국내 가동 중 일부 원전의 원자로건물에 부착식 텐던이 설치되어 있고, 부착식 텐던에 대한 유효 긴장력 평가는 이들 원전의 계속운전을 위한 주요 현안으로 부각되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 System Identification 기법을 이용한 부착식 텐던의 유효 긴장력 평가를 위하여, SI 기법에 유효한 주요 매개변수의 영향 평가를 수행하고 최적의 매개변수를 도출하였다. 본 연구를 위하여, 원자로건물 벽체의 1/5 축소모형 시험체를 제작하였고, 유효 긴장력과 고유진동수 및 변위와의 상관성을 분석하기 위하여 Impact test, SIMO sine sweep test 및 광섬유센서와 변위계에 의한 휨시험을 수행하였다. 시험결과, 고유진동수와 변위 모두 유효 긴장력과 좋은 상관성을 지니는 것으로 나타나, 이들 매개변수 모두 SI 기법의 입력자료로 활용되어 부착식 텐던의 유효 긴장력 예측이 가능한 것으로 분석되었다.
전통적 재무제표가 기업의 재무적인 성과 측정에만 초점을 맞춘다는 한계를 극복하기 위한 방법으로서 BSC(Balanced Scorecard)가 제시되었다. BSC는 KPI(Key Performance Indicator)들의 상관관계가 명확하고 논리적이라는 장점 때문에 정부 및 기업의 다양한 분야에서 적용되어왔다. 이러한 BSC는 KPI를 통해 측정된 값의 비교에 대한 고려를 하고 있지 않으므로 다수 조직의 성과를 비교하기에 어려움이 있다. 조직의 효율성을 rPfidd적으로 나타내는 여러 기법 중, 경영과학 기법을 이용한 DEA의 경우 다수의 측정 지표를 단일의 통합된 성과 측정 지표 (Aggregate Performance Measure)_로 나타낼 수 있다는 장점이 있으나, DEA에 고려되는 입력 및 출력의 개수에 제한이 있으며 다수 조직의 분석에 사용해야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는, 재무적인 요소와 비재무적인 요소를 포괄하여 조직간의 효율성을 비교하기 위한 벙법으로서, DEA를 이용한 효율성 평가에 조직의 성과측정 기법인 BSC가 제공하는 KPI 간의 노릴적 인과관계(cause-and-effect relationship)와 측정 지표를 이용하는 방법으로 CDB(Combined DEA and BSC methodology)를 제안한다. 이를 위하여 BSC 정보 비교 가능한 형태로 바꾸는 방법을 제시하며, 기존 DEA가 지니는 입력 및 출력 변수 개수의 증가에 따른 효율성의 구분능력의 감소와 관련된 한계를 극복할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 TDR 장비를 사용하여 지반특성에 따라 변화하는 유전상수를 측정하였으며, 지반의 함수비 및 밀도와의 상관성을 분석하였다. 또한, 유전상수를 이용한 지중 공동탐사기법의 적용성을 평가하기 위하여 공동의 크기에 따른 유전상수의 변화 정도를 측정하였다. 실험결과 지반의 유전상수는 함수비와 밀도가 증가함에 따라 선형적인 증가 경향을 나타내는 것으로 평가 되었으며, 일정한 관계식으로 표현할 수 있었다. 또한, 지반의 유전상수는 공동의 크기에 따라 일정한 경향을 나타내며 변화하는 것으로 평가되었다. TDR 기법을 사용하여 측정된 유전상수값은 지반의 함수비, 밀도와 일정한 상관관계를 나타내고 있음을 확인하였으며, 지중 공동탐사에 관한 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.
본 연구의 목적은 아시아-태평양 지역을 대상으로 위성영상 기반 고해상도의 신뢰성이 있고 쉽게 접근할 수 있는 강수 자료를 제공하는 데 있다. 본 연구에서 개발한 기후 관리 시스템은 총 3가지의 위성자료(원시위성자료, 편의보정한 위성자료, 공간상세화한 위성자료)를 제공한다. 위성자료의 공간해상도는 $0.1^{\circ}$, $0.05^{\circ}$이며, 시간해상도는 1 day이다. 비교적 신뢰성이 높은 기후 자료가 구축된 한반도를 대상으로 위성영상 편의보정, 공간상세화 기법을 검증하고, 개발한 기법을 아시아-태평양에 위치한 바누아투에 적용하여 기후 자료를 생산하였다. 원시위성자료는 TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) 위성과 GPM (Global Precipitation Mission) 위성을 사용하여 구축하였다. 편의보정은 GRA-IDW (Geographical Ratio Analysis-Inverse Distance Weighted), GRA-Kriging, QM (Quantile Mapping) 기법을 검토하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 개발하고 이 중 최적의 결과를 보여주는 GRA-IDW 기법을 최종적으로 선정하였다. 공간상세화는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 선정하여 수행하였다. 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔다. bias 값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 최종적인 편의보정 기법으로 GRA-IDW 기법을 선정하여 편의보정한 위성자료를 생산하였다. 공간상세화한 위성자료를 검증한 결과를 앞서 분석한 원시위성자료, 편의보정한 위성자료와 비교하면, 공간상세화를 수행하기 전보다 상관계수는 다소 작아지고, RMSE는 커지는 것으로 나타나나 그 차이가 크지 않아 공간상세화한 위성자료를 응용분야에 직접 사용할 수 있을 것으로 분석된다. 본 연구를 통해 개발된 기법을 활용하면 아시아-태평양에 신뢰성 있는 기후 관측 자료를 제공할 수 있다. 향후 본 연구에서 선정한 대상지역 이외에 기상관측소의 수가 희박하고 불균등하게 분포하고 있는 아시아-태평양 지역에 본 과업에서 개발한 시스템을 적용하여 신뢰성 있는 기후 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 hybrid MC/DCT 기법을 이용한 압축 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 기법이 제안된다. 압축 영상의 블록화 링 현상은 블록간, 블록 내에서 다른 특성이 있고, 수평. 수직 방향의 상관 관계에 따라 다를 수 있으며, 영상 사이의 일정 상관 관계에 따라 다르게 형성된다. 본 논문에서는 이러한 블록간, 블록 내부, 수평수직 방향성, 그리고 시간 영역의 정보를 이용하여 새로운 부가 완화 함수를 정의하며, 최적 해를 구하기 위해 gradient와 양자화 과정으로부터 설정할 수 있는 비선형 연산을 이용한 projection을 결합시킨 hybrid 형태의 기법이 제안된다. 또한, 정규화 계수들은 부호화단에서 이용 가능한 정보로부터 예측하여 기존 방식이 있던 계산량이 이득을 얻을 수 있다. 실험 결과로부터 제안된 방식의 주관적, 객관적 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 comb 방식의 파일럿 패턴을 가지는 MIMO OFDM 시스템에서의 채널 추정 기법에 대하여 논의한다. 또한, 시변 채널 환경에서 채널 측정의 정확도를 높이기 위한 효율적인 채널 추정 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 채널 추정 기법이 채널이 변하는 상황에서 성능의 감소 없이 채별의 변화를 추정함을 알 수 있었다.
본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.
일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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