노후 공동주택은 주차 공간이 부족하고, 경제수준 향상으로 인한 자가용보급 증가로 극심한 주차난을 겪고 있다. 주차 공간부족 문제를 해소하기 위한 방안으로 효율적인 리모델링 기술이 요구되고 있지만, 다양한 단지의 특성을 반영할 수 있는 리모델링 계획 기술 정립이 부족한 실정이다. 이 연구는 기술트리를 활용하여 주차장 확대 기술의 기능을 분석하고, 기능전개를 통하여 최종 기술을 도출하기 위하여 수행되었다. 주차장 확대 계획의 기능전개 결과, 5차 기능까지 전개하였고, 총 22가지 기술을 도출하였다. 전체 기술을 4가지로 분류하고, 지하 확대 기술은 4가지, 지하+지상 확대 기술은 12가지, 지상 확대 기술은 2가지, 지상 복합 확대 기술은 4가지로 나타났다. 주동 진입 계획의 기능전개 결과, 5차 기능까지 전개하고, 22가지의 기술로 도출하였다. 전체 기술을 4가지로 그룹핑 하고, 지하 직접 진입 기술은 4가지, 지하 간접 진입 기술은 11가지, 지상 직접 진입 기술은 3가지, 지상 간접 진입 기술은 4가지로 확인하였다. 사례검증을 통하여 리모델링 준공단지에 실제 적용된 세부 기술을 파악하고, 전문가 설문 및 면담조사를 실시하여 기술트리의 적정성을 검증하였다.
트리즈는 문제를 창의적으로 해결하기 위한 이론으로서, 최근 창의 역량의 중요성이 강조되고 있고 트리즈를 활용한 많은 성공 사례가 소개됨에 따라, 트리즈에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 트리즈는 다른 창의적 발상도구에 비해 배우기 어렵고, 다양한 사례를 통해서 트리즈를 학습하는 것이 효과적이지만 초보자가 많은 사례를 접하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 초보자들이 트리즈를 쉽게 배울 수 있도록 주요 개념에 대한 설명과 다양한 사례를 제공할 뿐만 아니라, 학습자에 의해 새로운 사례가 지속적으로 추가될 수 있는 트리즈 학습용 소프트웨어인 Do-TRIZ를 개발하였다. 특히, Do-TRIZ에는 기술적 모순과 물리적 모순 및 IFR(이상적 최종 결과)을 기반으로 문제를 해결할 수 있는 프로세스 기반의 문제해결 모듈이 구현되어 있으며, 이를 활용해서 학습자가 자신의 문제를 해결하고 그 결과를 공유할 수 있다. 또한, Do-TRIZ와 연동하는 Do-TRIZ Memo 앱도 개발하였다.
데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.
결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.
본 논문에서는 시각화 시스템의 설계와 평가를 통해 시각화 시스템이 어떻게 알고리즘 학습을 도울 수 있는가에 대해 기술한다. 본 논문에서 제시하는 트리 시각화 시스템은 자바로 구현하였으며 아래와 같은 특징을 제공한다. 1) 동기적, 비동기적인 상호작용 제공 2) 강의실, 연습실, 평가실의 구분 학습과 그래픽 요소 및 애니메이션의 제공 3) 사용자의 입력에 대한 즉각적인 인터랙션의 제공 4) 자바가 가능한 일반적인 웹 브라우져 상에서의 구동 등을 특징으로 한다. 본 논문에서는 여러 알고리즘 가운데 AVL 트리와 Red-Black 트리에 대한 시각화 시스템을 설계한다. 개발된 시각화 시스템은 알고리즘 학습에 활용하였으며, 평가를 통해 웹 기반 시각화 시스템을 이용한 수업이 전통적 수업에 비해 효과적이라는 결과를 도출하였다.
멀티캐스트는 실시간 멀티미디어 전송 등에서 그 중요성이 매우 커지고 있다. 이러한 응용 기술들은 네트워크의 QoS(Quality of Service)보장을 위해 많은 자원을 필요로 한다. 네트워크의 자원은 한정되어 있기 때문에, 효율적인 자원의 사용을 위해서는 효율적인 멀티캐스트 라우팅 경로를 설정하는 것이 결정적 수단이다. 최소비용 멀티캐스트 라우팅 문제는 다양한 트리 최적화 문제를 해결하기 위한 기본적인 문제이며 다양한 연구가 있어왔다. 제안하는 알고리즘은 최소비용멀티캐스트 트리를 생성하는 휴리스틱 알고리즘으로 잘 알려진 TM 알고리즘과 가중치를 사용하여, 멀티캐스팅의 다양한 트리 최적화 문제에 적용되어 QoS에 따른 네트워크 자원의 사용효율을 극대화 하는데 기여할 것이다.
분자생물학의 급진적 발전은 현대 계통분류학에 큰 변혁을 가져왔다. 특히 유전의 근원물질인 DNA나 RNA를 분리.조작.분석하는 기술의 발전으로 이를 이용만 계통수 제작은 계통생물학의 중요한 실험방법으로 자리잡고 있다. 그 중 염기서열 비교 방법은 현재 유전자 계통수 제작에 가장 널리 이용되는 방법이다. 하지만 이러만 계통수는 각 객체간의 거리만을 표현하고, 객체군간의 차이는 설명하기 힘들다. 본 연구에서는 염기서열의 상대적인 특징(유사도)을 대신하는 염기서열의 총량과 염기 함량 등을 이용해 새로이 분류 기법 중 결정트리 방법에 적응하고, 종 분류의 유전적 모델을 설계한다. 또한 결정트리의 클래스인 종은 상위 클래스들을 포함하고 있어, 본 논문에서는 기존의 결정트리 분류자를 수정한 단계적 결정트기 분류자를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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