이 연구는 Creswell과 Clark(2007)의 혼합방법론 중 내재적 모형(embedded design)을 활용하여 장애아동청소년 거주서비스의 쟁점을 다양한 측면에서 탐색하고자 한 것이다. 그동안 장애인복지는 상대적으로 성인장애인을 중심으로 쟁점들이 도출되었고 주도되었다. 그 과정에서 장애아동청소년은 상대적으로 소외되는 경향이 나타났으며, 거주시설의 장애아동청소년은 더욱 열악한 상황에 놓여 있었다. 이러한 국내 현실에 근거하여 본 연구는 현재 거주시설 장애아동청소년이 당면하고 있는 주요 쟁점은 무엇인지를 심층적으로 규명하고자 한 것이다. 연구결과, 질적 분석에서는 아동청소년으로서의 지위 부재, 입소에 대한 완충장치의 미비, 별도의 시설과 관련한 의견의 혼재, 생애주기 관련 서비스 및 성인기 전환서비스 부족, 중증 장애아동청소년 서비스의 한계, 법적 지원체계의 미비, 인적자원의 보충과 질 관리가 필요함이 주요쟁점으로 제시되었다. 양적분석에서는 거주서비스의 목표와 기능, 연령 및 장애유형별 구분, 서비스 수요 및 공급에 관한 의견 조사를 실시하였고, 그 결과를 질적 연구의 결과에 내재시켜 장애아동청소년 거주서비스의 쟁점 논의에 통합하였다. 이 연구는 거주시설 장애아동 청소년이 당면한 실제적 쟁점을 혼합방법론을 활용하여 있는 그대로 드러내고 분석하고자 한 최초의 탐색적 시도라는 점에 그 의의가 있으며, 향후 기초 연구로서 관련 연구의 논의 확장에 기여할 것으로 본다.
본 연구는 미래 디자인의 변화에 관하여, 디자인의 내재적 변화 요인보다는 디자인이라는 주체가 태동 성장 발전 쇠퇴하면서 진화해가는, 사회 환경의 변화와 연계시켜 진행되었다. 보편적으로 인간은 어떤 행위를 하기 이전에 내적으로 스스로 결정한 정신적 관념적 가치와 목적을 갖고, 외적으로는 물질적 현실적으로 동원할 수 있는 여러 가지 재료와 수단을 고려한다. 그리고 이 두 가지 사이에서 가장 합리적이고 경제적인 방법으로 행동을 결정한다. 이것은 인간을 포함한 모든 주체가 주어진 환경에서 생존 진화해 가는 메카니즘이라 할 수 있다. 이러한 점에서 미래 디자인 변화의 방향 역시 미래 인간의 정신적 가치와 물질적 기술의 변화에 의하여 추론할 수 있다. (이것은 사회학자들이 사회 변화의 주된 요인으로서, 문화결정론과 기술결정론 두 가지 모두를 취하는 것과 동일하다.) 따라서 본 연구는 현재 나타나는, 정신에 관련된 가치와 규범 그리고 물질에 관련된 기술 경제에 관한 다양한 의미어들을 상호 연계시켜 그 가운데서 태동될 수 있는 미래 디자인의 변화에 관한 의미어들을 추론하였다.
본 연구는 화강 풍화암반의 지지력 및 침하특성을 평가할 목적으로 수행된 것으로 흡수율에 따라 풍화도를 고찰하고 원위치 심도에서 평판재하시험을 수행하여 이를 기존의 예측방법 및 공내재하시험 결과와 비교, 검토하였다. 이를 위하여 국내의 대표적인 화강 풍화암 분포 지역인 경기 $\bigcirc\;\bigcirc$지역을 시험 부지로 선정하였으며 그 시험 결과에 의하면 평판재하시험시 풍화도가 증가할수록 지지력은 지수적으로 감소하고 특정 풍화도를 경계로 지지력 감소폭이 크게 증가하는 것으로 확인되었다. 또한, 기 제안된 지지력 공식을 이용하여 화강 풍화암반의 지지력을 추정한 결과 풍화도가 증가할수록 평판재하시험 결과와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 한편, 평판재하시험이 수행된 동일 위치에서 실시된 공내재하시험 결과 지지력은 비교적 평판재하시험과 유사한 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다.
영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.
본 연구는 스피치 요약의 알고리즘을 구성하기 위해서 방대한 스피치 본문의 복잡한 분석 없이 적용될 수 있는 이용자 태그 기법, 문장 위치 및 문장 중복도 제거 기법의 효율성을 분석해 보았다. 그런 다음, 이러한 분석 결과를 기초로 하여 스피치 요약 방법을 구성, 평가하여 효율적인 스피치 요약 방안을 제안하는 것을 연구 목적으로 하고 있다. 제안된 스피치 요약 방법은 태그 및 표제 키워드 정보를 활용하고 중복도를 최소화하면서 문장 위치에 대한 가중치를 적용할 수 있는 수정된 Maximum Marginal Relevance 모형을 사용하여 구성하였다. 제안된 요약 방법의 성능은 스피치 본문의 단어 빈도 및 단어 위치 정보를 적용하여 상대적으로 복잡한 어휘 처리를 한 Extractor 시스템의 성능과 비교되었다. 비교 결과, 제안된 요약 방법을 사용한 경우가 Extractor 시스템의 경우 보다 평균 정확률은 통계적으로 유의미한 차이를 보이며 더 높았고, 평균 재현율은 더 높았지만 통계적으로 유의미한 차이를 보이지는 못했다.
모든 과학 및 공학분야에 걸쳐, 신호나 함수를 어떻게 표현하는 것이 바람직한 것인지에 대해서 많은 연구가 이루어져 왔다. 만약 신호나 함수를 적절하게 잘 표현하게 되면, 그것들 속에 내재된 의미있는 물리적 현상을 쉽게 파악할 수도 있고, 최소한의 함수나 데이터로 효과적으로 표현할 수도 있다. 지난 10여년 동안 비약적 발전을 해온 ‘웨이블렛’이라는 것도 신호나 함수를 표현하는 새로운 도구인데, 이것이 각광을 받고 있는 이유는 웨이블렛이 전통적인 표현방법이 제공하지 못하는 특성을 제공하기 때문이다.(중략)
스트림 데이터에 내재된 정보들은 시간이 흐름에 따라 변화의 가능성이 매우 높기 때문에 이러한 변화를 신속하게 업데이트할 수 있다면 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 그러나 스트림 데이터의 모든 연관규칙을 업데이트하는 것은 수행하는데 많은 부담이 있으므로 이 논문에서는 지지도의 변화가 큰 흥미있는(interesting)데이터에 대해서 효율적으로 업데이트 하는 방법을 제시하고자 한다.
깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.
시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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