모순에 대한 일반적인 생각은 모순을 해결 가능성이 전혀 없는 공집합이나 논리적으로 틀린 것이다. 두 가지 대안 중에서 어느 쪽도 바람직하지 못한 결과를 초래하는 딜레마는 그 안에 숨어 있는 모순을 해결해야 하므로 해결이 어렵다. 하지만 이런 특성으로 인해 역설적으로 모순 해결은 혁신적이고 창의적인 문제 해결로 간주 되어왔다. 문제의 해법을 모순 해결의 관점에서 분석하는 트리즈(TRIZ)는 그동안 컴퓨터보다는 인간의 관점에서 문제 해결 방법으로 사용되었다. 트리즈처럼 모순 해결 중심으로 문제를 분석하는 나비 모형은 문제 해결의 자동화 관점에서 기호 논리학을 이용하여 모순 문제의 유형을 분석하였다. 모순문제유형별 구체적 해결전략을 적용하기 위해 본 연구에서는 의사결정트리 기반의 나비 알고리즘을 설계하였다. 본 연구는 파이선 tkInter를 바탕으로 주어진 모순 문제의 구체적 해결전략을 찾아 사용자들에게 제시하는 시각화 도구를 개발하였다. 개발한 도구를 검증하기 위하여 중학교 3학년 학생들이 나비 알고리즘을 학습한 후, 나무지지대의 모순 문제를 분석하도록 하였다. 학생들이 새로운 해결책을 찾아 발명대회에 참가하여 대상을 받았다. 본 연구에서 개발한 의사결정트리 기반 나비 알고리즘은 문제 해결 초기에 문제의 해결공간을 체계적으로 줄여주어 시행착오 없이 모순 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 모바일 기기가 사용자의 관계 형성에 어떠한 영향을 미치는지? 영향을 준다고 하면, 그 관계는 부정적인지 혹은 긍정적인지에 대한 실증적인 분석을 하고자 한다. 모든 가능성을 열어두고 모바일 기기 사용을 중심으로 한 일상생활에 대한 탐색적인 고찰을 통해 서술하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 경기연구원에서 수행한 "모바일 환경 인식에 관한 연구"의 설문조사 원자료를 사용했다. 주요 질문은 모바일 기기 및 사회관계망 서비스(Social Network Service: SNS)이용 및 기기 사용에 대한 의견에 대한 내용이었다. 경기도 전체의 31개 시 군 모두를 공간적 범위로 설정했으며, 최종 유효 표본은 1,004명 이었다. 다항로지스틱모형 및 의사결정나무를 통해 사람들과의 관계 범위 정도를 종속변수로 선정하여 특성을 탐색하였다. 설문에 대한 다항로지스틱 분석결과 인간관계의 범위의 일부 변화가 있는 응답자의 특성은 가족과의 대화, SNS 사용량, 군(郡) 지역 거주, 사용 내용은 뉴스에서 유의미한 변화(+)효과를 보이는 것으로 나타났다. 관계 범위 정도에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 SNS 사용량으로 나타났다. 사용량이 많아질수록 관계 범위 정도 역시 많은 변화를 보이고 있다.
시각단기재인 과정에 대한 유사성 합산 모형은 단기기억에 저장된 기억 표상들과 재인검사 자극간 유사성의 합산치가 재인의사결정을 좌우한다고 제안한다[1]. 본 연구는 수직 공간주파수를 달리하는 두 Gabor 자극에 대한 공간주파수 재인 과제에서 과제와 무관한 기억자극의 위치 정보가 재인 반응에 미치는 영향을 조사하였다. 실험의 매 시행에서 참가자는 시야 좌우에 제시된 서로 다른 두 Gabor 자극의 공간주파수를 기억하고 약 1초 뒤에 제시된 재인검사 자극과의 동일성 여부를 보고하였다. 재인검사 자극은 기억 항목과 동일하거나 기억된 항목을 기준으로 공간주파수 차원에서 1 또는 4 최소식별단위 만큼 표적과 유사한 미끼자극이었다. 또한 재인검사항목이 제시되는 위치는 재인이 요구된 기억항목의 위치를 기준으로 동일하거나 혹은 반대편 시야 위치에 제시되었으며, 참가자는 검사자극의 위치변화를 무시하고 공간주파수 차원의 재인 반응만을 요구받았다. 실험 결과 미끼자극에 대한 오인반응(false recognition)은 기억항목과 미끼자극 간 유사성 합산치가 커짐에 따라 증가했다. 아울러 과제와는 무관하게 검사항목의 위치 변화가 있었던 조건의 경우 없었던 조건에 비해 이러한 오인 반응의 빈도가 감소한 것으로 나타났다. 과제 무관련 위치 변화에 의한 미끼자극에 대한 오인 반응의 감소는 재인과제의 요구와는 관계없이 무관련 세부특징이 과제 관련 세부특징에 대한 재인 반응에 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 시각단기기억에 저장되는 정보가 세부특징들의 독립적 표상이 아닌 세부특징 간 공고한 결합에 의해 표상될 가능성을 시사한다.
화재, 폭발 등의 재난현장은 예측할 수 없는 수많은 위험 요소들이 존재하고 있으며 촌각을 다투는 인명 구조나 초기에 불길을 잡지 못하면 막대한 피해로 이어지는 특성을 가지고 있다. 특히, 출동 후 5분이내 현장에 도착하는 소방대원은 제한적인 정보와 즉각적인 현장 투입으로 인해 사고 현장의 상황을 충분히 인지하며 임무를 수행하는데 한계가 있어 효율적인 작전 수립 및 전개에 어려움이 발생하고 있으며 우발적인 상황 대처로 소방대원 스스로의 생명을 위태롭게도 한다. 이와 같은 한계 및 위험을 경감시키며 효율적인 진압 및 구조 활동을 전개하기 위해서는 우선적으로 사고 현장 및 환경에 대한 상황 정보를 효율적으로 인지하고 활용 할 수 있도록 하는 도구가 제공되어야 한다. 기존 국내외 연구는 주로 대형 화재와 같은 재난이 발생할 경우 인명 및 재산 피해가 예상되는 공간적 영역에 대한 화재취약성 관점에서의 연구가 주로 수행되었으며 소방 활동 관점에서의 공간적 취약성을 분석하고 이에 대한 대응 방안을 연구한 사례는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 화재 진압을 위한 소방 활동에 초점을 맞추어 출동에서부터 진압 구조까지의 소방 활동 전주기를 대상으로 소방 활동 저해 요인을 종합적으로 분석할 수 있는 소방취약지 모델을 개발하였다. 또한, 기존 연구의 화재 취약 공간과 본 논문에서 제시하고 있는 소방 취약 공간에 대한 개념을 명확히 하기 위해 소방취약지에 대한 개념을 정립하고 소방취약지 모델의 목적성 및 적용성을 구체화 하였다. 본 연구 결과는 전국 시도 소방본부 관할구역에 대한 소방취약지 유형 분석, 소방 활동 성능 개선을 위한 정책 수립 및 의사 결정 과정에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지속가능한 교통체계의 일환으로 자전거는 보행과 대중교통을 연계하는 근거리 녹색교통수단이자 현행 자동차 교통수단의 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광 받고 있다. 이미 유럽이나 미국과 같은 선진국에서는 자전거 이용활성화를 위한 연구와 정책들이 나오고 있다. 국내외 대부분의 연구들은 자전거 도로 서비스 수준, 자전거 보관소나 휴게시설과 같은 인프라 선정 등 공급자 중심 자전거 이용 활성화 방안에 대한 내용이 대부분으로 되어 있다. 이에 본 연구에서는 인천시를 대상으로 자전거 이용자 만족도 수준에 초점을 맞추어 대중교통과의 연계성, 이용자 안전성, 자전거 도로 설치 적합성 등을 종합적으로 고려한 새로운 평가 모형을 개발하여 차별화하고자 하였다. 특히, 평가 모형의 신뢰도 향상을 위해 일반적인 다기준 의사결정의 계층화분석과정(AHP) 대신 분석방법 측면에서 평가 지표 간 다중공선성 상관관계를 고려할 수 있는 ANP(Analytic Network Process) 모델을 이용하였다. 결과적으로 인천시 남동구와 부평구에 자전거 도로의 유지관리와 시설물 개선 대상 도로를 사례별로 도출하고 이를 비교 분석할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 자전거 도로 이용의 유형과 목적에 따른 종합 평가 지수를 도출할 수 있었으며 향후 자전거 도로 선정과 개선을 위한 차별화된 정책 의사결정 수립에 활용 가능할 것으로 판단된다.
3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.
최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
급격한 산업의 성장과 그로인한 환경 문제로 인해 전 세계적으로 화석연료사용의 규제와 신 재생에너지의 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이로 인해 선진국들을 중심으로 이와 관련한 정책지원 및 관련분야의 연구가 수행되기 시작하였으며, 특히 에너지자원의 활용 면에 있어 지역적 제약이 적고 유지관리가 용이한 태양광에너지의 활용이 증가 하고 있다. 이는 국민들의 태양광에너지의 활용에 대한 수요의 증가로 나타나고 있으며, 관련 산업의 지속적인 성장세로 나타나고 있다. 그러므로 본 연구에서는 공간정보기술을 활용하여 태양광에너지발전의 주요 영향인자인 일조량을 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 건축물 별로 산정하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 경산시를 대상으로 하였다. 먼저, 경산시에 대한 공간정보를 구축하기위해 기 구축된 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하고 이를 활용하여 DEM(Digital Elevation Model)을 생성한다. 또한 건축물 별로 구성되어 있는 도로명 주소 데이터를 활용하여 Raster형태로 변환하고, 변환된 건축물 데이터와 DEM의 합성을 통해 DSM(Digital Surface Model)을 구축하였다. 구축된 DSM을 기반으로 태양의 위치에 따른 그림자의 이동 및 변화탐지를 분석할 수 있는 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 그림자 정보를 정량화 하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 획득한 그림자 정보를 바탕으로 일조시간을 산정하고 이를 가조시간과의 계상을 통해 건축물별 일조량을 산정하였다. 이러한 과정을 통해 산정된 일조량은 공공기관, 민간, 산업체 등에 정량화된 일조량 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 태양광에너지를 활용하기위한 의사결정지원의 기반데이터로 활용될 수 있을 것이며, 향후 태양광에너지 활용연구의 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.