사용자 경험이 중요한 스마트폰에서는 사용자의 입력에 대한 응용 프로그램의 반응 시간에 대한 분석이 필요하며 특히 사용자 반응 시간에 큰 영향을 주는 스토리지 I/O 성능의 분석은 사용자 경험최적화를 위한 중요한 요건이다. 사용자가 경험하는 반응 시간의 분석을 위해서는 입력을 받아들이는 최상위 계층에서 최하위 저장장치 계층을 수직적으로 아우르는 통합된 분석도구가 필요한데 기존의 도구들은 제한된 범위의 계층들에 맞추어 있어서 효과적인 사용자 경험 분석이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 대상으로 최상위 안드로이드 플랫폼, 리눅스 커널을 포함하는 전체 스토리지 I/O 계층의 I/O 동작을 측정하고, 이를 바탕으로 계층 통합적 분석을 통하여 각 계층간 I/O 동작을 연결하여 사용자 입력에 따른 스토리지 I/O가 미치는 영향의 분석이 가능한 도구인 AIOPro를 소개한다. 검증 실험을 통하여 AIOPro가 0.1% 미만의 동작부하로 정확히 분석할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)', '자기 학습스타일 인식형(계층 2)', '자기 학습스타일 선호형(계층 3)', 그리고 '자기주도학습 부재형(계층 4)'으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)'이 가장 높고, '자기 학습스타일 선호형(계층 3)' 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다.
기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.
계층적 M진 위상 편이 변조(hierarchical M-ary phase shift keying) 방식은 설정된 위상 파라미터에 따라 각 비트의 오류 성능이 변하기 때문에 각 시스템의 요구에 맞은 위상 파라미터 값을 구할 수 있는 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 계층적 M-PSK 변조 방식에 대한 BER의 근사적 접근을 통해 원하는 각 비트의 오류 성능에 따라 중요 위상 파라미터를 찾을 수 있는 방법을 제안하고, 이전에 제시된 계층적 M-PSK 변조 방식에 대한 정확한 오류 성능 분석 방법을 통하여 제안한 방법의 정당성을 검증한다.
본 논문에서는 음성호와 멀티미디어호가 공존하는 환경에서 트래픽의 특성을 이용한 두 가지 적응적 채널할당 기법들을 제안하고 분석한다. 제안된 채널 할당 기법들은 매크로셀과 마이크로셀이 중첩되어 있는 계층셀 구조 환경에서 저속 음성호의 마이크로셀로의 오버플로우와 테이크백, 적응성 멀티미디어호의 매크로셀로의 오버플로우 및 테이크백을 허용한다. 또한 제안하는 채널할당기법 II[5]에서는 비적응 성호의 QoS보장을 위하여 적응성호의 채널 전송속도를 조절하여 비적응성호에게 제공할 수 있도록 하였다. 제안된 기법들은 각 계층에 따라 2차원 마코프 과정을 이용하여 분석되었으며, 본 논문에서는 제안하는 기법 떼 대한 수학적인 분석 모델을 제시한다. 제안하는 2가지 적응적 채널 할당 기법과 수학적인 분석의 결과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 고정적인 시스템 및 계층셀 구조를 고려한 2가지 기존 시스템들과 성능을 비교하였다. 또한 제안하는 기법들의 효율을 확인하기 위하여 오버플로우와 테이크백 확률을 도출하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 2가지 기법 모두 고정적인 시스템 및 기존 시스템에 비해 채널의 효율적인 사용 및 핸드오프 호 강제종료율의 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 한국 사회에서 경제적, 정치적, 사회적 이슈가 되고 있는 대학 등록금의 경제적 부담에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 위하여 통계청에서 실시한 '2010년도 사회조사'에서 수집된 자료를 기반으로 지역을 계층으로 하는 베이지안 계층모형을 이용한 분석을 수행하였다. 등록금의 70% 이상을 부모님이 지원하는가에 대한 이항 반응변수에 대하여 계층적 프로빗 모형을 설정한 후 설명변수들에 대한 요인분석을 실시하여 설명변수를 압축하고 마코브체인 몬테칼로 기법을 적용하여 모수를 추정하였다. 자료의 분석 결과, 많은 지역에서 소득과 정신적 스트레스 요인이 부모님의 등록금에 대한 경제적 지원과 유의한 관련이 있음을 보여주었다. 소득이 높은 부모일수록 자녀의 대학 등록금을 지원하며 부모로부터 경제적 지원을 받는 학생일수록 정신적 스트레스를 덜 받는 것으로 나타나 부모의 소득이 자녀의 정신건강에 유의한 영향을 미침을 보여 주었다. 반면에, 성별, 생활건강, 학교 만족도는 대부분의 지역에서 부모님의 등록금 지원과 유의한 관련이 없었다. 스트레스 또는 소득과 부모님의 지원에 대한 지역별 차이를 보면, 강원도 지역 학생들이 부모님의 지원이 낮을 경우 가장 정신적 스트레스를 많이 받는 것으로 나타났으며 소득이 많을수록 부모님의 지원 가능성이 높아지는 경향은 지방 행정도에 비하여 대도시에서 더 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다.
협업은 둘 이상의 사람들이 하나의 업무 또는 목적을 달성하기위해 공동으로 협력하여 일하는 것이다. 최근 개인 및 조직 간 협업 범위가 공동분석, 데이터 연계, 서비스 조합 등으로 확장되고 대용량 데이터 공유 및 실시간 연계분석 활동이 증대되면서 협업 지향적인 시스템 설계와 개발이 중요시 되고 있다. 특히 스마트워크와 지능화된 협업 기반은 데이터, 프로세스, 서비스, 사람 간의 다차원 연계와 실시간 활용, 의미 기반의 기계적 협력을 전재로 하고 있다. 본 연구에서는 Data, Process, Service, People 측면의 4가지 계층으로 전사적 자원을 설계하고 메타 메타데이터 기반의 온톨로지 분석을 통해 자원 간의 연계와 조합을 지원하는 시스템을 설계했다. Data 계층은 프로세스별 Input, Output 정보를 식별하여 Data의 메타 정보를 정의하고 이를 검색 에이전트가 색인하여 모델링에 참조할수록 한다. Process 계층은 BPMN모델을 확장한 exCPM의 개선 모델을 바탕으로 프로세스를 수행주체 간, 정보공유측면에서 프로세스를 분석했다. Service 계층은 협업지향적인 프로세스를 구성하는 컴포넌트를 서비스로 인식하고 프로파일을 통해 협업을 위한 검색과 프로세스를 연계지원하도록 설계 했다. 마지막으로 People계층은 자원, 프로세스, 서비스 등 시스템에 관여하는 참여자들의 메타정보를 정의하고 이를 온톨로지 기반의 모델에 통합하여 자동 검색되도록 설계했다. 이를 통해 프로세스와 서비스 측면에서 협업을 요구하는 에이전트와 일반 검색 사용자들이 프로세스 간 협업 자원을 파악하고 상호 관계를 분석할 수 있도록 하는 한편, 프로세스를 지원하는 컴포넌트와 서비스 간의 자동적인 조합을 통해 통합적 자원 협력과 실시간 협업 지원 기반을 제시했다.
본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 통합이동위성시스템에서 계층적 부호화 방식의 성능과 효용성에 대한 평가 결과를 제시한다. 통합이동위성시스템의 주요 서비스는 멀티미디어 방송 및 멀티캐스팅 서비스가 될 것이다. 통합이동위성시스템에서, 위성과 보조지상장치는 고품질의 서비스를 제공하기 위하여 서로 협력적으로 동작하도록 되어 있다. 계층적 부호화 방식은 수신기에서 채널의 샅애에 적응할 수 있도록 하는 일종의 수신기에 의해 주도되는 적응형 방식이다. 본 논문에서는 터보부호화 방식을 이용한 계층적 부호화 방식을 소개하고 여러 가지 시나리오에서의 성능을 평가하며, 그 효용성에 대하여 논할 것이다. 본 논문에서 제시된 성능 평가 결과 및 분석 내용은 향후 효율적인 통합이동위성시스템을 설계하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 댐이 하류하천에 미치는 영향권 산정을 위한 지표를 선정하고, 계층분석기법을 적용하여 선정된 평가지표의 중요도를 조사하였다. 댐의 영향권을 산정하기 위하여 수리 수문적, 지형적, 환경 생태적, 사회적 영향이라는 4개 지표와 댐계획홍수량 등 38개 평가항목을 선정하였다. 계층분석법을 적용 전문가 집단의 설문조사를 실시하여 4개 지표와 38개 항목의 중요도를 조사하였다. 평가지표는 수리 수문적 영향권이 1순위, 환경 생태적 영향권이 2순위, 지형적 영향권 및 사회적 영향권이 각각 3순위와 4순위 이었으며, 평가항목은 댐설계방류량이 1순위, 하천의 기본 및 계획홍수량이 2순위, 계획홍수량비가 3순위, 유역면적비가 4순위, 하류댐 배수위가 5순위로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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