일본을 중심으로 과거 10여년전부터 수행되어온 선박자동충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박자동충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예방규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황의 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 자동선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
플랫폼에 관계없이 한번 작성된 문서의 정보를 이기종 시스템간 공유하고 다양한 문서 형식을 지원하기 위해 SGML(1508879)이 사용되고 있다. SGML 문서는 내용뿐만 아니라 구조정보를 가지고 있다. SGML 문서가 널리 보급됨에 따라서 구조적 정보를 이용한 데이타베이스의 구축 및 검색 시스템에 대한 필요성이 고조되고 있다. 그러나, 기존의 색인어를 이용한 전문 검색 엔진으로는 문서의 구조정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서는 DSSSL 및 HyTime의 문서 모델인 Grove를 변형한 데이타 모델을 이용하여 문서 형식에 독립적이면서, 문서 형식과 내용을 분리하여 저장하는 SGML 문서 저장 시스템을 개발하였다. 구조정보를 손실없이 저장할 수 있도록 객체 지향형 데이타베이스 시스템인 오브젝트 스토어(Object Store)를 이용하였다. 또한 엘리먼트에 대해 관계형 DBMS와 유사한 인덱스 구조를 생성하여 검색 성능을 향상시켰고, 내용기반 검색과 구조기반 검색을 효율적으로 결합한 사용자 인터페이스를 구축하였다.
일본을 중심으로 과거 10여전부터 수행되어온 선박충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCOPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예상규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황을 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
융복합시대 통신기업이 디지털격차를 해소하려는 공유가치창출활동(CSV)에 대해 본 연구는 CSV가 브랜드 이미지, 소비자행동의도에 미치는 인과관계를 CSV의도성과 기업-소비자 동일시라는 심리적 변수를 통해서 구조방정식 모형으로 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 KT CSV활동에 참여하고 있는 시니어를 대상으로 설문조사를 실시하여 얻은 198부의 설문지를 Smart PLS 2.0을 사용하여 분석하였다. 분석결과 CSV는 CSV의도성에 부(-)의 영향을 미치고, CSV의도성은 브랜드 이미지에 부(-)의 영향을 미친다는 두 가지 가설은 기각되었다. 반면 CSV는 기업-소비자동일시에 긍정적인 영향을 미치고, 기업-소비자 동일시는 브랜드 이미지와 구매의도, 지불의사에 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 통신기업의 CSV가 소비자행동의도에 미치는 인과관계를 실증하였고, CSV실행전략을 수립하려는 기업들에게 CSV성과를 높이기 위한 소비자 참여와 커뮤니케이션 강화의 필요성을 제시하였다. 향후에는 융복합 솔루션을 적용한 CSV연구에 기업이미지와 브랜드 이미지 비교 연구로 확대할 필요가 있겠다.
전통적인 비즈니스 인텔리전스 환경은 빠르게 변하는 시장과 기하급수적으로 증가하는 데이터의 크기와 복잡성에 대처하는 데 한계를 보여왔다. 이에 기업들은 경쟁사 대비 더 빠르고 정확한 의사결정을 위해 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스(Self-Service Business Intelligence) 환경으로의 변모를 요구받고 있다. 그러나 실제 기업 현장에서는 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 환경 구축과 운영에 어려움을 겪고 있으며, 참고할 만한 사례를 포함하여 성공적인 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스에 관한 연구가 부족하다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 핵심성공요인에 관한 기존 연구 방법론을 기반으로, 국내 3사 제조업 및 유통업체의 비즈니스 인텔리전스 개발 과정 및 활용 사례를 상세하고 깊이 있게 분석하였다. 조직-프로세스-기술 측면 7가지 핵심 성공요인에 대해 개발 목적과 구현 전략이 상이한 세가지 국내 사례를 비교 분석함으로써 비즈니스 인텔리전스 성공모델의 국내 기업 적용 가능성과 도입 전략의 시사점을 도출한다. 해당 프로젝트를 주도한 전문가들의 심층 인터뷰와 도입효과 평가를 통한 심층 비교 분석은, 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스의 구체적인 개발 과정과 난제, 활용에 대한 풍부한 시사점을 제공하고 기업의 비즈니스 인텔리전스 활성화와 사용자 주도 비즈니스 인텔리전스 고도화에 기여할 것으로 기대된다.
본논문에서는 3차원 3D 얼굴 스캔 데이터와 사진 이미지를 이용하여 3D 얼굴 모델을 생성하고 향후의 얼굴을 예측하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 3차원 텍스처매핑, 얼굴 정의 파라미터 입력 도구, 3차원 예측 알고리즘으로 구성 되어 있다. 3차원 텍스처매핑 기능에서는 3D 스캐너로 획득한 얼굴 모델과 사진 이미지를 이용하여 특정 연령에서의 새로운 얼굴모델을 생성한다. 텍스처매핑은 3D 스캐너로부터 획득한 메쉬 데이터에 정면과 좌우 측면의 세 방향의 사진 이미지를 이용하여 매핑하였다. 얼굴 정의 파라미터 입력도구는 3차원 텍스처매핑에 필요한 사용자 인터페이스 도구로서, 얼굴 모델의 정확한 재질값을 얼굴 사진으로부터 얻기 워하여 사진과 3D 얼굴 모델의 특징점을 일치시키는데 사용된다. 본 연구에서는 한 얼굴의 향후 연령대에서의 얼굴 모델을 구하기 위하여 100여개의 얼굴 스캔 데이터베이스를 이용한 통계적 분석에 의해 재질값을 예측 계산하여 해상도 높은 재질값을 가지는 모든 연령대의 3D 얼굴모델을 구성하였다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 셀 경계지역 사용자의 스펙트럼 효율성 향상을 위하여 3GPP LTE-A (Long-Term Evolution-Advanced) 시스템에서 논의되는 셀 간 협력 전송기법 중 하나인 CoMP (Coordinated Multi-Point) 시스템을 소개하고, 성능 검증을 위해 시스템 레벨 시뮬레이터를 개발한다. 셀 간 협력 전송 시 시스템의 성능 개선 정도를 확인하기 위하여 기존 이동통신 시스템 중 가장 높은 성능을 보이는 3GPP LTE-A 시스템을 참조 시스템으로 선정하여 성능 비교를 수행한다. CoMP 시스템 레벨 시뮬레이션은 널리 사용되고 있는 OPNET을 기반으로 하는데, 셀 간 협력 전송 시스템 설계를 바탕으로 CU (Central Unit), CeNB (CoMP eNodeB), UE (User Equipment), MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 채널 모델 등의 모듈을 구현한다. WINNER 무선 채널 모델 및 ITU (International Telecommunication Union) 네트워크 모델 환경을 통하여 하위 5%의 스펙트럼 효율성을 가지는 셀 가장자리 사용자의 성능을 검증할 때, 3GPP LTE-A 참조 시스템 대비 제안한 CoMP 시스템의 용량이 약 2.5배 정도 증가하였음을 보인다.
Rahim의 논문 (M.G. Rahim, et al., PROC. of ICASSP96, 1996)과 같은 기존의 후처리 방법은 음소 모델과 반모델 (anti-model)의 유사도를 이용하여 음소 단위 신뢰도를 계산하고, 이들의 평균을 단어 단위 신뢰도로 정의한다. 그런데 음소단위의 신뢰도가 동일한 확률밀도함수를 갖는 것이 아니기 때문에 특정단어의 경우 계산된 신뢰도는 대체로 낮은 값을 갖는다. 이를 극복하기 위한 방법으로서, 본 논문에서는 기존의 신뢰도를 통계적으로 정규화한 신뢰도를 제안한다. 즉 음소단위의 신뢰도가 가우시안 분포를 갖는다고 가정한 후 트라이 폰(sri-phone) 단위로 정규화하여 동일한 정규분포를 갖도록 한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위하여 문맥종속 핵심어 모델과 문맥독립 필러 모델을 이용한 일반적인 핵심어 검출기를 사용하였다. 실험결과 제안된 정규화 신뢰도 (NCM: Normalized Confidence Measure)가 불검출율 (WDR: Missed Detection Rate) 8%정도에서 오검출율 (PAR: false alarm rate)을 0.44에서 0.33 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour)로 저하시켰다. 이것은 오검출율에서 성능이 25% 향상된 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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