오늘날 교통계획분야에서 개별적, 행태론적 선택모형의 사용이 급격히 일반화 되어 가고 있는 추세를 보이고 있다. 이는 종래의 집합적 모형에 비하여, 구조적으로 경제학에서 말하는 이성적 선택행위를 보다 잘 설명하고 있어, 선택행위의 인과관계를 나타낸다고 보여 지기 때문이다. 그러나 이들 모형이 주어진 선택범위내에서의 선택만을 다루고 있어, 선택범 위를 결정하는데 임의성이 내재되어 있을 뿐만 아니라, 선택대상이 많은 경우에는 곤란하다 는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는, 선택행위에 관한 경제학적, 심리학적 이 론에 근거하여 비교적 실용적인 선택범위결정과정을 개발하여 기존의 개별적, 행태론적 모 형과 복합적으로 활용할수 있는 방안을 제시하였다.
고분자 막을 통한 투과증발에서의 전달기구는 액체 혼합액의 막으로의 용해, 막을 통한 확산, 막 하부에서의 증발을 거쳐 분리가 일어난다고 알려져 있다. 이때 투과증발의 선택도는 수착선택도와 확산선택도의 곱으로 표현 될 수 있다(1). 물의 선택적 분리의 관점에서 친수성 고분자 막을 이용하는 경우, 선택도는 대부분 수착선택도에 기인하며, 우수한 투과속도와 함께 집중적인 연구의 대상이 되었으나 가소화 현상이 심하게 일어나는 단점이 있다. 한편 소수성 고분자 막을 이용하는 경우의 투과 증발 선택도는 대부분 확산선택도에 기인하며, 가소화 현상은 억제되나 투과속도가 낮은 단점이 있다. 그러나 소수성 고분자 막을 이용하는 경우에도 물에 대해 높은 선택도를 달성 할 수 있는데, 예를 들어 polystyrene(PS)으로 만들어진 고분자 막 및 fluoroalkylacrylatemethylstyrene copolymer로 만들어진 고분자 막은 물-에탄올 공급액으로 부터 물에 대한 높은 선택성을 보여주고 있다(2,3). 그러므로 막분리층의 두께를 가능한 한 얇게 하면 분리에 유효한 막이 될 수 있다.
1. 서론 : Polyimide는 내열성과 기계적, 화학적 특성이 다른 고분자막에 비해 뛰어나며 선택도 또한 비교적 높기 때문에($\alpha$= 3-7) 최근 많은 연구가 대상이 되고 있다. 그러나 trade-off현상으로 알려진 바와 같이 선택도가 우수한 고분자 재료는 투과계수가 떨어지고 투과계수가 높은 고분자 재료는 낮은 선택도를 갖고 있기 때문에 보다 광범위한 분야에 실용적인 막으로 사용하기 위해서는 이를 개선하는 연구가 필요하다. 최근의 연구는 높은 투과계수와 선택도를 가진 새로운 고분자 재료의 합성에 관한 연구, 뛰어난 투과계수를 가지고 있지만 선택도가 낮은 고분자막을 대상으로 여러가지 수식방법을 이용하여 투과계수를 감소시키지 않으면서 동시에 선택도를 향상시키기 위한 연구, 우수한 화학적 특성과 선택도를 가진 물질을 대상으로 복합막이나 비대칭막으로 만들어 투과 저항을 극소화시키기 위한 연구 등의 방향으로 진행되고 있다. 본 연구는 Polyimide중 가장 큰 투과계수를 가진 것으로 보고된 6FDA-p-TeMPD막(P$_{O_2}$ = 122Barrer, $\alpha$$_{O_2/N_2}$ = 3.4)을 제조하여 분리 투과 특성을 향상시키려는 목적으로 UV처리를 하고 UV조사 시간과 강도(Intensity)를 변수로 투과 특성을 조사하여 가장 뛰어난 투과 특성을 나타내는 최적조건을 찾고자 하였다.
유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.
선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.
히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.
Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.
본 논문은 통계적 기법을 사용하여 이주시 아파트를 주택유형으로 선택하는 입주자의 사회$\cdot$경제적 특성을 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위하여 아파트를 선택하는 주민의 인구사회적, 경제적 특성을 분석하는 한편 주거상태와 향후 희망하는 주거상태가 아파트 선택에 영향을 미치는 요인은 무엇인가를 로짓모형을 통해 밝히는데 목적을 두고 있다. 부산시의 주민 2000가구의 설문조사결과를 통해 향후 아파트로 이주하고자 희망하는 주민의 특성 및 현 주거와 향후 주거선호와 관련된 사항을 분석한다. 연구결과 가구의 아파트를 선택하는데 있어서 그 가구의 현주거상태와 희망하는 주거수준, 그리고 가구의 사회$\cdot$경제적 특성이 작용하는데 현주택상황과 관련하여서는 현 주택규모가 클수록 아파트를 선택하는 경향이 있으며, 희망하는 주거수준과 관련해서는 희망하는 주택의 방수가 적을수록 아파트를 선택하는 것으로 분석되었다. 가구의 사회$\cdot$경제적 특성 중에서는 배우자의 학력이 높을수록 아파트를 선택하는 경향이 높게 나타났으며, 이 변수는 어떠한 독립변수보다 아파트 선택에 강하게 작용하는 경향이 높게 나타났으며, 이 변수는 어떠한 독립변수보다 아파트 선택에 강하게 작용한다. 이밖에 가구의 월평균소득과 월평균 저축도 아파트를 선택하는데 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 항공이용객이 접하게 되는 일련의 항공사 선택 속성요인을 세부적으로 살펴보아 체계적인 서비스 요인의 분석을 하고자 하며, 이 세부적인 선택속성 중에서 어느 부분이 가장 중요한 요인이며 가장 이용자의 요구수준이 높은지를 측정하고자 했다 즉, 계층화 분석기법 (Analytic Hierarchy Process ; AHP)을 활용하여 국내선 항공사를 선택하는 항공이용객의 항공사선택에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 선택속성의 설정은 선행연구 및 국내선 항공시장의 특성을 고려하여 마케팅, 예매서비스, 공항서비스, 기내서비스, 부대서비스의 5개의 상위선택기준과 상위선택기준의 하위단계인 17가지 세부적인 선택요인을 결정하였다. 하위단계의 선택속성은 1) 프로모션/이벤트, 2) 홍보/광고, 3) 신속하고 안정적인 예매, 4) 예매의 편리성, 5) 예매의 신축성, 6) 선호좌석배정 7) 수하물처리서비스, 8) 비정상운항시 후속조치, 9) 탑승라운지 운영, 10) 기내분위기, 11) 음료서비스. 12) 읽을거리 13) 좌석공간. 14) 비즈니스석 운영, 15) 다양한 제휴사, 16) 마일리지제도 운영, 17) IT 서비스이다. 분석결과 첫째, 국내선 항공사 이용객의 선택속성 중 상위단계의 5가지 선택기준에서 공항서비스가 국내선 항공교통 이용객에게 중요한 선택기준이 되고 있으나, 예매서비스 및 기내서비스도 상당히 중요한 기준임을 알 수 있었다. 소득수준별 상위단계 선택기준 및 하위단계 선택속성의 중요도 분석에서는 저소득자와 중소득자 그리고 고소득자 간에는 선택속성의 중요도의 차이가 나타났으며, 항공사는 이러한 차이를 반영한 고객지향적인 경쟁우위 방안이 요구된다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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