최근 들어, 사람들의 삶의 질을 향상시키기 위해 유비쿼터스 기술을 활용한 서비스들이 다양하게 제공되고 있다. 다양한 서비스 중에서도 특히 교통분야에서는 유비쿼터스 기술 활용이 두드러지게 이루어지고 있는 분야이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기술을 활용한 교통 서비스 중에서도 차량 추적 관리 서비스에 관련하여 비즈니스 모델과 비즈니스 프로세스를 파악하고자 한다. 이를 위해 차량 추적 관리서비스에 대한 정의를 살펴보고 난 후 이를 기반으로 비즈니스 모델을 도출하기 위한 세부 추적관리 서비스를 파악하였다. 연구 결과, 차량 추적관리 서비스에서 2개의 대표 서비스를 도출하였고 도출된 세부 서비스의 이해관계자, 수익자, 수익가치 모델을 도출하여 유비쿼터스를 활용한 U-차량추적관리 서비스의 비즈니스 모델을 파악하였다.
이 논문은 엄격한 물리적 센서 모델인 궤도 자세각 모델이 위성체의 자세제어 방식이 다른 두 위성 영상에 적용한 경우 나타나는 성능의 차이를 기술한다. 영상 취득 시 Spot 위성은 거울 회전(mirror-tilt) 방식을 채택하고 있으며 Kompsat-2 위성은 몸통 회전(body-tilt) 방식을 채택하고 있다. 이 논문은 선행 연구에서 이미 우수한 성능이 검증된 궤도 자세각 모델로 연구의 범위를 제한하며 미지수 조합에 따른 센서 모델 정확도 및 3차원 좌표 산출 정확도를 통해 두 영상에서 나타나는 모델 성능의 차이를 비교한다. 실험 결과는 동일한 궤도 자세각 모델이 두 영상에 대해 다른 성능이 나타남을 보여주고 있으며 Spot 위성의 경우에는 자세 각 미지수가 포함된 모델을, Kompsat-2 영상의 경우에는 많은 개수의 미지수를 갖는 모델을 사용하는 것이 효율적임을 제안한다. 이는 동일한 모델이라 하더라도 센서의 영상 취득 방식과 그로 인한 자세 추정의 정확도에 따라 다르게 적용되는 것이 효과적일 수 있음을 나타낸다. 이러한 차이를 이해하는 것은 향후 모델 정확도 개선과 새로운 영상에 대한 모델 적용을 위한 중요한 토대가 될 것이다.
높은 성능의 의미역 인식 시스템의 개발을 위해서는 대상 도메인에 대한 대량의 수동 태깅 학습 데이터가 필요하다. 그러나 충분한 크기의 의미역 인식용 학습 데이터는 오직 소수의 도메인에서만 존재한다. 소스 도메인의 시스템을 상대적으로 매우 작은 학습 데이터를 가진 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 15% 정도 성능 하락이 발생한다. 이러한 도메인 변경에서의 성능 하락 현상을 최소화하기 위해 본 논문에서는 2 가지 기법을 제시한다. 첫째, 도메인 적응 방법론의 하나인 Prior 모델에 기반하여 개발된 한국어 의미역 인식 시스템을 위한 도메인 적응 알고리즘을 제안한다. 둘째, 크기가 작은 타겟 도메인 데이터를 이용할 때 데이터 희귀 문제의 감소를 위해 소스 도메인 데이터 이용시 보다 단순화된 형태소 태그와 구문 태그 자질을 사용할 것을 제안한다. 뉴스 도메인에서 개발된 시스템의 위키피디아 도메인에의 적용과 관련하여 다른 연구의 도메인 적응 기술과 우리가 제안한 방법을 비교 실험하였다. 우리의 두 가지 방법을 같이 사용할 때 더 높은 성능을 달성하는 것을 관찰하였다. 우리 시스템은 F1-score 64.3% 성능으로서 기존의 다른 도메인 적응 기술들과 비교하여 2.4~3.1% 더 높은 성능을 가지는 것으로 관찰되었다.
최근 들어, 유비쿼터스 기술을 활용한 U-시티의 관심이 증대되고 있는 가운데 많은 산업분야에서 이를 활용하여 사람들의 삶의 질을 향상시키고 있다. 다양한 U-시티 서비스 중에서도 교통 분야 서비스는 다른 U-시티 서비스 중에서도 가장 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 교통 분야 중에서도 유비쿼터스 기술을 이용하여 교통정보제어 서비스를 위한 비즈니스모델과 비즈니스 모델 프로세스를 제안하고자 한다. 이를 위해, 기존의 비즈니스 모델에 대해 살펴보고 교통정보제어서비스가 무엇인지를 알아보았다. 또한, 비즈니스 모델을 도출하기 위해 대표 서비스를 이용하여 시나리오를 제시하였다. 제시한 시나리오를 기반으로, 유비쿼터스 기술을 활용한 U-교통정보제어서비스의 비즈니스 모델 프로세스를 도출하였다. 본 연구 결과, 교통정보제어서비스에서 4개의 대표 서비스를 도출하였다. 도출된 세부 서비스에서 이해 관계자, 수익자, 수익가치 모델을 도출하여 유비쿼터스 기술을 활용한 U-교통정보제어서비스의 비즈니스 모델을 도출하였다.
입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.
특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.
이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.
본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
In this study, an equivalent continuum model for single wall carbon nanotube is proposed. The model links interatomic potentials and atom structure of a materials to a constitutive model on the continuum level. The Young's modulus and shear modulus were predicted by the model. The predictions were in good agreement with the prior experimental results available in the literatures. Also, the strain energy of the carbon nanotube was predicted as a function of the radius of the carbon nanotube.
국산 개발 분산 제어시스템의 발전 설비에의 적용을 위해서는 시뮬레이터를 이용한 제어 시스템의 기능 및 신뢰성 등의 검증이 선행되어야만 한다. 본 논문에서는 제어 시스템 검증용 시뮬레이터를 개발하는데 있어서, 제어 모델 중 발전소 기동 초기에 보일러 압력을 조절하고, 정상 운전 중 보일러의 과대 압력 상승을 방지하기 위해 보일러에서 발생한 증기를 복수기로 방출하는 터빈 바이패스 계통의 제어 모델을 개발하였다. 제어 모델 개발을 위해, 통합 시뮬레이션 개발 환경에서 활용가능한 제어 로직 구현 툴을 개발하였다. 또한 개발한 툴의 기능은 개별 기능 블럭의 설계 사양에 기반한 시뮬레이션에 의해 검증을 하였으며, 개발한 툴을 이용하여 고압 터빈 바이패스 계통의 압력 제어 로직을 구현하였다. 500 MW급 표준 석탄화력 발전소 공정 모델과 보일러 제어 모델, 터빈 제어 모델 등 타 계통의 제어 모델과의 연계를 통한 통합 시뮬레이션을 통해 개발한 제어 모델의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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