본 연구는 과학기술분야 정부출연 연구기관의 자율성과 독립성을 보장하고, 연구기관 간의 협력과 유기적인 연결이라는 정책목표하에 1999년 이후 지금까지 그 목표달성을 위해 정책수단으로 존재하고 있는 연구회제도의 정책변동 사례를 대상으로 하고 있다. 과학기술 연구회는 김대중 정부이후 박근혜 정부까지 네 번의 정권교체기마다 변화과정을 거쳐왔다. 여기서는 그 사례에 Kingdon의 다중흐름모형을 이용하여 각 정부별 정책결정요인과 그 과정을 비교 분석했으며, 그 결과로서 Hogwood & Peters의 정책변동유형을 살펴보았다.
최근 메타데이터 표준의 국제적 흐름은 기록을 둘러싼 다양한 맥락정보를 개체로 설정하고 이들 각 개체 간의 다양한 관계를 보여주는 다중 개체 모형의 적용이다. 이에, 이 논문에서는 다중 개체 모형을 적용한 기록관리 메타데이터의 표준인 ISO 23081-2, 호주, 뉴질랜드, 호주의 뉴사우스웨일즈주, 퀸즈랜드주, 사우스오스트레일리 아주 표준의 특징을 비교 분석하였다. 분석은 1) 적용범위, 2) 개체수, 3) 개체 내 카테고리, 4) 요소 설계 방법을 중심으로 비교하고, 다중 개체에 있어서 가장 핵심인 관계(relationship) 개체가 어떻게 구현될 수 있는지, 실제 사례를 통해 살펴본다. 마지막으로 앞선 분석을 통해 다중 개체 모형을 적용하여 표준을 제정 할 때 고려해야 할 몇 가지 사항들을 정리해 본다.
이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
데이터마이닝은 우리가 완벽하게 알고 있지 못하는 데이터 집합으로부터 알려지지 않은 사실이나 규칙을 찾아내는 작업이기 때문에 항상 높은 오류율의 위험에 처해 있다. 다중모델은 하나의 문제에 다수의 모델을 사용함으로써 오류율을 줄이고자 하는 접근 방법이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 예측 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 방식의 다중모델을 제시한다. 이 다중모델은 입력사례의 특성에 따라 그에 적합하게 개발된 모델이 선정되어 적용되는 특징을 가지고 있다. 제시된 다중모델의 현실적인 성능 검증을 위해 국내 자동차 보험 가입 고객의 이탈 예측 문제에 적용하여, 그 결과를 단일모델의 결과와 비교 평가하였다. 비교 대상 단일모델로는, 사례기반추론, 인공신경망, 의사결정나무 등이 사용되었는데, 다중모델의 예측 성능이 어떤 단일모델의 예측 성능보다 우수한 것으로 나타났다.
서로 갈등적인 관계에 있는 다중 기준 하에서 다양한 국가 전력 시스템을 정량적으로 비교하는 데에는 전력 시스템의 비교 지표가 필요하다. 이러한 비교 지표를 산출하기 위하여 해석적 망형 과정(Analytic Network Process; ANP) 모델 가운데 상호 의존도 수중이 낮은 되먹임 모델 및 상호 의존도가 없는 독립성 모델이 개발되었다. 이러한 ANP 모델은 구성요소로 교점들(nodes)과 상호작용 관계를 표현하는 가지들(arcs)을 포함하고 있다. 의사결정 목표 교점에는 세 가지 유형의 리스크 성향이 포함되었다. 이러한 리스크 성향은 원자력 발전소 같은 위험 설비에 대한 전문가(그룹)의 리스크 성향이며, 더 구체적으로 말하면, 리스크 감수 성향, 리스크 혐오 성향, 리스크 중립 성향 등이다. 여기서 수행된 연구의 주요 목적은 ANP 모델을 구성하는 교점들 가운데 하나인 평가 기준 교점에서의 변화가 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향을 해석하려는 것이다. 이러한 모델 변이가 비교 지표에 미치는 영향을 알아보기 위한 사례 연구에서 각 발전원의 특성을 비교할 평가 기준은 기준 사례와 비교 사례 각각에 대하여 상이하게 선정되었다: 기준 사례의 경우에는 보건성을 대표하는 생명 단축 [yr/TWh], 환경성을 대표하는 지구 온난화 [$g\;CO_{2}-eq./kWh$], 사회성을 대표하는 지속가능 정도[-], 경제성을 대표하는 발전 단가 [\/kWh] 등이 선정되었다; 반면에, 비교 사례의 경우에서는 보건성을 대표하는 사고 사망 [death/GWh]만이 다르고 나머지는 동일하게 선정되었다. 이러한 보건성을 대표하는 생명 단축 또는 사고 사망의 선정은 다음과 같은 비교 지표에 영향을 미친다는 것이 발견되었다: (1) 되먹임 모델에서는 성향 가중치 및 기준 등급에 영향을 준다. (2) 되먹임 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다.
본 연구에서는 다중이용업소의 안전관리에 대한 법적 운영실태 분석과 다중이용업소에서 발생한 대형화재 사례분석 등을 통하여 다중이용업소 화재 및 안전관리에 대한 문제점을 도출하고 재발 방지를 위한 개선책을 제시하고자 한다. 연구를 위하여 먼저 다중이용업의 이론적 고찰을 통하여 업종의 현황과 화재 발생 현황 등을 조사한 후 다중이용업에 대한 선행연구 분석을 하였다. 그리고 법적·제도적 현황을 분석하여 충청북도 제천 화재, 인천 인현동 화재, 서울 송파구 화재 등의 사례를 통하여 문제점을 도출하였다. 그 결과, 첫째, 화재 초기대응 능력 강화의 필요성. 둘째, 비상구 유지·관리의 철저. 셋째, 실내 장식물의 합리적인 규제의 필요성. 넷째, 소방안전 교육·훈련의 강화. 다섯째, 소방 및 안전시설 등의 설치 기준 강화. 여섯째, 안전관리에 대한 경각심의 고취가 필요하다는 결과를 도출하고 법·제도적 내용과 비교·분석하여 이에 따른 해결방안을 제시한다. 다중이용업소 화재의 원인을 보면 건물주, 영업주, 종사자들이 자기 영업장에서 화재가 발생할 리가 없다는 생각을 가져 경각심이 부족하다. 소방관서와 관련 행정기관의 교육과 홍보를 통하여 경각심을 고취시켜야 할 것이다.
이 논문에서는 정규분포를 하는 모집단에 대한 베이지안 다중비교를 개발한다. 베이지안 다중비교를 위해서는 베이즈요인의 계산이 필수적인데 베이즈 요인의 계산은 O'Hagan (1995)이 제안한 부분베이즈 요인을 이용한다. 그리고 베이지안에서 필수적인 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 이용한다. 또한, 비교대상이 되는 모집단의 수가 3이상인 경우에 대하여 베이즈요인의 정확한 형태를 유도했으며 정규분포를 한다고 널리 알려져 있는 자료를 제안된 방법으로 분석하는 사례를 보였으며, 모의실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.
2차원 웨이블릿이나 3차원 웨이블릿 변환은 주파수 방향으로 나타나는 분광특성을 고려할 수 있는 장점이 있다. 그러나 다중분광 영상에서 3차원 웨이블릿 변환을 이용하여 분류한 연구사례는 발표되거나 보고된 사례가 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 분류기법에 의한 처리결과를 제시하고 3차원 웨이블릿 변환 계수와 에너지 변수량들을 이용한 분류 처리결과를 분류 정확도 측면에서 비교하여 분석하였다. 3D 웨이블릿의 경우 공간적인 변화양상과 주파수에 따른 분광정보의 변화 양상을 동시에 알려주는 계수로 표현되기 때문에 본 연구의 처리 기법은 다양한 분광특성을 지니는 객체들이 조밀하고 복합적으로 구성되어 있는 도시지역의 고 해상도 위성영상자료에 효과적으로 적용될 수 있다.
빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈 측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.
본 논문은 다중코어의 성능을 평가하고 분석하기 위해 TILE-Gx36(Gx36) 다중코어 프로세서를 사례로 연구하였다. Gx36의 성능 평가는 비교적 최신 병렬 벤치마크인 PARSEC을 이용하였고, 성능 분석을 돕기 위한 비교 시스템으로 인텔의 Core i7 (i7)과 Atom을 사용하였다. 실험결과 2의 제곱으로 동시에 수행 가능한 스레드를 발생시켰을 때, Gx36은 i7보다 평균 2.73배 낮은 성능을 보였으며, Atom보다는 평균 1.93배 높은 성능을 보였다. Gx36은 비교 프로세서보다 상대적으로 큰 Last-Level Cache(LLC)를 갖고 있음에도 불구하고, 가장 많은 LLC miss를 발생시켰다. 이는 Gx36이 기대치 이하의 성능을 보이는 주된 이유로 판단되며, DDC가 일반적 고성능 컴퓨팅을 위한 캐시구조로 적절하지 않음을 보여준다. 다중코어 시스템의 실측을 통한 성능평가는 향후 다중코어 구조개선 및 올바른 방향 설정을 위한 객관적인 자료를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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