기존의 싱글 로봇 시스템이 할 수 없거나 하기 어려운 작업을 다개체 이동 로봇 시스템을 사용함으로써 수행 할 수 있게 되었으며, 로봇 간의 협력적인 작업을 통하여 성능 향상을 가져오게 되었다. 이러한 장점 때문에 상용화가 잘 이루어진 청소 로봇에서도 다개체 로봇 시스템 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 다개체 청소로봇 시스템은 고가의 매핑 방식 청소 로봇을 사용하기 때문에 비용적인 문제에 있어서 큰 문제를 가지고 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소로봇을 다개체 청소 로봇 시스템에 적용하여 가격적인 단점을 보완하려고 한다. 하지만 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소 로봇을 그대로 다개체 청소 로봇 시스템에 적용할 수 없기 때문에 이를 보완할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
MIMO(multi-input multi output) 기법은 여러 개의 안테나를 이용하여 채널의 다이버시티를 증가시켜 주파수 대역폭의 확장 없이 채널 용량을 증가시키는 기법이다. 그러나 MIMO 기법은 수신단의 복잡도가 높으며, 심볼간의 간섭 및 다중 경로 채널에 취약하다. 이런 MIMO 기법의 단점을 상호 보완 부호를 적용하여 극복함으로써 수신 SNR 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 상호 보완 부호를 MIMO 기법에 적용하면, 수신단에서 상관관계를 이용하여 심볼 간의 간섭을 완벽하게 제거할 수 있으며 다중 경로 채널에서도 강인한 장점이 있다. 제안된 알고리듬은 각각 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.
본 연구는 기업의 지식재산 전유방법 중 특허와 영업비밀의 상호관계를 '기업혁신조사' 자료를 활용하여 실증분석하였다. 다수의 선행 이론연구에서는 특허와 영업비밀 활용을 상호대체적인 관계로 가정하여 논의되어 왔다. 그러나 특허와 영업비밀의 활용은 다양한 기업 및 혁신특성에 따라 상호보완적 및 상호대체적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 기업 산업 혁신 특성 통제 후 기업의 특허와 영업비밀 선택에 대한 상호관계를 2005, 2008, 2010, 2012, 2014년 횡단면 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과 2010년 이전에는 특허와 영업비밀이 상호보완적으로 활용되는 것으로 나타난 반면, 2014년 자료에서는 특허와 영업비밀이 상호독립적으로 활용되는 것으로 나타났다. 그러나 분석결과가 2012년 이후 조사방식의 변화로 인해 나타났을 가능성을 배제할 수가 없어 추가적인 분석을 하였고, 설문조사 차이점의 영향을 완전히 배제할 수는 없지만, 최근 나타난 특허와 영업비밀 활용 선택의 상호독립적인 결과는 2010년 이후 늘어난 특허출원 건수 및 기업들이 다른 전유방법들 보다 특허활용에 보다 중점을 둔 것이 원인일 수 있음을 보였다.
본 논문의 목표는 공시적 인식 규범인 주요 원리와 통시적 인식규범인 조건화 사이의 관계를 명시적으로 밝혀내는 것이다. 이를 위해, 나는 먼저 2절에서 주요 원리와 조건화의 여러 형태들을 정식화할 것이다. 그리고 3절에서 주요 원리와 조건화는 상호 보완적이라는 것을 논증할 것이다. 이 상호보완적 관계는 두 가지 방향에서 제시된다. 첫 번째는 조건화에 의한 주요 원리의 보완이며, 두 번째는 주요 원리에 의한 조건화의 보완이다. 첫 번째 보완관계는 조건화를 이용해 신념도를 갱신하는 경우, 특정한 형태의 주요 원리만을 만족시킨다면 모든 형태의 주요 원리를 만족시킬 수 있다는 것을 의미하며, 두 번째 보완 관계는 언제나 주요 원리를 만족하는 경우, 모든 신념도를 조건화를 통해 갱신하기 위해서는 일부 신념도만을 조건화를 통해서 갱신하는 것으로 충분하다는 것이다. 이 결과, 주요 원리와 조건화가 꽤 밀접한 관련이 있다는 것이 밝혀질 것이다.
지식경영 전략과 기업성과 간의 실증연구는 연구자에 따라 그 결과가 매우 다르게 나타나고 있다. 이러한 연구결과의 불일치는 실제 비지니스 환경하에서 대다수의 기업은 다양한 지식경영 전략들을 동시에 활용하고 있음에도 불구하고 대다수의 기존의 연구는 개별 지식경영 전략과 기업성과간의 관계에만 초점을 두고 있었기 때문이다. 본 연구는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 경제학이론 가운데 하나인 상호보완이론(complementarity theory)을 기반으로 지식경영 전략들 간의 상호보완관계를 파악하고 이러한 상호보완관계가 기업성과에 미치는 영향을 전체적인 관점(holistic perspective)으로 분석하고자 한다. 이를 위해, 기존 연구를 바탕으로 지식경영 전략을 도출하였으며 국내 139개의 대기업을 기반으로 실증연구를 수행하였으며 이를 통해 지식경영 전략 간의 상호보완관계가 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 학문적 측면에서 보면 본 연구는 경제학으로부터 새로운 이론과 분석방법론을 도입함으로써 기존 연구의 한계를 극복할 수 있는 새로운 연구 프레임웍과 방법론을 제시하였으며 이를 통해 지식경영 연구의 지평을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다. 실무적 관점에서 보면 기업성과를 향상시킬 수 있는 다양한 지식경영 전략들 간의 상호보완관계를 제시함으로써 경영자에게 효과적인 지식경영 전략을 구축할 수 있는 가이드라인의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일반 상호보완이론(Generalized Complementary Relationship, GCR)을 활용하여 실제증발산량을 추정하고, 추정한 실제증발산량기반 가뭄지수로부터 미국 전역에 대한 가뭄을 해석하는 것이다. 월강수량, 최고 최저기온, 이슬점온도 등의 필요한 기상자료는 Parameter-elevation Relationships on Independent Slopes Model(PRISM)으로부터 수집하였으며, 1981년부터 2015년까지 총 35년의 미국 전역에 대한 실제증발산량을 추정하였다. 대상지역의 유역평균 강수량과 유출량의 차(P-Q)와 North American Land Data Assimilation System(NLDAS-2) Noah 지표모형(Land surface models)으로 산정한 실제증발산량과 비교 검증하였다. GCR로부터 증발산 부족량(ET Deficit, ETD)을 산정하고 이를 표준정규화하여 미국 전역에 대해 Standardized Evapotranspiration Deficit Index(SEDI)를 산정하였다. 본 연구로부터 GCR 기반 실제증발산량은 P-Q의 값과 상관계수가 0.94로 매우 높은 상관성을 보였으며, NLDAS-2 Noah모형의 실제증발산량보다 다소 크게 추정하는 경향을 보였다. SEDI와 Standard Precipitation Index(SPI)의 상관성은 지속시간이 클수록 더 크게 나타났다. 증발산 상호보완이론활용 실제증발산기반 SEDI이 강수자료를 사용하지 않고서도 적절한 가뭄해석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 파워 상호보완 윈도우를 이용한 지연 감소 알고리즘을 IntMDCT(Integer Modified Discreate Cosine Transform)에 적용하고자 제안한다. 기존에 사용하는 변환 방식인 MDCT는 정수 입력에 대해 실수 값을 출력하므로 데이터의 확장을 야기 시킨다. 이에 정수 대 정수 변환인 IntMDCT 기술이 등장했다. 하지만 IntMDCT는 MDCT(Modified Discreate Cosine Transform)처럼 알고리즘 지연을 갖는 문제점을 가지고 있다. 지연은 실시간 통신을 목표로 하는 환경에 있어 중요한 이슈로 자리 잡고 있다. 이러한 샘플의 지연을 최소화하기 위해 제안하는 알고리즘을 적용하고 성능을 평가한 결과, IntMDCT에서 발생하는 샘플 지연이 절반으로 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
3 나노미터 아래의 미래공정에서는 작은 면적의 표준셀(Standard Cell)을 구현하는 데에 많은 기술적인 개선을 요구한다. 따라서 어떠한 기술을 통해 얼마나 작은 면적의 표준셀을 구현할 수 있는지, 그리고 그 영향이 어떠한지 알아보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 3 나노미터와 이하의 미래공정에서 표준셀 설계를 위해 묻힌 전력망(Buried Power Rail, BPR)과 상호보완 FET(Complementary FET, CFET)이 면적 감소에 얼마나 기여하는지 살펴보며 그 영향을 기생 캐패시턴스 관점에서 분석한다. 본 논문을 통해 상호보완 FET은 4T 이하의 표준셀을 구현할 수 있는 기술이지만, Z-축으로 증가하는 높이만큼 상당한(+18.0% 이상) 기생 Cap의 영향을 받는다는 점을 밝힌다.
고분자 콤플렉스 (polymer complex)는 두 개 또는 그 이상의 상호 보완적인 전하를 띄는 고분자의 조합에 의해서 형성된다. 이러한 콤플렉스는 정전기적인 힘, 소수성 상호작용, 수소결합, 반데르발스힘 등 여러 힘의 조합에 의해서 일어난다. 이들 힘에 의한 콤플렉스 형성을 그림 1에 나타내었다. 고분자의 긴 사슬로 인하여, 상호보완적인 반복단위가 모여 세그먼트 콤플렉스를 형성하고, 이렇게 모인 많은 반복단위가 자유도의 손실 없이 쉽게 회합한다. (중략)
물체 인식에 사용되는 특징 벡터로 영역과 점이 있다. 우리는 영역 특징을 기반으로 하는 물체 인식 알고리즘과 특징점 정보를 기반으로 하는 물체 인식 알고리즘이 상호 보완될 수 있도록 하는 방범을 소개한다. 우리가 제안한 방법에서는 두 가지 알고리즘의 중간 결과가 상호 보완되게 함으로써, 물체 인식의 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 두 가지의 물체 인식 알고리즘을 병렬 처리될 수 있도록 함으로써, 사용자로 하여금 신속하게 인식 결과를 확인할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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