데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.
경로추종 제어는 대양에서 선박의 자율운항을 위한 가장 기본적인 연구 중에 하나로 여겨진다. 본 연구는 선수미방향, 횡방향 및 회두방향으로 외력이 작용하는 경로추종 제어를 다룬다. 가상의 선박에서 발생하는 항로를 자선이 추종하는 문제를 해결하기 위해서 유도 원리와 백스테핑 기법을 활용하였다. 경로추종 제어에서 가장 중요한 기술 중에 하나는 오차 동역학에 관한 것으로서, 이 개념은 선박의 자동 충돌 회피 및 자동 접안 제어 등과 같은 연구 영역에서도 활용이 가능하다. 유도 원리와 오차 변수의 알고리즘은 수치 시뮬레이션을 통해 증명하였다. 그 결과, 회두각의 오차를 제외한 대부분의 오차 변수는 제어기를 통하여 제로 값으로 수렴하였다. 기존에 근거리 통항선박의 간섭력을 고려한 안전통항거리의 값보다 두 선박 간의 경로추종 제어의 트래킹 오차의 값이 더 작은 점이 가장 흥미로운 결과 중에 하나로 여겨진다. 또한 프로펠러, 핀이나 러더와 같은 엑츄에이터의 손상을 줄이기 위해서는 수렴의 성능과 선박의 안전을 절충하여 적합한 제어 파라미터를 결정할 필요가 있다.
디지털 의료기술은 매우 효과적이면서 동시에 개인정보를 보호해야 하는 과제를 앉고 있다. 그러나 오늘날 COVID 19 환경에서 접촉추적과 노출알림 앱의 경우 개인정보보호 조치와 앱의 사용효과 사이에 항상 상충 관계가 있다. 오늘날 많은 국가들이 COVID 19 확산을 방지하기 위해 다양한 형태로 접촉추적과 노출알림 앱을 개발하여 사용하고 있지만 디지탈 감시(디지탈 판옴티콘) 의심을 피하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라의 '자가격리자 안전보호 앱' 사용자 리뷰을 추출하여 텍스트마이닝 분석을 통해 개인정보 침해 요인 및 불만족 요인을 파악하고자 한다. 텍스트마이닝 분석결과, 우리는 4개 그룹, '주소인식 오류', '이탈경고 오류', '접속 오류', '프로그램 오류'를 도출하였다. '주소인식 오류'와 '이탈경고 오류'는 앱에 의한 감시를 받고 있다는 인식을 강하게 줄 수 있어 개인정보 보호에 대한 투명한 관리 및 개인정보 수집관련 동의절차가 필요하다. 또 나머지 두 그룹은 앱기능 혹은 프로그램 버그오류로 바로 수정이 되지 않는다면, 사용자들의 불만을 극대화시켜 감시자에 대한 항의를 일으킬 수 있다.
본 연구는 1989-2009년 기간 동안의 MTI 2단위, 56개 품목의 대일 수출입 시계열 패널자료를 사용하여 대일 상품수지 함수를 추정하였다. 대일 상품수지 함수는 정태패널 모형과 거래비용을 고려한 동태패널모형을 사용하여 추정하였으며 실증분석결과 정태패널모형보다는 거래비용을 고려한 동태패널모형이 모형의 안정성이 우수한 것으로 나타났다. 안정적인 대일 상품수지 함수의 추정의 의미는 비록 대일 상품수지 적자가 지속되고 있더라도 양국교역은 양국후생에 도움이 된다는 것을 의미한다. 동태패널 분석결과 균형 상품수지로의 조정속도는 0.0389로 매우 느린 것으로 나타났으며 이는 대일상품수지 균형으로의 조정에 필요한 비용이 현재 상품수지 적자로 인한 비용보다 크기 때문이다. 상품수지에 대한 일본실질소득 탄력성과 한국실질소득 탄력성은 각각 4.38168과 -0.835225로 이론에 부한하는 부호를 나타내며 유의한 것으로 나타나, 대일 수출상품은 사치재의 성격을 갖는 반면 수입상품은 필수재의 성격을 갖는 것으로 나타났다. 대일 상품수지의 환율탄력성(${\partial}TB/{\partial}ER$)은 0.478435로 비탄력적인 것으로 밝혀졌다. 이는 환율변동이 대일 상품수지에 미치는 영향이 작은 반면 대일 상품수지변동은 큰 폭의 원/엔 실질환율을 변동시킬 수 있음을 의미한다.
분리막 소재의 투과도와 선택도 사이의 trade-off 관계로 인해 여전히 많은 연구가 필요하다. 특히 고분자 분리막에 무기물 나노입자가 들어가 있을 때, 기체투과 거동의 학문적 이해는 여전히 부족하다. 따라서 본 연구에서는 분리막 소재로 가장 많이 사용되는 PDMS에 2~5 nm의 기공을 가지고 있으며 직경이 약 5 nm 크기의 aluminosilicate hollow nanoparticles인 allophane을 이용하여 복합매질 분리막을 제조하여 기체투과특성을 연구하였다. 대표적인 분리막 소재인 PDMS에 친수성 allophane, 그리고 나노입자에 undecylenic acid로 표면을 개질한 allophane을 막 내부에 고르게 분산시켜 함량 별로 복합매질 분리막을 제조하였다. 나노입자가 분산된 혼합매질 분리막 내에서 기체의 투과 특성을 파악하고, 이에 따른 기체투과 거동과 나노입자가 가지고 있는 기공의 역할을 평가하고자 하였다. 표면개질된 allophane을 첨가함에 따라 기체 투과도와 산소/질소 그리고 이산화탄소/메탄의 선택도가 동시에 점진적으로 향상되는 결과를 얻었다.
본 논문은 사회혁신기업 (주)향기내는사람들의 사례를 통해 기업 내외부적 요인들이 지속가능성을 결정하는 관계를 고찰하였다. 이를 통하여 우리는 사회혁신기업의 지속가능성의 구성요소와 결정요소에 관한 다음과 같은 몇 가지 사실 및 경영 정책 함의를 도출할 수 있다. 우선 첫째, 기업가정신은 사회혁신기업의 생존과 성장을 위해 필수적이다. 기업가정신을 발휘하여 사회혁신 기업가는 상충관계에 있는 경제적 가치와 사회적 가치가 유기적으로 상호작용하여 새로운 시장기회를 창출할 수 있도록 효과적으로 관리해야 한다. 둘째, 일반 기업과 동일하게 사회혁신기업 역시 경쟁우위 자원이 중요하다. 기회를 활용하고 위험요소를 피하는데 유용한 자원, 타기업은 보유하지 못한 희소한 자원, 경쟁기업들이 모방하기 어려운 자원, 그리고 이들 자원을 충분히 활용할 수 있는 조직능력은 사회혁신기업의 경제적 목표를 달성하는데 필수적이다. 이렇게 달성된 경제적 목표는 사회혁신기업의 재정자립을 낳고, 사회적 목표를 균형적으로 모색할 수 있게 돕는다. 셋째, 신제품 및 서비스를 꾸준히 개발하고, 신시장을 개척하며, 시장의 기회를 민첩하게 포착하고, 능력을 갖춘 채 위험을 감수하는 기업가정신으로 무장한 사회혁신기업은 경쟁우위 자원을 충분히 활용할 수 있을 때 경제적 목표와 사회적 목표를 균형적으로 추구할 수 있다. 이 과정에서 정부나 지자체의 재정지원은 사회혁신기업의 지속가능성을 보장해주지 못한다. 또한 조직에 대한 비전 및 가치관 공유(개인-조직 적합성)는 조직몰입과 연계될 수 있을 때 비로소 사회혁신기업의 지속가능성을 보장해줄 수 있다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
This study is about the process capability index (PCI). In this study, we introduce several indices including the index $C_{PR}$ and present the characteristics of the $C_{PR}$ as well as its validity. The difference between the other indices and the $C_{PR}$ is the way we use to estimate the standard deviation. Calculating the index, most indices use sample standard deviation while the index $C_{PR}$ uses range R. The sample standard deviation is generally a better estimator than the range R. But in the case of the panel process, the $C_{PR}$ has more consistency than the other indices at the point of non-conforming ratio which is an important term in quality control. The reason why the $C_{PR}$ using the range has better consistency is explained by introducing the concept of 'flatness ratio'. At least one million cells are present in one panel, so we can't inspect all of them. In estimating the PCI, it is necessary to consider the inspection cost together with the consistency. Even though we want smaller sample size at the point of inspection cost, the small sample size makes the PCI unreliable. There is 'trade off' between the inspection cost and the accuracy of the PCI. Therefore, we should obtain as large a sample size as possible under the allowed inspection cost. In order for $C_{PR}$ to be used throughout the industry, it is necessary to analyze the characteristics of the $C_{PR}$. Because the $C_{PR}$ is a kind of index including subgroup concept, the analysis should be done at the point of sample size of the subgroup. We present numerical analysis results of $C_{PR}$ by the data from the random number generating method. In this study, we also show the difference between the $C_{PR}$ using the range and the $C_P$ which is a representative index using the sample standard deviation. Regression analysis was used for the numerical analysis of the sample data. In addition, residual analysis and equal variance analysis was also conducted.
산업용으로 활용되는 많은 알루미늄 합금에 마그네슘 성분이 포함되어 있다. 이들 알루미늄 합금에 첨가된 마그네슘 원소는 알루미늄의 강도를 향상시키는 역할을 하지만, 제조 과정 중 산화 경향이 크기 때문에 제품의 품질과 특성을 저해하는 원인이 된다. 마그네슘이 주요 합금원소인 5천계 알루미늄 전신재 합금의 경우, 높은 산화성으로 인하여 마그네슘 함량은 약 5wt% 이내에서만 활용된다. 본 연구에서는 산화 경향이 억제된 것으로 알려진 ECO-Mg 모합금을 이용하여 5wt% 이상의 높은 마그네슘 함량을 포함하는 새로운 합금, ECO-Amag6~9 (6~9wt%Mg 함유) 합금을 제조하고 그 특성을 평가하였다. ECO-Almag6~9 합금은 높은 Mg 함량에도 깨끗한 용탕 품질이 확보되어 양산용 DC 주조기를 이용한 빌렛 제조 및 압출이 가능하였다. 또한 높은 Mg 함량으로 인해기존 산업용 5xxx계 합금에 비해 높은 강도와 연성을 보여 산업적 활용성이 높을 것으로 기대된다.
묶음판매(bundling) 전략이란 2개 이상의 제품이나 서비스를 단일 가격으로 판매하는 마케팅 방법으로 여행사들은 적은 비용으로 많은 상품을 판매하위 위한 수단으로 여행 패키지라는 묶음판매 전략을 사용하고 있다. 본 논문은 여행 패키지의 묶음판매(bundling) 전략에 관하여 연구하였다. 이를 위해 美 북동부와 캐나다를 10일간 여행하는 여행 패키지 상품을 상정하였다. 연구자들은 여행 패키지를 2(pure bundling vs. mixed bundling) ${\times}$ 3(0% lower than sum, 10% lower than sum, 20% lower than sum) ${\times}$ 3(not at all related, somewhat related, very related)의 54개의 여행 패키지로 디자인 하였다. 조사 자료에 대한 분석방법은 변수들의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 실뢰도 계수인 Cronbach's ${\alpha}$ 계수와 요인분석을 이용하였고 가설검증을 위하여 t-test와 ANOVA를 사용하여 실증분석 하였다. 실증 분석결과 연구자들의 예상대로 여행 패키지를 구성하는 개별적인 여행 구성상품들의 개수와 구성상품들의 할인율 그리고 여행 패키지 구성상품들 사이의 기능적인(functional) 관계가 관광객들의 인식에 차이를 미쳤다. 결과적으로 관광객들은 할인율의 폭이 크던 작던 일정 정도의 여행 패키지에 대한 할인을 기대하였으며, 여행 패키지를 구성하는 개별상품들의 개수가 많아지는 방향을 선호하였다. 또한 여행 패키지를 구성하는 개별상품들 간의 관계가 이질적인 여행 패키지를 선호하는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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