전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.
${\kappa}$-오류 선형복잡도는 통신 시스템 및 스트림 암호 시스템 등에 사용되는 수열의 안정성 여부를 판단하는 중요한 척도이다. 본 논문은 p가 소수이고 2가 모듈로 $p^2$의 원시근일 때 $p^m$-주기 이진 수열의 k-오류 선형복잡도와 해당 오류벡터를 효과적으로 구할 수 있는 알고리듬을 소개한다. 또한 암호학적인 관점에서 정의된 ${\kappa}$-오류 선형 복잡도의 의미를 부호 이론의 관점에서 살펴봄으로써 부호어의 길이가 $p^m$인 이진 순환 부호를 효과적으로 복호할 수 있는 알고리듬을 소개하며 이러한 부호의 최소 거리에 관한 중요한 성질들을 유도한다.
클래스계층구조는 객체지향 소프트웨어의 중심적인 구성요소가 되며, 따라서 이에대한 품질은 매우 중요하다. 좋은 품질을 갖춘 클래스계층 구조를 구축하는 것은 객체지향 소프트웨어 개발에 있어서 매우 중요한 작업이지만, 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 수월하지 않다. 더욱이, 반복 및 점증적인 소프트웨어 개발에 있어서, 요구사양에 적합하도록 개발중인 클래스계층구조를 재구성하거나 세련시키는 작업이 빈번히 발생한다. 따라서, 객체지향 개발자들이 이와같은 클래스계층구조의 재구성 작업을 수행할 경우에 도움이 될 수 있는 기법 및 도구들에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 클래스계층구조의 복잡도를 일정수준 측정가능한 몇가지 평가척도를 제안하고, 이러한 평가척도들을 바탕으로 클래스계층구조를 재구성하는 알고리즘들을 정의한다. 또한, 각 알고리즘들에 대하여, 알고리즘을 적용하기 전과 후의 각 클래스계층구조들로부터 생성할 수 있는 객체들의 집합이 변화하지 알고 보존됨을 증명하였다. 본 논문에서 제안하는 재구성기법은 클래스계층구조의 구축 및 재구성 등의 지침으로서 사용할 수 있으며, 이러한 평가척도들을 기반으로 하는 클래스계층구조의 재구성 알고리즘들은 객체지향 소프트웨어 개발시에 유용한 도구로서 개발자들에게 도움이 될 수 있다.
기존 연구결과에 따르면, 시스템의 안전성에 가장 큰 영향을 주는 요인 중 하나는 인적수행도의 저하인 것으로 밝혀졌다. 따라서 인적수행도 저하 방지를 통한 사건/사고의 방지는 원자력이나 철도와 같이 안전을 우선적으로 고려해야 하는 산업체의 경우 반드시 고려되어야 하는 조건이다. 이를 위해서는 인적수행도 저감의 원인의 체계적 파악 및 이에 근거한 효과적인 관리가 선행되어야 하기 때문에, 대표적인 인적수행도 저하 원인으로 알려져 있는 직무복잡도를 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 이러한 필요성에 따라, 본 논문에서는 원자력발전소의 절차화된 직무에 대한 복잡도를 평가할 수 있는 TACOM 척도를 사용하여 KTX 기장이 수행해야 하는 운전직무의 복잡도를 정량적으로 평가한 후 그 결과를 주관적 직무부하 평가 방법인 NASA-TLX 결과와 비교하여 적합성을 검증하였다.
본 연구는 다양한 기술의 융합과 체계통합기술이 고도로 복잡하게 요구되는 국방기술을 이해하고, 분야별 특성이 반영된 가치평가방법을 제안하고자 한다. 가치평가 대상 무기체계의 기술 수준의 척도, 기술 간의 통합(체계통합기술)척도, 제조준비 및 성숙도 척도를 측정요소별 항목에 맞추어 측정하여 시스템성숙도를 확인하고, 시스템의 성숙도를 활용한 핵심기술의 계량적인 가치예측모형의 틀을 제시하고자 한다. 국방기술의 가치를 기술분야별 특성을 고려하여 이에 맞는 가치평가방법을 제안하는 연구이다. 각 분야의 역량있는 기술전문가들에 의해 분야별 기술적인 특성이 반영된 평가 기준에 따라 평가되고, 전체 시스템의 완성도를 정량적인 수치로 표현할 수 있는 시스템성숙도(SRL)를 활용하여 국방기술가치를 평가하는 방안을 제안한다.
대용량 데이타에 대한 복잡한 질의 처리가 요구되는 응용에서 빠른 시간 안에 응답을 돌려주기 위해, 데이타를 작은 크기로 근사하여 질의를 처리하는 방법이 연구되고 있다. 빠른 응답을 위해 주어진 저장 공간의 제약 하에서 얼마나 원본 데이타와 유사하게 근사할 수 있는지가 데이타 근사의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 데이타 근사에서 유사도의 척도 중 하나인 최대 상대 오차를 줄이기 위하여 Haar 웨이블릿을 변형한 조화 웨이블릿 기법을 제안한다. 조화 웨이블릿은 데이타 변환 과정 중 조화평균을 이용하여 상대 오차 정보를 손쉽게 얻어낼 수 있어 근사 데이타의 상대 오차를 최소화하는 데 적합한 기법이다.
최근들어 제품개발에 앞서 제품으로 인해 유발되는 감성을 측정하기 위한 시도가 늘고 있다. 그러나 제품을 사용하면서 나타나는 행동의 변화는 많은 영향 요소를 포함하고 있어 이를 해석하기가 어렵다. 본 연구는 안정을 유도하는 Herb차를 개발하거나 치약과 같이 사용으로 인한 감성유발 효과를 보고싶어하는 요구에 따라 시행하였다. 우선 실험전 피검자의 불안 척도, 기본 check list에 따라 피검자를 선택하였다. 또한 객관적 감성 지표로는 Fz, Fp1, Cz, Oz에서 뇌파를 측정하였고 EOG를 시행하여 noise를 제거하였다. 자율신경계 반응으로 galvanic skin resistance(GSR), 피부온도, 심박수등을 동시에 측정하였다. 이들 제품 사용으로 인한 객관적 감성 변화의 대조군으로는 행동 시행전에 측정하였다. 제품 사용 후 10분 간격으로 30-60분까지 나타나는 변화를 측정하였으며, 이들 제품들은 안정 효과를 유도하고자 기획되었으므로 대조군으로 00 $\times$ 0의 복잡한 계산문제를 주어 stress로 인한 감성, 걷는 동작, 손 씻는 행위등을 나누어 측정하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 제품 사용으로 인한 감성의 변화는 GSR에서 가장 잘 반영되었고 또한 계산 문제로 인한 자극에서도 역시 GSR의 변화가 가장 뚜렷하였다. Herb차인 경우 기호도에 따른 차이가 나타났음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안한다. 버스와 메모리의 구조가 다른 네 가지 신호처리부 모델을 제안하고 그들의 성능을 분석한다. 신호처리부의 분석은 소나 알고리즘을 실행하는데 소요되는 하드웨어 지연시간과 버스 지연시간의 합을 척도로 한 성능 분석과 보드의 복잡도를 비교하는 방법을 통하여 이루어졌다. 성능분석한 결과, 지역 메모리와 공유 메모리를 함께 사용하는 모델이 가장 효율적인 것으로 나타났다.
지난해 6.15 남북공동선언을 계기로 남북간의 교류와 협력의 분위기가 조성되고 남북정상회담의 가시적 성과의 하나로 이산가족상봉과 남북철도 연결사업이 시작되어 경의선의 남쪽구간은 상당한 공사진척도를 보이고 있다. 그러나 최근의 상황은 북쪽은 아직 공사조차 시작하지 않고 있는 입장이다. 그러나 이와는 별도로 남북철도의 연결과 이의 대륙철도와의 연결은 '철의 실크로드' 구성과 함께 시베리아횡단철도(TSR)의 이용이 그간의 논의 수준을 넘어 구체화 되었다. 게다가 수교이후 러시아가 가장 적극적으로 접근하고 있는 시베리아횡단철도(TSR)의 활성화 논의는 남북관계가 한러관계 나아가 남·북·러 삼각협력의 복잡한 구도 속에서 논의되고 있는 현실이다. (중략)
최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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