Friendly (1992)의 SAS macro faces 프로그램은 다변량 시각화 표현법 중 하나인 체르노프 얼굴 분석을 위한 프로그램이다. 본 연구에서는 faces에서 사용된 18개 얼굴 특징 변수를 살펴보고 현 시대의 흐름에 맞는 좋은 얼굴의 정의에 따라 수정된 프로그램을 제시하였다. 또한 은행의 안정성, 소비자 만족도, 건전성, 수익성을 나타내는 11개 은행경제지표에 기초한 체르노프 얼굴분석을 통하여 국내 15개 은행에 대해 소비자 입장에서 좋은 은행 평가를 수행하였다.
캐나다 거시평가제도의 궁극적인 목표는 당대의 사회상을 기록을 통해 형성시키는 것이라 할 수 있다. 즉, 기록물이 생산되는 그 시대의 사회구조 속에서 기록물이 갖게 되는 의미를 평가하는데 목적이 있다. 이렇게 사회에 가장 큰 영향을 주고받는 조직체는 '정부'라는 유기체로 파악하고, 이를 문서화하기 위해서는 정부의 기능분석을 강조한다. 따라서 거시평가 제도는 기능분석을 통해서 가장 중요한 기능을 수행하는 부서인 OPI를 식별하는 것이 핵심이다. 또한 국가와 시민과의 상호작용에 대한 거버넌스 연구를 진행한다. 이러한 연구를 바탕으로 비로소 거시평가 가설이 형성되고, 기록을 통해서 이를 검증하는 단계가 거시평가의 방법론이라고 할 수 있다. 본 논문은 현대 평가의 주류를 이루고 있는 거시평가 방법론에 주목하여, 캐나다에서 실제로 실행되고 있는 거시평가의 제도분석을 목적으로 한다. 이를 위해서 캐나다 국립기록청에서 발행한 정부기록처분프로그램 관련 문건과 논문을 분석함으로서, 실제로 평가가 이루어지는 구체적인 과정을 살펴보고자 한다. 또한 한국의 평가 제도를 분석하여 문제점을 밝히고, 캐나다의 평가제도에서 벤치마킹할 수 있는 부분을 도출하였다.
본고에서는 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률 등 통상적인 거시경제지표와 괴리될 수 있으며, 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 각 소비자들의 특성에 따라 차이가 난다는 점에 주목하여 소비자의 체감경기에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 소비자들의 체감경기를 나타내는 변수로는 한국은행의 소비자동향조사를 통해 파악되는 현재생활 형편 소비자심리지수(CSI)를 사용하였으며 전반적인 실물경기 상황을 나타내는 지표로는 국내총생산(계절조정) 전기대비 증가율을 이용하였다. 이 외에 개별 소비자들의 체감경기에 영향을 미치는 요인으로 임금, 구인배율, 주택매매가격, 주가지수, 생활물가지수, 가계부채상환부담 등을 고려하였는데 분석결과 상기한 거시경제지표들이 소비자들의 체감경기에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 소비자의 특성별로 그룹을 나누어 분석하여 본 결과, 상기한 거시경제지표들이 체감경기에 영향을 미치는 정도는 소비자 그룹별로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률로 대표되는 실물경기 지표와 크게 괴리되었던 과거의 경우에도 임금, 구인배율 등 상기한 거시경제지표들을 추가적으로 고려하면 이러한 괴리의 상당 부분을 설명할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.
서론 : 핵의학에 있어서 컴퓨터의 발전은 질적인 향상뿐 아니라 양적으로도 성장하고 있다. 다양한 소프트웨어를 사용하여 핵의학과 업무에 적용한다면 양질의 영상을 얻고 단순작업의 시간을 줄일 수 있을 것이다. 핵의학과 업무에 있어 컴퓨터를 이용한 processing에 할애하는 시간은 상당하여, 이 시간을 줄이는 방법으로 Macro라는 프로그램을 적용하기로 하였고, 단순 반복 작업이 많은 Brain SPECT SPM processing과 Brain SPECT PACS verify processing에 적용해 보기로 하였다. 실험재료 및 방법 : Brain SPECT에서 SPM processing과 작업 건수가 많은 PACS 작업 두 가지를 대상으로 하였다. SPM은 Brain의 Neuroimaging data를 분석하기 위한 소프트웨어 패키지로서 그룹간의 정량적인 분석을 목적으로 하고, Realignment, Normalization, Smoothing, Mapping 등의 복잡한 과정을 거쳐 결과를 만들어낸다. 이 과정을 Macro Program를 이용해서 간단하게 코딩하는 작업을 거쳐 만들어 보았다. PACS verify작업은 PACS로 보낸 영상을 간단하게 Color mapping, Gray scale 조정, 복사, 잘라 붙이는 과정으로 이루어지는데, 이를 Macro Program을 이용하여 직접 마우스 좌표를 입력하였다. 수작업으로 했을 때와 Macro Program을 활용했을 때 결과물을 만드는 시간을 기록하여 2007년 검사건수에 대입하여 결과를 도출하였다. 결과 : 2007년 SPM 검사 건수는 115건, PACS 작업 건수는 Diamox 검사 기준으로 834건이었다. SPM을 수작업은 숙련도에 따라 10분에서 15분 소요되었고, Macro를 사용시 5분 30초가 소요되었다. 검사 건수에 대입하여 년 평균 시간을 산출하면 SPM을 수작업으로 했을 시 숙련도에 따라 1150~1725분(19~29시간)이 소요되었고, Macro 사용 시에는 632분(10.5 시간)이 걸렸다. PACS는 수작업 시 2~3분이 걸렸으며, Macro를 사용 시에는 45초가 걸렸다. 이를 검사 건수에 대입하면 수작업 시 1668~2502분(28~42시간)이 걸렸고, Macro 사용시 625분(10시간)이 소요되어서 1043~1877분(17~31)시간이 절약 되었다. 결과적으로, SPM에 있어서 45~63%, PACS 작업에 있어서는 62~75%, 2007년 기준으로 전체 Brain SPECT Processing에서 55~70% 정도의 시간 절약 효과를 볼 수 있었다. 결론 : 2007년 검사 건수 기준으로 Macro 프로그램 사용시 상당한 시간절약 효과를 가져왔고 아무리 적은 시간이 걸리는 작업이라도 건수에 따라 많은 시간을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 검사실 근무자에게 검사하는 환자에게 더욱 집중할 수 있는 시간적 여유를 주어 안전사고 발생률을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 그리고, 논문을 통해서 알 수 있는 것처럼, Brain SPECT 프로세싱뿐만 아니라 다른 다양한 분야의 단순반복 업무에 매크로를 활용함으로써 얻을 수 있는 시간적 이득과 작업 효율성은 상당할 것이라 생각되어진다.
본 논문에서는 macro-cell 위에 동일한 주파수를 쓰는 pico-cell이 overlay 되어 있는 환경에서, 움직이는 사용자에 대한 management 방법이 움직이는 사용자가 지원 받을 수 있는 data rate에 미치는 영향을 분석한다. 이러한 분석을 통해 mobility management 방식에 따른 움직이는 사용자가 지원받을 수 있는 data rate는 사용자와 pico-cell의 상대적 위치에 의존함을 확인하였다.
기존의 BSIM4 모델과 다이오드를 사용한 BSIM4 Macro 모델의 바이어스 종속 게이트-드레인 오버렙 캐패시턴스 $C_{gdo}$ 시뮬레이션의 부정확성에 대하여 자세히 분석하였다. 이러한 Macro 모델은 기존의 BSIM4 모델보다 더 정확하지만 선형영역에서 사용될 수 없음을 발견하였다. 기존 모델들의 부정확성을 제거하기 위해서 물리적인 바이어스 종속 $C_{gdo}$ 모델 방정식을 사용한 새로운 BSIM4 Macro 모델을 제안하였고 전체 바이어스 영역에서 유효함을 입증하였다.
본 연구는 천연마섬유보강 시멘트 경화체와 폴리올레핀계 매크로섬유의 부착강도, 계면인성, 미세구조 분석을 포함한 부착 특성에 미치는 천연마섬유의 효과를 제시하였다. 다양한 조건에서의 폴리올레핀계 매크로섬유 인발시험의 실험적 결과를 보고하였다. 천연마섬유의 혼입률은 0.1%에서 0.2%까지를 배합설계에 적용하였다. 부착시험은 천연마섬유보강 시멘트 경화체에서 폴리올레핀계 매크로섬유의 부착특성을 측정하기 위하여 실시하였다. 시험결과 천연마섬유의 혼입은 폴리올레핀계 매크로섬유와 시멘트 경화체의 계면강화에 효과적이었다. 폴리올레핀계 매크로섬유와 천연마섬유보강 시멘트 경화체의 부착강도 및 계면인성은 섬유의 혼입률이 증가할수록 증가하였다. 미세구조분석은 섬유의 인발시험결과로부터 획득한 부착 메커니즘을 확인할 수 있었다.
본 연구는 섬유보강 시멘트 모르타르에서 무수말레인산이 그라프트된 폴리프로필렌(maleic anhydride grafted polypropylene, mPP) 분말의 첨가가 무극성 마크로 합성섬유(마크로 합성섬유)의 부착특성에 미치는 효과를 평가하였다. 다양한 mPP의 첨가율(시멘트 중량의 0%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, 30%)에 따른 시멘트 모르타르와 마크로 합성섬유의 부착거동을 평가하기 위하여 Dog-bone 부착시험을 수행하였다. 시멘트 모르타르내에서 마크로 합성섬유의 부착 특성(일반거동, 인발하중 및 계면인성)은 mPP의 사용량 증가할수록 증가하였다. 인발시험 후 마크로 합성섬유 표면의 미세구조 분석은 mPP의 첨가율에 따른 마찰 저항력을 평가하기 위하여 관찰하였다. mPP의 첨가율이 증가할수록 마크로 합성섬유 표면에 긁힘 현상이 증가하였다.
보드의 기계적 성질에 영향을 미치는 공극에 대하여 공극을 두가지로 분류하고 밀도에 따른 오에스비의 내부 공극구조의 특성에 대하여 살펴보고자 하였다. 스트랜드보드의 내부공극을 X-ray 단층촬영기로 측정하고 이미지분석 소프트웨어를 사용하여 밀도에 따른 공극의 분포와 공극의 함유량을 조사하였다. 측정 전에 보드의 밀도를 밀도측정기와 전건법으로 측정하였으며 이 두 방법에 의해 측정된 결과는 아주 높은 상관관계를 보여주었다. X-ray를 서로 다른 배율로 조사하여 획득한 이미지를 바탕으로 분석한 결과, 저해상도에서는 스트랜드간의 공극(macro-void)의 측정이 가능하나 스트랜드내의 미세공극(micro-void)은 이미지획득이 불가능하였다. 중해상도에서는 두가지 형태 모두의 이미지 획득이 가능하였고, 고해상도에서는 대부분의 미세공극 이미지의 획득이 가능하였다. 저배율을 채택하여 스트랜드간의 공극을 측정하고 스트랜드내의 미세공극은 관련식을 이용하여 추정하였다. 이를 통해 보드내부에 존재하는 스트랜드간의 공극분포를 파악할 수 있었으며 그 공극의 함유비율을 정확하게 산정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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