본 연구는 '계획된 행동이론'과 '계층적 성격모델'을 이론적 근거로, 65세 이상 고령자의 '은퇴에 대한 재정적 준비행동'을 결정하는 개념적 구조를 고찰하였다. '충주지역 고령인구의 보건 복지실태'의 원자료를 이용하여 65세 이상 노인 253명의 자료를 분석하였다. 구조방정식모형을 이용한 분석결과, '은퇴준비를 위한 재정적 지식'과 '은퇴에 대한 재정적 준비행동' 사이의 인과관계만이 유의미한 것으로 나타났으며 가정된 구조방정식모형의 모형합치도는 매우 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 성격의 표면적 특성이 행동에 영향을 미친다는 계층적 성격이론과 지식은 행동의도가 실질적 행동으로 표면화되는데 결정적 변인이라는 계획된 행동이론의 논지를 실증하였다. 끝으로, 은퇴에 대한 재정적 준비를 위한 사회적 프로그램의 필요성 등 본 연구가 제안하는 사회복지의 실천적 함의가 논의되었다.
기존의 역할기반 접근통제(RBAC: Role Based Access Control) 모델은 역할(R), 사용자(U), 접근권한 할당(A), 접근권한의 상속성의 관계에 의해 접근통제를 실행할 때. 하위역할에 할당된 사용자의 모든 접근권한은 상위역할에 할당된 사용자의 접근권한에 상속됨으로서 권한의 집중으로 인하여 최소권한 정책을 위배하고, 권한의 남용문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RBAC 모델에서 제기되는 문제를 해결하기 위하여 역할에 보안등급(허용등급, 허용범위)을 이용하여 접근권한의 상속성을 제한하고, 속(보안등급, 부분순서)의 이론을 적용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 역할계층 접근통제 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 역할의 특정영역을 지정함으로서 부분적인 역할계층을 구성할 수 있기 때문에 새로운 역할을 추가하거나 제거를 용이하게 할 수 있고, 역할의 계층구조를 간편하게 갱신할 수 있게 항으로서 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.
이 논문에서는 계층적 캐시 구조에서 기존의 레벨 2 캐시 미스 시에만 선인출 하도록 되어있는 구조를 레벨 1 캐시 미스 시에도 선인출 하도록 하는 캐시구조를 제안하였다. 즉, 레벨 1 캐시 미스가 발생하면 레벨 2 캐시로부터 요구블록과 선인출 블록을 선택하여 레벨 1 캐시와 선인출 캐시에 각각 적재한다. 11개의 벤치마크 프로그램에 대한 실험결과, 레벨 1 캐시 선인출기와 레벨 2 캐시 선인출기로 구성한 계층적 캐시구조가 레벨 2 캐시 선인출기만 채용한 기존의 캐시구조에 비하여 최대 $19\%$의 성능향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 이기종 무선망 네트워크 환경에서 핸드오버가 발생할 때 생기는 문제점을 해결하기 위하여 FDL(Freeze DeadLine) 알고리즘을 제안하였다. 많은 선행연구들은 하위 계층의 정보를 이용하여 핸드오버 과정에서 생기는 문제를 해결하기 집중하였다. 하지만 본 논문에서는 핸드오버 과정에서 생기는 상위계층에 대한 문제를 다루고 있다. 본 논문에서는 핸드오버가 발생할 때 상위 계층인 전송계층에서 생기는 문제점을 분석하고, 성능을 개선하기 위하여 FDL알고리즘을 제안하였다. FDL알고리즘을 이용하여 기존에 제안되었던 기법보다 더 나은 성능을 보임을 이론적으로 분석하였고, 이를 NS-2(Network Simulator -2)를 통해 성능 평가 하였다.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나오는 데이타는 아주 많은 양의 유전자 발현 정보를 담고 있기 때문에 적절한 분석 방법이 필요하다. 대표적인 분석 방법은 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링의 결과로 나오게 되는 덴드로그램(dendrogram)에 대해서 후처리(post-Processing)를 시행함으로써 DNA 마이크로어레이 데이타 분석을 더 용이하게 해주는 리프오더링(leaf-ordering)에 대해서 연구하였다. 먼저, 기존의 리프오더링 알고리즘들을 분석하였고, 리프오더링 알고리즘의 새로운 접근 방식을 제안하였다. 또한 이에 대한 성능을 실험하고 분석하기 위해서 계층적 클러스터링과 몇 가지 리프오더링 알고리즘들, 그리고 제안된 접근 방식을 직접 구현한 HCLO (Hierarchical Clustering & Leaf-Ordering Tool)에 대해서 소개하였다.
최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
대규모 시스템의 해석 및 제어기설계에 관한 연구개요 및 동향을 시스템단순화 안정도검사, 비집중제어 및 계층적최적제어로 구분하여 기술하였는바, 대규모시스템 이론은 해석이나 혹은 설계에 있어서 문제를 여러개의 부문제들로 분해하는데에 그기초를 두고 있으며, 소규모시스템에 적용되던 수학적기법을 부문제들에 적용시키는데에 국한되고 있다고 사료된다.
본 연구는 최근 우리나라 항만 물동량 증가세가 둔화되고 있는 가운데 국내 컨테이너터미널 운영기업의 경쟁력 강화를 위한 방안을 마련하고자 기업경쟁력 평가모형을 제시하고 글로벌 터미널 운영사와 비교분석하였다. 기업경쟁력 분석을 위한 퍼지모형은 퍼지이론과 AHP를 활용하였다. 경쟁력 평가를 위한 계층적 구조는 SERM 모형을 활용하였는바, 이는 기업의 성장이 주체(Subject), 환경(Environment), 자원(Resource), 그리고 메커니즘(Mechanism)의 상호작용 과정에서 형성된다는 논리에 바탕을 두고 있다. 분석결과 우리나라 컨테이너터미널 운영기업의 경쟁력은 글로벌 기업에 비해 전반적으로 약한 것으로 나타났다. 특히 기업의 대형화, 사업 다각화, 글로벌 전략수립이 시급한 것으로 나타났다.
계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱은 그 구조의 간단성과 모듈적인 특성으로 인하여 데이타 압축/복원 시스템에 많이 쓰여왔다. 최근까지 연구되어 오고 있는 대부분의 계층적 서브밴드 코덱은 주로 양자화 영향을 고려하지 않은 상태에서 출력단에서 입력 신호를 복원하기 위한 완전복원(perfet Reconstruction)시스템에 제한되어 왔다. 그러나 실제적인 서브밴드 코덱 시스템에서는 분석 필터 뱅크를 통한 입력 신호가 양자화기를 거쳐 합성필터 뱅크에 전송되므로, 양자화 오차가 발생하게 되어 완전복 원은 불가능하게 된다. 따라서, 이러한 양자화 오차를 최소화하여 출력단에서 가능한 한 원 입력신호에 가깝게 재생할 수 있는 최적의 코덱 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 수학적 이론과 코덱구조의 복합성 때문에 고려되지 않았던 양자화기에 위한 양자화 오차를 수학적으로 분석하여 최적화된 계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱의 설계를 제안한다. 본 논문에서의 최적화의기준은 코덱에서 양자화 기에 의해 발생하는 평균 제곱 오차를 최소화하는 계층적 분석/합성 필터 뱅크와 양자화기의 설계에 있다. 구체적인 최적화 설계 예제는 레벨-1. 레벨-2 계층적 구조를 갖는 코덱에 실제 적용되었으며, 설계된 코덱은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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