탄산칼슘은 반응 초기 무정형의 탄산칼슘 ACC (amorphous calcium carbonate)에서 calcite, aragonite, vaterite의 세 가지 결정 형태로 변한다. 결정구조의 차이에 따라 물성이 달라지고, 이들 특성을 활용하여 다양한 분야에 응용이 가능하다. 따라서 단일 결정 구조를 가진 탄산칼슘 입자의 생성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 XRD 피크 면적을 이용한 탄산칼슘의 결정 형태별 정량분석이 이루어졌다. 순수한 vaterite와 aragonite 결정이 합성되고 이들 표준 시료의 XRD 피크 분포가 분석되었다. Calcite와 vaterite 표준 시료를 혼합 한 시료에 대한 피크 강도를 기준으로 한 경우와 피크 총면적을 기준으로 한 정량분석 값이 비교되었다. fsV (vaterite 전체 피크 면적 기준 보정계수) 평균값은 0.654로 구해졌다. Calcite와 aragonite 표준 시료를 혼합 한 시료에 대한 피크 총면적을 기준으로 한 정량분석에서 fsA (aragonite 전체 피크 면적 기준 보정계수) 평균값은 0.6713로 구하여졌다. 이들 보정계수를 적용하여 탄산칼슘 세 가지 결정에 대한 XRD 피크 총 면적을 기준으로 한 정량분석식 Eq. (24)~Eq. (32)이 제안되었고, 각 결정 사이의 중복 구간을 고려한 세 가지 결정에 대한 diffraction angle 구간 범위를 정하였다. 세 가지 표준 시료를 혼합한 시료에 대하여 XRD 분석을 하고 피크 면적 기준 정량분석치와 피크 높이 기준 분석치를 비교하였다.
본 연구에서는 인천만의 장기간 조위관측자료를 웨이블릿 방법을 통해 분석하여 평균해수변 결정을 위한 최적의 기간을 제시하고, 적정기간에 대한 우리나라의 수직기준을 새롭게 결정하였다. 그 후 결정된 평균해수면과 연안의 지상기준점(ICGP) 간의 정밀한 높이차를 결정하기 위하여 해수면에 대한 직접적인 레이저 관측을 수행하였으며, 결정된 높이차를 전체 조위관측자료에 대해 선형보간법으로 보정하여 ICGP의 정표고를 계산하였다. 최종적으로는 계산된 ICGP의 정표고를 정밀 GPS 관측과 중력지오이드모델을 이용한 GPS 수준측량 방법을 통해 수준원점 (ORBM)과 연결하고, 새로운 평균해수변 기준의 수준원점 정표고를 결정하였다. 그 결과, 본 연구에서 결정된 인천만의 평균해수면은 1910년대의 평균해수면에 비해 약 0.026m가 변동된 것으로분 석되었으며, 새로운 평균해수면을 기준으로 GPS 수준측량에 의해 재정의된 ORBM 성과는기존성과와 약 0.035m의 차이를 나타내었다. 새로운 ORBM 성과에서 나타난 0.009m의 연결오차는 GPS 수준측량시 GPS 타원체고 결정오차와 지오이드모델링 오차 등에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해서 정밀한 GPS 수준측량만으로 새로운 평균해수변에 기준한 ORBM 정표고 성과를 정밀하게 결정할 수 있었으며, 향후 정표고 체계로의 효율적인 전환을 위해서는 장기간의 조위관측자료를 이용한 수직기준 결정과 함께 GPS 수준측량을 통한 수준성과의 연결을 적극적으로 고려할 필요가 있다.
본 연구에서는 정적 측지기준계를 채택하고 있는 우리나라에서 GPS 정밀단독측위 해석 결과에 정적 측지기준계의 기준시점으로부터 지진이나 지각변동에 의해 발생한 위치의 변동량을 보정함으로써 위치정확도를 향상시키기 위한 기준시점 조정모델을 개발하였다. 이를 위하여 우리나라 GPS상시관측소 중 14개소를 선정하여 2000년부터 2011년까지 약 10년간의 일별 GPS데이터에 대하여 GIPSY-OASIS II를 이용한 정밀단독측위 해석을 실시하고 이로부터 GPS상시관측소의 지각변동량을 결정하였다. 이로부터 SOPAC에서 채택하고 있는 지각변동모델식의 파라미터를 계산함으로써 기준시점 조정모델을 구하였다. 본 연구에서 구하여진 기준시점 조정모델을 적용한 결과 GPS상시관측소의 위치는 약 12mm의 정확도로 결정할 수 있었으며, 일반 측량점의 위치는 약 16mm의 정확도로 결정할 수 있다. 향후 보다 많은 GPS상시관측소의 데이터 처리를 통하여 기준시점 조정모델을 결정할 경우 지진이나 지각변동에 의하여 변동된 측량점의 위치를 실용적인 정확도 범위 내에서 GPS 정밀단독측위에 의하여 정적 측지계 기준의 좌표로 추정할 수 있을 것이다.
위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.
국내의 도로용량편람에 근거한 좌회전 신호의 선택기준은 4방향 접근로 각각의 방향별 교통량, 좌회전 전용차로의 유무, 차로수 등의 수많은 요인들을 통해 결정된다. 이 요인들은 각각의 특성에 따라 좌회전 신호의 선택기준에 미치는 영향력이 다르며 그 영향력의 크기에 따라 변수를 결정해야 한다. 그러나 국내에서 사용되고 있는 대부분의 좌회전 신호의 선택기준은 이러한 검토 없이 해당도로의 한 방향 좌회전 교통량과 이와 마주보며 진행하는 직진 교통량, 차로수만을 기준으로 결정되고 있다. 따라서 본 연구는 국내 도로용량편람의 알고리즘을 이용하여 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요 요인을 밝히고, 이 결과를 이용하여 임계좌회전 교통량 (비 보호좌회전 신호로 신호교차로의 운영효율을 극대화 할 수 있는 최대 좌회전 교통량)을 제시함으로서 비 보호 좌회전 준거를 설정하고자 하였다. 본 연구에 의한 결과는 다음과 같다. 첫째, 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요요인은 해당도로의 좌회전 교통량, 대향직진 교통량, 차로수, 교차도로의 교통량과 차로수이며, 이 요인들 중에서 해당도로의 차로수가 좌회전 신호의 선택기준에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그러나, 비 보호좌회전은 일반적으로 2차로에서 운영되므로 보편적인 상황에서의 비 보호좌회전 신호의 선택기준은 해당도로의 좌회전 교통량. 대향직진 교통량 및 교차도로의 교통량에 좌우된다. 둘째, 대향직진 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다. 셋째. 교차도로의 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.397-405
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2010
데이터 마이닝은 대규모의 데이터베이스에 내재되어 있는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있는 연관성 순위 결정 함수를 개발하는데 기존의 연구 결과를 개선하기 위해 특정 연관 기준값의 영향을 더 많이 받지 않도록 3개 연관기준값의 범위를 조정한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 모의실험을 해본 결과, 대체적으로 본 논문에서 제안한 함수는 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 최저 연관기준값을 모두 충족하게 되면 1의 값을 가지며, 3개 모두 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구에서는 개선된 계층적 분석과정(AHP)을 사용하여 국산 신형 중형차의 우선 순위를 평가한다. AHP 모형은 외관, 성능, 안전성, 경제성, 영업사원, 사후정비의 주 기준과 39개 세부기준으로 구성된다. 구현의 특징을 (1) 샘플 크기가 작은 그룹의사결정 문제로 한정할 때, 한 의사결정자의 전체 쌍비교 행렬보다는 일관성비율이 한계치 이하의 행렬 만을 고려하였고, (2) 중요도 도출 과정에서 평가기준은 쌍비교 방식을, 대안은 레이팅 기법을 결합하였으며, (3) 그룹 중요도는 일관성 비율의 역수를 사용하였다. 사례 연구로 국내 자동차 판매 영업대표와 운전자를 대상으로 각각 평가기준에 대한 중요도와 레이팅 값을 도출, 3대 경쟁 차조의 우선순위를 비교 분석한다.
본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.
현재 원산지 규정이 국제무역상 쟁점으로 등장하게 된 주된 이유는 원산지규정이 각 국가마다 상이할 뿐만 아니라 그 자체의 불명확성, 복잡성, 차별적 적용 가능성으로 인해 상당한 무역장벽으로 작용하고 있기 때문이다. 또한, 생산의 글로벌화 글로벌 기업 활동이 증가함에 따라 2개국 이상에 걸쳐 생산된 물품이 증가하여 해당품목의 원산지가 어디인지 결정 문제가 발생하는 사례가 발생한다. 본 연구에서는 원산지규정에 관한 가장 기초적이고 기본적인 연구로 원산지 결정기준에 대해 연구하였다. 이를 위해 한 미국 FTA, 한 EU FTA, 한 ASEAN FTA 원산지규정을 연구 대상으로 하여 관련 사례를 구체적으로 분석하여, 상호 비교를 통해 시사점을 파악하고자 하였다. 분석 결과, 한 미 FTA, 한 EU FTA와 한 ASEAN FTA로 원산지결정은 부가가치기준(value percentage content), HS 세번변경기준(change of tariff heading), 특정공정기준(specific process rule) 등이 이용되며 실질변형기준은 한 미 FTA에서는 역내에서 창출된 부가가치가 일정 수준 이상이면 그 국가를 원산지로 인정하는 방식 (RVC : Regional Value Content)을 인정하고 있으며, 한편, 한 EU FTA에서는 역외산 부품 및 원재료의 금액이나 수량이 일정 기준 이하로 사용되는 경우 원산지자격을 부여하는 방식 (MC : Import Content)을 인정하고 있다.
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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