범죄 증거의 새로운 형태인 디지털 증거는 기존의 증거와 기능 및 역할에 있어서 거의 차이점이 없으며, 증거로서의 법적 인정 및 역할이 점차 증가할 것으로 예상된다. 포렌식 수사관은 다수의 증거 보유 장치(예, 컴퓨터 시스템, 저장 매체 등)에 저장되어 있는 막대한 양의 데이터로부터, 사건과 관련된 실마리를 찾기 위하여 많은 시간을 소모해야 한다. 따라서 조사 시간을 단축하기 위해서는 잠재적인 관련 증거의 중요성에 근거하여 순서화 및 순위화가 필요하다. 본 연구에서는 포렌식 조사 시에, 정확한 증거를 선정하게 함으로서 증거 분석 우선순위를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 증거 조사 소요시간, 증거의 가치, 증거간의 연관성 그리고 사건과 시간과의 연관성과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정에 근거한다.
본 연구는 정책평가방법에 따라 표시 광고규제의 정책성과에 대한 평가결과를 비교분석하였다. 이를 위해 우리나라 표시 광고규제의 주요정책인 중요정보고시제도, 표시광고실증제도, 임시중지명령제도, 정정광고제도를 평가대상으로 선정하였다. 그리고 소비자 관점의 전문가와 기업의 표시 광고업무 실무자, 공정거래위원회에서 소비자정책을 담당하는 전 현직 공무원 등 총 76명을 직접 방문하여 구조화된 설문지와 병행하여 면접법으로 자료를 수집하였다. 본 연구의 결과 정책성과에 대한 평가방법에 따라 기업의 표시 광고업무 실무자들과 정책담당자들의 정책별 평가순위에 소폭의 변동이 있었으며, 기존의 일반적인 단순평가 결과는 '문항의 중요도'를 반영한 가중평가와 '판단에 대한 확신성'을 고려한 퍼지평가에 비해 상향된 평가점수가 산출되었다. 이는 정책성과 평가에 있어 어떠한 평가방법을 사용하는가에 따라 평가결과가 다르게 나타날 수 있음을 시사한다.
멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오프가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동 방향 추정에 근거하여 자원을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오프 방법을 제안한다. 이 기법은 퍼지 다기준 의사 결정 방법에 근거한 MT 추적을 적용한다. 이 방법에서 기존의 수신신호세기 이외에 MT와 기지국간의 거리, 이동 방향, 이전 위친 등의 다수의 부정확한 위치 결정 파리미터를 사용 함으로서 추정의 정확성을 증가시킨다. 이 위치 정보에 근거하여 이동 방향을 결정하고, 이를 이용하여 자원을 예약한다. 실시간 세션의 핸드오프 요구는, 이동 방향 정보에 근거하여 동적으로 예약되고 할당된다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.
현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
Aircraft survivability is determined by the susceptibility and the vulnerability. The aircraft susceptibility and vulnerability depend upon the hardware and software factors. Each of the hardware and software factors consisted of the qualitative and quantitative attributes varies according to the time of the mission. In order to establish the mathermatical model to analyze and evaluate the aircraft survivability, qualitative factors have to be transformed into quantitative factors. Even if many researches in the area of dynamic concept analysis and conversion of qualitative factors into the quantitative factors has been insufficient. This research enhances these insufficient area by developing a reliable aircarft survivability analysis method. The major areas of this research are as follows. First, a method for the conversion of the qualitative factors into the quantitative factors is developed by combining the Fuzzy Set Theory concept and the Delphi Technique. Second, by using the stochastic network diagram for the dynamic survivability analysis, the aircraft survivability and the probability of kill are calculated from the state probability for the situation during mission. The advantage of the analysis technique developed in this research includes ease of use and flexibility. In other words, in any given aircraft's mission execution under any variable probability density function, the developed computer program is able to analyze and evaluate the aircraft survivability.
무선 통신망은 음성위주의 아날로그 방식에서 출발하여, 다양한 서버스 능력을 갖는 디지럴 방식으로 진화되고 있으며 궁극적으로는 멀티미디어 서비스가 가능한 IMT -2000으로 발전할 것이다. 무선망에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 한정된 무선 대역폭을 트래픽 특성에 따라 동적으로 활용할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 IMT - 2000 환경에서 이동체의 이동 방향을 추정하여 이를 근거로 대역폭을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 대역 할당 및 호 수락 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 수신 신호 세기(RSS: Received Si맹a1 Strength) 이외에 이동체와 기지국간이 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 추정한다. 시뮬레이션에 의해 성능을 분석하였다.
Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.
본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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