가속차선이 교통류의 운영상태와 안전에 기여하는 바는 벌써부터 인식되어 왔으나 이 변속차선이 유입형 연결로 접속부 전체의 운영에 미치는 영향을 수치화하거나 체계적으로 평가하기 위해 현장 자료를 바탕으로 한 실험적 연구는 진행되어 오지 못하엿다. 현재 널리 참고되고 있는 1985년 USHCM의 접속부 운영상태 분석 방법론은 단지 차선 1의 교통량을 예측하는 데 주안점을 두고 있는데 가속 차선의 길고 짧음에 따라 접속부 바로 전 차선 1의 교통량 분포가 크게 변화한다는 사실(많은 현장 관측을 통해 확인)은 고려하지 못하고 있다. 이는 접속부 운영 상태가 같은 교통량 조건하에서도 크게 차이가 나나다는 것을 뜻하며 가속차선의 존재를 무시한채 운영과 관련한 MOE를 도출하는 것이 서비스수준 산정 방법으로 충분한 것인가 하는 의문을 자연히 낳게 한다. 본 논문은 가속차선이 고속도로 연결로 접속부의 운영에 미치는 영향을 주로 다루고 있다. 가속차선의 독립적인 역할과 영향을 체계적으로 관찰하기 위해 미국내 여러 지역에서 8개의 고속도로 연결로접속부를 선택하고 각 지점에 접속부의 상하류 지역을 포함하는 2,000ft 구간내에 다섯대의 카메라를 설치, 지점별로 약 3시간 동안 자료를 수집하였다. 총 193개 자료수의 분석을 통해서 다중 회귀 모형을 구성하는 독립변수로 가속차선의 길이를 사용하는 것이 타당하다고 결론지었으며, 접속부 운영의 질, 특히 속도를 추정하기 위한 모형을 수립하였다. 본 연구를 통해 얻어진 관점과 방법론은 1994USHCM 고속도로 연결로 분석 방법론 설정에 일부분 반영되고 잇으며 특히 교통운영과 흐름의 방식에서 유사한 엇갈림 구간의 분석 방법과 일관성 있는 분석 체계 마련을 위해서 서비스수준 산정 절차 정립에 엇갈림 알고리즘을 활용하는 방안을 제시하였다.
SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
본 연구의 목적은 국가나 지방자치단체가 과세 대상을 관리하는데 사용될 수 있는 조세 온톨로지를 구축하는 것이다. 이에 조세와 관련 개념을 분석한 후 개념 계층(taxonomies)을 형성하였다. 특히 개념 계층에서는 다중 계승을 '프리미티브 개념'으로 분해한 후 '정의된 개념'으로 재결합하는 Rector의 '온톨로지 구현 정규화 방법론'이 사용되었다. 그 방법론으로 직접세, 지방세, 그리고 보통세로 다중 계승되는 재산세와 같이 복잡하게 얽힌 조세의 체계를 명시적이고 논리적으로 표현하였다. 그 다음 추론 기구를 통하여 자동 분류를 실시하고, 일관성(consistency)을 검증하였다. 마지막으로, 구축된 온톨로지의 구체적 활용사례를 소개하였다.
최소발화에너지의 압력의존성을 고찰하기 위해 열발화이론, 열전달개념, 이상기체법칙, 그리고 반응속도론에 의해 시도하였다. 최소발화에너지와 압력의 상관관계식을 문헌자료의 다중회귀분석을 통하여 수식화하였다. 이 방법에 적용한 물질은 대표적인 탄화수소인 프로판과 노말펜탄이었다. 제시된 방법론에서 압력변화에 따른 예측된 최소발화에너지는 아주 작은 평균오차에서 문헌값과 일치하고 있다. 따라서 제시된 방법론은 탄화수소의 최소발화 에너지를 예측하는 일반적인 방법으로 제시하고 있다.
최근 유비쿼터스 환경에서 동작하는 지능형 시스템에 관한 관심이 높아지면서, 이러한 지능형 시스템의 개발을 효율적으로 하기 위해 에이전트 기반의 소프트웨어 시스템 개발 방법론 및 지원 도구에 관심이 높아지고 있다. 이러한 시스템들은 에이전트들의 동작환경을 제공하는 에이전트 플랫폼의 사용이 필수적이다. 그러나 실제로 에이전트 기반 시스템을 개발하는 경우 초기 단계에서 가장 적절한 에이전트 플랫폼을 결정하는 것은 어렵다. 또한 개발 중에 다양한 에이전트 플랫폼에 적용 가능한 소프트웨어를 개발해야 하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MBA를 기반으로 에이전트 기반 시스템 개발 방법론 및 개발 지원 도구를 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 개발자는 개발 초기 단계에서 결정된 소프트웨어의 아키텍처를 기반으로 다양한 플랫폼에 적용 가능한 에이전트 모델과 소스코드를 생성시킬 수 있다. 본 논문에서는 플랫폼 독립적인 에이전트 모델을 통하여 FIPA-OS와 MTI 에이전트 플랫폼 기반의 소스코드를 생성시키는 실험을 하여 제안 방법론 및 도구의 유효성을 검증한다.
이 연구에서는 개방형 정책조정방법이 사회적 포용의 영역에 도입된 이후, 과정의 변화와 정책효과에 대한 평가를 시도한다. 2000년 리스본이사회에서 결정된 개방형 정책조정방법의 정책도구들은 결과지향적인 신공공관리론과 과정지향적인 숙의적 다중질서라는 거버넌스이론을 배경으로 한다고 볼 수 있다. 역사적 변화과정을 살펴볼 때 결과지향적인 신공공관리론의 정책도구인 목표설정, 수범사례의 벤치마킹, 분권적 의사결정의 경우 애매하거나 아예 거부되었고, 제도적 틀을 넘지 못함으로써 효율성을 추구할 수 없었다. 아울러 규범적인 숙의적 다중질서이론이 제시하는 것처럼 학습을 위해 숙의와 상호검토를 추구하고 있으나, 실제 운영은 성찰적인 숙의과정에 미치지 못하고, 상호검토도 제도적 한계를 보임으로써 원활한 학습이 이루어지지 않는다. 10여 년간 개방형 정책조정방법이 집행되었지만 정책효과의 측면에서도 유의미한 결과를 찾을 수 없다. 그렇지만 빈곤문제에 대한 인식이 변하고 시민사회가 활발하게 조직되어 참여가 확대되고 있는 점은 긍정적인 효과이다.
기존의 절차 지향 프로그램을 이해하고 유지.보수하기 위해서는 많은 비용이 필요하다. 이러한 절차 지향 프로그램에서 객체/클래스를 추출한다면 프로그램을 이해하고 유지.보수하는데 많은 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라, 객체 지향 프로그램으로 변환하는데 많은 도움이 된다. 본 논문에서는 객체/클래스를 추출하기 위한 절차와 구조를 제시하였다. 객체/클래스 추출기는 Clustering Engine, Stochastic Refinement and Decision Engine, Domain Modelling와 Comparison and Intergration Engine의 4부분으로 구성된다. 이러한 과정을 거치면서 기존의 연구 방법과는 다르게 가중치 주는 기준, 다중 객체 후보, 통계적 방법으로의 정재와 결정, 요구사항의 의미적 관점에 기초한 방법을 사용하였다.
본 연구의 목적은 이러닝 콘텐츠를 PC 기반 및 모바일 기반의 두가지 플랫폼에서 효율적으로 제작할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 현재 기존 PC 기반의 이러닝 콘텐츠 제작에 많이 사용되는 플래시 기술이 iOS 등의 일부 모바일 플랫폼에서는 플래시가 지원되지 않는 호환성 문제가 발생하고 있으며, 플래시가 지원되는 모바일 플랫폼의 경우도 PC용 콘텐츠를 그대로 이용할 경우 작은 화면과 입력 인터페이스의 차이로 학습에 불편이 뒤따르는 현상이 발생하고 있다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 HTML5 등의 표준 기술을 기반으로 두 가지 플랫폼에서 모두 서비스 가능한 콘텐츠 개발 방법론을 제시하고 있다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 학습 콘텐츠 내용과 뷰를 분리하고, 구축된 콘텐츠 데이터베이스를 기반으로 다양한 형태의 뷰를 이용한 콘텐츠 구현이 가능하도록 지원하여 콘텐츠 재사용 및 다중 플랫폼 지원 부문에서 매우 효율적인 특성을 나타내도록 한다.
프로브(probe) 디자인은 성공적인 DNA 마이크로어레이(DNA microarray) 실험을 위해서 필수적인 작업이다. 프로브가 만족시켜야 하는 조건은 마이크로어레이 실험의 목적이나 방법에 따라 다양하게 정의될 수 있는데, 대부분의 기존 연구에서는 각각의 조건에 대하여 각자 독립적으로 정해진 한계치(threshold) 값을 넘지 않는 프로브를 탐색하는 방법을 취하고 있다. 그러나, 본 연구에서는 프로브 디자인을 두가지 목적함수를 지닌 다중목적함수 최적화 문제(multiobjective optimization problem)로 정의하고, ${\epsilon}$-다중목적함수 진화 알고리즘(${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm)을 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 19종류의 고위험군 인유두종 바이러스(Human Papillomavirus) 유전자들에 대한 프로브 디자인과 52종류의 애기장대 칼모듈린 유전자군(Arabidopsis Calmodulin multigene family)에 대한 프로브 디자인에 각각 적용되었다. 제안한 방법론을 사용하여 기존의 공개 프로브 디자인 프로그램인 OligoArray 및 OligoWiz에 비해 목표유전사에 더 적합한 프로브를 찾을 수 있었다.
속성 기반 감정 분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성 기반 감정 분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정 표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류 하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성 기반 감정 분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr)에 공개되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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