여 기존 원형터널 하부에서 신설터널 막장 위치를 변화시키면서 지중응력과 변위를 측정하였다. 또한, 지상 구조물의 위치에 따른 영향을 측정하였다. 연구 결과 상부 터널의 간섭에 의하여 하부 터널 종방향 응력전이가 영향을 받는 것을 알 수 있었으며, 하부 터널 굴착에 따른 종방향 아칭에 의해 상 하부 터널 사이에서 지반의 토압이 변하는 것을 확인하였다. 또한, 지상구조물의 위치가 막장과 일치하였을 때 종방향 아칭으로 인한 간섭이 가장 크게 측정되었다.
기록관과 도서관의 협력은 한정된 운영 공간을 활용하여 자료를 관리하고, 업무의 효율성을 높일 수 있다는 점에서 필요하다. 라카이브(Larchive)는 기록관과 도서관의 협력 모델 중 하나로, 최근 대두되고 있는 라키비움(Larchiveum), 즉 기록관, 도서관, 박물관의 통합 업무 협력이 이루어지기 어려운 기관이나 그 전 단계에서 차선책으로 고려할 수 있는 방안이다. 본 논문에서는 특히 대학 기록관과 도서관의 실무자를 대상으로 라카이브에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 기록관과 도서관의 협력을 위한 보다 실무적인 운영 방안을 제안하고자 한다. 연구 결과 '라카이브'라는 개념 자체는 기록관과 도서관 담당자에게 상대적으로 인식이 낮았으나, 실무적인 관점에서 기록관과 도서관의 협력 필요성에 대해 충분히 공감하고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 양 조직에 적합한 업무 협력 형태로서 '라카이브'가 합리적인 대안이라는 의견이 수렴되었고, '라카이브 인식조사'를 통해 물적 협력의 필요성을 확인할 수 있었으며 실무자를 대상으로 한 FGI를 통해 업무상 협력의 관점에서의 개선방안을 확인할 수 있었다. 또한 라카이브 형태의 협력을 위해서는 공간 협력과 예산 확보, 인력 문제 등의 개선이 선행되어야 한다는 의견이 수렴되었다. 이를 바탕으로 라카이브 형태의 조직 협력을 위해 '교수·학습 지원', '연구지원 서비스', '큐레이션 서비스', '교사 자료 수집 및 관리', '평가 협조'의 관점에서의 라카이브 실무 운영 방안을 제시하고 논의점을 도출하였다.
TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.
대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.
현대의 많은 기업은 경쟁사에 비해 자사기업의 제품에 대한 긍정적인 이미지를 증대시키기 위해 광고에 많은 노력을 기울여왔고, 최근 들어 멀티미디어의 급속한 발달은 광고의 효용성을 크게 증대시켰다. 이러한 상황에서 최근 소비환경의 급속한 변화는 수많은 브랜드를 양산해내고 있다. 또한 보통 소비자들이 쉽게 접하고 기업의 이미지의 제고를 통하여 시장우위를 점하기 위해서는 광고기법을 많이 활용할 수밖에 없다. 이러한 현대 광고행태는 모델이 차지하고 있는 비중을 더욱 커지게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 광고모델의 유형별 특성을 검토해 보고자 하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위한 자료는 20대 이상의 대학생 남녀 230명을 대상으로 2011년 10월 20일부터 11월 5일까지 수집되었다. 또한, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드 태도에 미치는 영향의 요인을 조사하기 위하여 수집되었으며, 자료의 수집은 20대 대학생 230명을 대상으로 수행하고, 조사방법으로는 설문지조사법을 이용하여 조사요원들이 1부씩 배부하여 회수하는 방법으로 연구를 진행하였다. 40부씩 5가지 모델의 사진이 첨부된 설문지를 통하여 광고모델별의 중점적 특성에 대해 파악한다. 결과를 요악하여 보면 구매의도에 미치는 광고모델의 특성과 브랜드 태도에 미치는 특성은 서로 비슷하지만 상이한 점을 찾아 볼 수 있다. 첫째, 구매의도에 미치는 영향으로는 신뢰성과 효율성이라는 결과가 도출되었다. 구매의사가 강하든 강하지 않든 고객들은 광고를 통한 구매의도의 영향을 받을 때 이 두 가지 특성을 가장 많이 고려한다는 결과이다. 광고를 통한 제품의 신용적인 면과 광고내용의 전달력을 위주로 판단하는 경향으로 드러났다. 둘째, 브랜드태도에 미치는 영향으로는 외향적 특성, 신뢰성, 효율성이라는 결과가 도출되었다. 브랜드 태도는 소비자나 고객이 그 기업에 대해 갖는 태도라고 할 수 있다. 이렇듯 구매 후에도 생성이 되고 소멸이 되는 이 브랜드 태도는 기업이 가장 강구하는 부분이다. 브랜드를 대신하여 광고를 하는 광고모델에 따라 브랜드 태도는 달라진다. 이 점을 유의하여 보았을 때, 광고모델의 외향적인 특성 또한 중요시 된다는 결과가 도출되었다. 따라서, 광고모델의 특성이 구매의도와 브랜드태도의 미치는 영향 중에서 브랜드 태도는 외향적 특성이 추가되어졌다. 이 도출의 결과는 브랜드 태도를 형성하는데 있어서 광고모델의 이미지가 직관된다고 설명이 되어 진다. 이렇듯 고객은 광고를 통해 소비자를 유혹하며, 광고상품에 대해 구매를 끌어당길 수 있다. 하지만 기업의 브랜드에 대한 긍정적인 태도를 확보하기 위하여 광고모델의 외향적인 이미지 또한 중요하다. 예를 들어 박경림은 10년 전 쯤 화장품 광고를 찍은 적이 있었다. 화장품 모델로 활약하며 토크프로그램에서 화장품 광고와 밀접한 말실수를 통해 손해배상을 하게 된 적이 있다. 당시 그 화장품을 구매한 고객들은 고액에 해당되는 금액 환불을 요구하였다. 이렇듯 기업 즉 브랜드의 얼굴을 맡는 역할은 광고모델이라 할 정도로 큰 역할을 하고 있는 것이다. 본 연구의 한계점으로는 대학생을 중심으로 한 점이 가장 큰 한계점이라고 지적할 수 있다. 또한 설문지 수가 230부에 불과하다는 점이 다소 부족함을 느끼게 만드는 요인이다. 더 나아가서, 광범위한 분석이 아니라 세분화하여 구체적인 분석을 도출할 수 있어야 했는데, 그러한 점이 본 연구의 한계점이라 할 수 있다. 향후 연구는 이러한 부족한 부분을 보완하고, 더욱 발전적인 방향으로 논의가 진행될 수 있도록 해야겠다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
최근 초고화질(UHD) 영상시스템의 출현으로 인해 고해상도, 대용량의 4K-UHD급 LCD TV 신호 전송은 높은 해상도와 데이터 확장에 따른 케이블 및 커넥터 수의 증가로 서로 다른 케이블 간의 EMI, 스큐(Skew) 문제로 시스템 구현에 한계가 있다. 차세대 V-by-One HS 인터페이스는 초고해상도 영상처리 IC 및 TCON 간의 새로운 인터페이스 기술로써 600Mbps에서 3.75Gbps의 다양한 데이터 속도로 효율적인 전송이 가능하여 한계를 극복할 수 있다. 본 논문에서는 V-by-One HS IBIS(Input/Output Buffer Information Specification) 모델 시뮬레이션을 통하여 주파수 공진모드의 전압 분포와 PCB 설계 방법을 제안하고 고속영상 신호에 대한 신호 무결성의 검증 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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