지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰 할 수 있었다.
시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.
본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 '솔루션 특성', '공급벤더 역량', '구매업체 환경적합성'의 대항목으로 분류하고, '컨텐츠 관리기능', '비즈니스지원기능', '기술성', '경제성', '벤더수준', '서비스', '사후관리', '정보화계획적합성', '정보화설비적합성', '조직/인적자원적 합성'의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.
최근 유지관리 단계에서 BIM (Building Information Modeling)을 이용하여 시설물 유지관리 효율성과 성능개선을 도모하기 위한 연구들이 시작되고 있다. 현행의시설물 유지관리 업무에서는 준공도서를 효과적으로 활용하고 있지 못하고 있으며, 유지관리 단계의 의사결정을 위한 정보체계 미흡, 자산관리 체계 미흡 등으로 효율성 측면에서 유지관리 운영의 한계를 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 시설물의 3차원 형상정보 관리체계와 능동적 의사결정 모델 등 BIM기술을 활용한 유지관리 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 핵심인 BIM모델을 활용함으로써 시설물의 유지관리 정보의 통합관리와 시설물 성능관리에 대한 효율적 의사결정을 지금보다 쉽게 할 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 "솔루션 특성", "공급벤더역량", "구매업체 환경적합성"의 대항목으로 분류하구 "컨텐츠 관리기능", "비즈니스지원기능", "기술성", "경제성", "벤더수준", "서비스", "사후관리", "정보화계획적합성", "정보화설비적합성", "조직/인적자원적합성"의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치 법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치 법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.
고주파 마그네트론 스퍼터법을 이용한 Al:ZnO(AZO) 박막 증착시, 증착 조건에 따른 미세구조 변화를 조사하였으며, 이를 전기적 광학적 성질과 상관하여 고찰하였다. 박막은 기판 온도가 증가함에 따라 c축이 기판표면에 수직으로 놓이는 주상구조로 성장하였으며, 스퍼터 파워가 증가함에 따라 증착 속도와 입자의 크기가 증가한 반면 결정성은 저하되었다. 증착된 박막은 가시광선영역에서 85% 이상의 광 투과도를 나타내었으며 Al 첨가에 의해 광학적 밴드갭이 약 0.15 eV 증가하였다. 주상구조로 성장한 입자들은 저각 입계(low angle grain boundary)와 특수 입계(special grain boundary)를 형성하였으며, 특히 Σ=7 [001] (210)A/(110)B 입계의 규칙적인 원자배열 및 원자이완을 HRTEM을 이용하여 고찰하였다.
NiO 산화물 타겟을 이용한 RF 마그네트론 스퍼터 방법로 glass 기판 위에 NiO 온도를 R.T(room temperature)~$400^{\circ}C$ 변화시켜 Ar 가스만을 사용하여 박막을 증착시켜, 증착 온도에 따라 NiO 박막 특성에 미치는 영향을 조사하였다. XRD 측정으로부터 증착된 박막의 결정구조는 $200^{\circ}C$이하에서 (111) 면의 우선 배향성으로 보이다가 $300^{\circ}C$ 이상에서 (220)의 우선 배향성으로 보이는 다결정 입방구조임을 확인하였다. NiO 박막의 전기적 특성의 변화는 기판의 온도가 $200^{\circ}C$까지는 $10^5\;{\Omega}cm$대를 보였고 기판의 온도가 $300^{\circ}C$ 이상에서는 $10^{-2}{\sim}10^{-1}{\Omega}cm$대로 감소하는 것을 관측하였다. 이러한 ${\sim}10^7$ 정도의 큰 저항 변화를 관측하였고, 전기적 변화 특성을 결정성, 결정립의 변화 및 NEXAFS를 통한 밴드 구조 변화 등으로 설명하였다.
본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 학습기근을 갖는 결정론적 볼츠만 머신의 은닉충 뉴런에 비단조 활성화 함수를 적요한 경위의 학습성능을 XOR 문제와 ADD 학습에 대하여 수지 시뮬레이션을 통하여분석한다. 단조 활성화함수를 사용한 경우와 비교하여 학습 수렴률, 학습안정도, 및 학습 속도에 있어서 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 또한 네트워크의 막전위 분포를 조사함으로서 end-cut-off 타입의 비단조 함수를 이용한 경우에 나타는 다음 층의 뉴런에 영향을 주지 않는 뉴런의 출현, 즉, 신경회로망에 있어서 은닉층 뉴런늬 수을 자율적으로 조정하는것을 확인하였따. 이것은 학습문제에 대하여 네트워크 은닉층 뉴런의 수를 명확하게 결정할수 없는 현재의 상황에 있어서는 새로운 돌파구가 될것으로 기대된다.
순간전압강하에 대한 다양한 전력품질 보상기기에 대한 투자 여부를 결정하기 위해서는 장비에 대한 기술적이고 경제적인 분석이 필요하다. 전력품질 보상기기에 대한 수명비용을 분석하기 위해 반복 수행에 있어 강력한 모델인 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 위험도 평가를 수행하였으며, 확정모델의 분석 결과와 비교하였다. 확률론적 분석을 통하여 불확실성을 반영한 보다 현실적인 위험도 평가 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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