본 논문은 사용자의 관심 내용을 포함하는 소수 문서들로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 대표 용어들의 추출 방법에서는 우선 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 초기 대표 용어들을 선택한 수 예제 문서 내에서의 이들 용어들과 후보 용어들의 발생 빈도의 유사성을 이용하여 가중치를 재산정하고 대표 용어들을 자동 확장하였다. 제안 방법의 성능은 초기 대표 용어들을 선책하는 방법에 의해 영향을 크게 받는다. 따라서 문서집합에서 대표 용어를 추출하는 문제는 불확실성을 내포하고 있으므로 이러한 문제 해결에 효과적인 퍼지 추론을 초기 대표 용어의 선택 방법에 적용하였다. 본 논문에서 다루는 문제는 문서 집합의 중심 벡터를 계산하는 것으로 볼 수가 있다. 성능 평가를 위해 기존의 대표적인 Rocchio 알고리즘과 Widrow-Hoff 알고리즘과의 문서 분류 실험을 하였다. 실험 결과 우수한 성능을 보여줌으로서 제안 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.
관측밀도가 낮고 지형이 복잡한 산악지역을 대상으로 낮 시간대 기온의 경시변화를 기존의 방법으로 내삽할 경우 일사수광량의 불균일한 분포 때문에 심각한 추정오차가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 기온감율을 고려한 거리역산가중 내삽모형에 일사수광량 보정항을 추가하고 오차경감 정도를 평가하였다. 강원도 평창군 일대 14km$\times$22km 지역을 10m 해상도의 수치고도모형으로 표현하고, 각 격자점에 대해 태양과 지표면 사이의 기하학적 관계를 바탕으로 시간대별 실제 일사 수광량을 직달, 산란, 반사 등 성분별로 계산하였다. 수평면 일사량과의 편차를 산출한 다음 이 지역에서 경험적으로 얻은 일사-기온 변환당량을 적용하여 보정값을 얻었다. 기존의 방법에 의해 내삽된 기온값에 이 보정값을 적용하여 대상지역 전역의 기온분포도를 작성하였다. 대상 지역 내 경사향이 서로 다른 8개 지점에서 기온을 측정하여 기온분포도와 비교한 결과 추정오차가 크게 줄어들었음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 빅딜 계약이 큰 비중을 차지하면서 전자저널 컨소시엄 유지를 위한 예산 확보가 학술도서관의 최대 이슈로 자리 잡은 상황에서 빅딜 계약의 대안을 탐색하는 것이다. 이를 위해 빅딜 계약의 현황, 장단점, 문제점에 대한 대응을 토대로 빅딜 계약을 대체하는 다양한 모델을 조사하였다. 문헌연구를 통해 빅딜 계약의 대안을 OA 기반, 이용량 기반, 컨소시엄 개선 기반, 출판사 주도, 기타 등으로 살펴본 후 KESLI를 위해 단기적으로 Cost division 형식이지만 중장기적으로 보다 강화된 컨소시엄을 기반으로 Single(bloc) payment 형식이나 National licene 형식을 지향하는 '컨소시엄 비용 재배분 모델'을 대안으로 제시하였다. '컨소시엄 비용 재배분 모델'은 최근 1년분의 각종 데이터를 기초로 PDF와 HTML 다운은 3배의 가중치를 부여하되 나머지 14개 요소는 각 요소별 0.5점부터 5점까지로 총 100점 만점으로 합산해 자관 총점의 순위에 따라 국가 단위로 협상된 KESLI 총액을 10, 20, 30 등급으로 확정해 최종 협상된 금액에 맞게 다시 배분하여 구독액을 결정하는 방식이다.
요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 카메라와 객체 사이의 깊이 정보는 적외선 센서를 이용한 계산을 통해 직접 얻을 수 있다. 최근 들어, KINECT 카메라와 같이 카메라와 물체 사이의 거리를 적외선이나 광신호를 이용하여 직접 측정하는 Time-of-flight (ToF) 기술을 사용하는 깊이 측정 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법은 카메라와 객체 사이의 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점을 갖지만, 획득된 깊이맵에 잡음이 발생하고, 깊이맵의 해상도가 낮다는 단점을 갖는다. 최근 들어, 이런 문제를 해결하기 위해서 양방향 결합 업샘플링 방법 (JBU) 이나 잡음 제거 업샘플링 방법 (NAFDU) 과 같은 필터 기반의 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 필터 기반의 업샘플링 방법은 업샘플링된 깊이맵에 색상영상의 질감이 복사되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고차 정규화항을 이용하여 에너지 함수를 만들고, 이를 최적화하여 깊이맵을 업샘플링 한다. 또한, 색상과 깊이맵의 경계 정보를 고려한 경계 가중치항을 추가하여 질감 복사 문제를 해결한다. 실험 결과, 제안하는 깊이맵 업샘플링 방법이 기존의 방법에 비해 깊이 정보의 품질은 유지하면서, 질감 복사 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.
상세한 수문기상자료 구축은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 기후, 수문, 지리 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강우량의 요구가 증가하고 있다. 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 면적가중 및 수치내삽 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 되고 있다. PRISM 기법은 일반적인 공간보간 방법에 부족한 지형적 특성을 반영한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 모형으로서 본 연구에서는 SCEM-UA 기법을 기반으로 일단위 시계열에서의 PRISM 모형을 최적화 수행하였으며, 그 결과 최소영향반경은 9.10 km, 최대는 34.99 km로 산정되었으며, 해양가중치에서 고도기준은 681.03 m, 최소 및 최대거리는 각각 9.85 km, 38.05 km가 추정되었다. 거리가중치계수는 약 0.87로 산정되어 PRISM 모의 결과가 거리에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 통계적 검정을 통해 생산된 강수 시계열이 관측시계열과 비교하여 유사한 특성을 갖는 것을 확인하였다.
이 논문은 개별대학 사례를 중심으로 미국대학 입학사정관제도의 운영사례를 고찰하고, 우리 대학에 주는 시사점을 추출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 미국 대학 입학제도의 역사 문화적 배경을 분석하였다. 미국 대학의 입학 사정관제 운영사례는 입학허가 결정요인 및 입학사정 방법, 입학관련 조직 및 인원, 입학사정관의 담당 업무 및 사정 절차, 입학사정 비용과 급여로 나누어 분석하였다. 미국 대학입학사정관제의 분석에 따른 시사점은 전반적 시사점, 대입 주요 전형자료와 관련된 시사점, 대학 내 입학관리 시스템에 관한 시사점의 세가지로 나누어 제시하였다. 분석 결과 다음과 같은 여덟가지 결론을 제시하였다: 첫째, 입학사정관이 지원자의 실질적인 입학결정권을 갖도록 할 필요가 있다. 둘째, 입학사정관의 역할이 비교과적인 데만 머물 것이 아니라 학문적 요소도 강조할 필요가 있다. 셋째, 입학사정관의 업무파악과 사정기준 통일을 위한 연수를 실시할 필요가 있다. 넷째, 다양한 전직(前職)의 입학사정관이 필요하다. 다섯째, 입학사정관의 업무가 입시에 관련된 다양한 업무로 확장될 필요가 있다. 여섯째, 입학사정관 두 명 이상의 점수를 상호 확인하도록 할 필요가 있다. 일곱째, 안정적인 입학사정을 위해서는 입학사정관 신분의 안정화를 도모할 필요가 있다. 여덟째, 입학시즌의 경우 시간제 입학사정관을 고용할 필요가 있다. 아홉째, 장기적으로는 대학 자체적으로 입학사정관에게 고등학교의 교육프로그램 운영이나 특성 등을 판단해 가중치를 산정할 수 있는 권한을 부여하는 것을 검토할 필요가 있다.
기후변화협약과 탄소배출권문제 등 환경에 관한 관심과 규제 등이 국제적 주요 관심 사항이 되고 있는 상황에서 농업생산에 대한 환경영향평가의 필요성이 대두되고 있다. 현재 우리나라는 환경부에서 시행하는 탄소성적표지제도 도입에서 농업분야의 LCI (Life Cycle Invemtory)database 부재를 이유로 1차 농산물을 대상에서 제외하고 있다. 따라서 농산물 탄소성적표지제도 도입을 위한 농업분야 LCI database에 대한 연구와 구축이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 농업생산체계에 대한 LCA 적용을 위하여 시설상추를 대상으로 LCI 구축과 LICA 수행을 위한 방법론을 고찰하였다. LCA의 방법론은 ISO 14040 규격에 의거하여 연구 목적 및 범위, LCI분석 (전과정 목록분석), LCIA(전과정 영향평가), 해석의 단계로 구성되었다. 연구 목적은 시설 상추재배체계에 대한 LCA 방법론 적용이며, 기능단위는 상추 1 kg 생산으로 하였다. LCI 구축을 위한 영농 투입물과 산출물에 대한 데이터 수집은 농진청의 농축산물소득자료를 중심으로 관련 통계, 문헌자료를 통하여 수집하였다. LCI 구축을 위한 자료 수집결과 상추를 재배할 때 투입되는 물질 중 유기질 비료와 무기질 비료의 시용과, 식물보호제의 투입이 주요배출인자로 분석되었다. 농업활동으로 배출되는 주요 환경부하물질은 비료가 시용된 토양으로부터 대기로 발생되는 $N_2O$와 수계로 배출되는 ${NO_3}^-$, ${PO_4}^-$과 농약잔류물질로부터 발생되는 유기화학물질, 농기계에 쓰이는 화석연료 연소에 의한 대기오염물질 등 이었다. LCIA는 해외의 LCA 방법론과 LCA적용사례를 조사하여 농업분야 LCIA 방법론에 대하여 고찰하였다. LCIA는 분류화, 특성화, 정규화(일반화), 가중화의 4단계로 이루어지며, 이 중 분류화와 특성화는 의무절차이고, 정규화와 가중화는 선택사항이다. 해석단계는 LCI 분석결과와 LCIA 결과에 대하여 검증하고, 결과로부터 도출된 환경적 문제점과 개선안 등을 제시한다. LCA 수행에 사용하는 국내 소프트웨어는 지경부와 환경부에서 개발하여 보급하고 있는 'PASS'와 'TOTAL' 이다. 그러나 국내 프로그램에 적용되고 있는 환경영향평가 모델은 국외에서 개발한 기존모델들이다. 그러므로 보다 정확한 농업분야 LCA 분석이 가능하도록 추후 국내 농업환경에 적합한 영향평가 모델 및 특성화, 일반화, 가중화 계수의 선정 등이 이루어져야 할 것이다.
기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.
오늘날 재해의 위험으로부터 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구는 증가하고 있지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이렇게 변화하는 상황에 대처하기 위해서는 우리가 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 홍수로 인한 피해는 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수 위험도평가 결과도 홍수에 취약한 인명이나 재산으로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 지역회귀분석은 강우-유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역특성인자들로 표현하기 위해 수문학(水文學) 분야에서 널리 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차로는 먼저 계측지역(과거 홍수 피해금액 자료가 충분한 지역)에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형 회귀분석을 실시하였고, 다음으로 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문.사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법으로 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역(과거 자료가 충분하지 않은 지역)에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 또한 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 Flood Vulnerability Index (FVI)라 하였으며 이를 통해 특정빈도 강우로 인해 도시 내에서 피해를 입을 수 있는 재산의 범위를 추정하고, 홍수위험지도로도 나타내었다. 본 연구 결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해 잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 오판이 부분적으로 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 지역회귀에 근거한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다. 또한 FVI는 과거 재해피해와 높은 상관관계를 나타냈지만 PFD는 실제 지역별 취약도를 잘 반영하지 못하는 것으로 나타났다.
목적: 본 논문에서는 의료기사 인력수급의 기초 자료로 사용되고 있는 오영호 연구원의 "의료기사인력수급에 관한 보고서"의 문제점을 분석하였으며 안경사 인력수급과 관리제도의 개선방안에 대하여 연구하였다. 방법: 이 보고서에 내재된 의료기사의 인력 수급과 공급 정책, 미래 안경사 수에 대한 잘못된 추계, 제한된 자료(취업률, 은퇴율, 사망률)에 의한 부정확한 예측, 미래 수요와 공급에 대한 추산에 대한 오류를 분석하였다. 결과: 안경광학과의 입학정원 산정시 정원 외 입학자 수를 배제하고 추산하여 18% 정도의 오차를 보였으며, 졸업률을 62.6%(전문대학과 산업대학 각각 78.9%와 85.98%), 취업률을 65.8%(2002년부터 2007년까지 평균 취업률 73.96%), 은퇴율을 사회복지사와 동일하게 2.3%(약사 은퇴율 1.3%)로 적용하여 객관적인 자료와 큰 차이를 보였다. 또 적절한 인구대 안경사의 비 산정에 있어서는 연령층의 의료기관 사용비율을 사용하여 안경착용자 1,280명당 안경사 1인을 제시하였으나 독일(4,706명), 미국(1,789명), 한국(1,825명당 1인)의 적용 기준과 크게 다른 수치를 적용하였다. 그리고 공급추계에서 낮은 취업률을 적용하고 현 상태를 유지하는 것이 좋다고 하면서 미취업자를 활용하자는 주장은 공급추계에 이중적 가중효과를 갖도록 하는 결과를 야기하였다. 결론: 안경사의 인력수급과 관련된 문제를 해결하기 위해서는 인원 추계 시 정확한 자료와 최적의 적용 모델을 탐색해야 하며, 적절한 인구 대 안경사 비의 산정에 독일과 같이 직무영역이 유사한 나라의 사례와 직무만족도에 대한 연구 결과를 연계하여 결정해야 한다. 안경사 공급 및 수요 추계는 통합된 연구결과가 도출된 후에 형평성이 확보된 정책을 실행해야 한다. 따라서 정부와 관련단체는 정확한 조사를 선행하고 장기적이고 체계적인 정책을 수립하고, 인력수급을 담당하는 상설기구를 만들어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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