주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 VHDL '87 및 '93 LRM의 전체 사양을 지원하며 VHDL-to-C 사상의 전처리 과정을 수행하는 VHDL 컴파일러 전반부의 설계 및 구현에 대해서 논한다. VHDL 컴파일러 전반부는 I)VHDL의 계층적 구조체, 선언 영역 및 가시성, 다중 정의 및 동형 이의어, 병행적 다중 스택 구조를 표현하기 위해서 분석 터미널 데이터에 심볼 트리를 구성하였으며, 2) VHDL 고유의 객체, 타입 및 서브타입, 속성과 연산자 등을 나타내기 위한 구조체 및 지원 함수를 설계하였고, 3) VHDL의 병행문/순차문, 행위/구조 기술, 동기 메커니즘 등을 분석하여 VHDL-to-C 사상에 필요한 어의 정보를 구축하고, 4) VHDL 분석 과정에서 어의 데이터의 저장 및 검색이 효과적으로 이루어 지도록 어의 토큰 정의 및 어의 전파 기능 등을 설계하였다. Validation suite를 이용한 실험에서 VHDL 컴파일러 전반부는 LRM 전체 사양을 분석할 수 있음을 확인하였고, VHDL의 계층성/가시성/병행성/어의 검사 등을 효과적으로 처리하기 위해 설계 및 구현된 심볼 트리와 어의 토큰 등의 분석 데이터 모델에 대한 성능 분석 실험에서 VHDL컴파일러 전반부는20- 30%의 개선 효과를보였다.
본 연구는 중소기업과 정부출연(연)이 수행한 공동연구개발 과제의 성과에 영향을 주는 요인들을 연구책임자의 역량과 파트너십 통합, 공동연구경험 등을 중심으로 분석하였다. 실증연구를 위해 우리나라의 대표적인 중소기업 공동연구개발 지원 정부출연연구기관인 K 연구원과 공동연구 프로젝트를 수행한 중소기업에 대해 설문조사를 실시하였다. 772개 기업을 대상으로 설문지를 발송하여 이 중 256개의 설문지가 회수되었으며, 회수된 설문지 중 결측치 등을 제외한 총 149개의 응답 자료를 대상으로 분석하였다. 실증 분석 결과를 살펴보면, 연구책임자의 역량과 산 연 간 연구주체 간의 연구 성과에 대한 시각차이 등으로 인하여 발생하는 갈등을 해소시켜 주는 정서적 통합, 과정적 통합 및 계약적 통합 등의 파트너십 통합이 경제적 성과와 기술적 성과에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 또한, 참여기업의 최근 3년간 공동연구경험을 조절변수로 하여 연구책임자 역량과 파트너십 통합이 경제적 성과와 기술적 성과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 분석 결과, 경제적 성과는 조절효과가 없었으며, 기술적 성과에는 연구책임자 역량, 계약적 통합, 과정적 통합만이 조절효과가 있다고 분석됨으로써 부분적인 조절효과가 있는 것으로 분석되었다.
스마트폰의 고성능 카메라를 사용하여 버니어 캘리퍼스를 대체할 앱의 개발을 목표로 연구를 진행하고 있다. 앱은 제안된 템플릿이 부착된 측정 대상을 촬영한다. 촬영된 영상에서 템플릿을 참조하여 측정 대상에서 사용자가 지정한 지점 간의 거리를 측정한다. 앱의 정밀도는 시중에서 판매되고 있는 버니어 캘리퍼스의 오차 범위를 유지하도록 한다. 시장에 보급된 스마트폰의 카메라는 12M 픽셀이며, 그 이미지 셀의 크기는 1.4㎛이므로 이론적으로 버니어 캘리퍼스보다 더 정밀한 측정이 가능하다. 기존에 제안한 알고리즘에서는 촬영된 소스 영상의 템플릿 형태로부터 기준 거리를 추출하였지만, 제안하는 알고리즘은 알고 있는 템플릿의 기하학적 속성을 이용하여 영상을 보정한 후 거리를 구함으로써 향상된 정밀한 길이를 구할 수 있다.
Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.
최근 초고층건축 사업추진 및 수행을 위한 관련 기술개발과 함께, 사업 추진을 지원하기 위한 관련 법 제도개선의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 국토해양부 초고층복합빌딩사업단에서는 초고층복합빌딩 법 제도 및 지원정책관련 연구를 진행하고 있으며, 본 연구는 1차년도 결과의 일부로서, 초고층 건축 지원을 위한 법 제도 및 지원정책 관련 이슈와 문제점을 파악하여 초고층복합빌딩 기술요소 유형별 분류체계를 구축하고, 항목별 중요도 및 현황수준평가를 통해 개선방향을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 초고층 프로젝트 생애주기에 따라 총68개의 기술요소를 도출하였으며, IPA방법론을 적용하여 중요도 및 현황평가를 실시하였다. 또한 글로벌기준의 초고층 법 제도 개선방향을 도출하였으며, 초고층을 중심으로 하는 국내 건축 관련 법 제도 선진화의 기반이 될 수 있다.
Purpose: The problem for the traditional control chart is that it is unable to monitor the very small fraction of nonconforming and the underlying distribution is the normal distribution. $Z_p$ control chart is useful where it controls the vert small fraction on nonconforming. In this study, we will design the $Z_p$ control chart in order to use under non-normal process. Methods: $Z_p$ is calculated not by failure rate based on attribute data but using variable data. Control limit for non-normal $Z_p$ control chart is designed based on ${\alpha}$-risk calculated by cumulative distribution function of Burr distribution. ${\beta}$-risk, which is for performance evaluation, obtains in the Burr distribution's cumulative distribution function and control limit. Results: The control limit for non-normal $Z_p$ control chart is designed based on Burr distribution. The sensitivity can be checked through ARL table and OC curve. Conclusion: Non-normal $Z_p$ control chart is able to control not only the very small fraction of nonconforming, but it is also useful when $Z_p$ distribution is non-normal distribution.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
As a key of access to public participation and information, e-government is taking the active role of public service by relevant laws and policy measures for universal use of e-government websites. To improve the accessibility of web contents, the level of deriving the results for each detailed evaluation item according to the Korean web contents accessibility guideline is carried out, which is an important factor according to the detailed evaluation items for each website property and requires data-based management. In this paper, detailed indicators are analyzed based on the quality control level diagnosis results of existing domestic e-government websites, and the results are classified according to high and low to propose new improvement directions and induce detailed improvement. Depending on the necessity of management according to the detailed indicators for each website attribute, not only results but also level diagnosis to strengthen web service quality suggests directions for future improvement through accurate detailed analysis and research for policy feedback. This study ultimately makes it possible to expect government system management based on predicted data through deduction history management based on evaluation score data on public websites. And it provides several theoretical and practical implications through correlation and synergy. The characteristics of each score for the quality management of public sector websites were identified, and the accuracy of evaluation, the possibility of sophisticated analysis, such as analysis of characteristics of each institution, were expanded. With creating an environment for improving the quality of public websites and it is expected that the possibility of evaluation accuracy and elaborate analysis can be expanded in the e-government performance and the post-introduction stage of government website service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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