학교체육관과 같은 소규모 공간구조물의 지진응답은 본래 지진동에 대한 동적응답을 시각이력해석에 의해 검증해야 하지만 통상은 정적해석에 의해 평가하고 있다. 본 연구에서는 학교 체육관의 내진성능평가를 가능하게 하는 정적해석의 진행수순을 나타내기로 한다. 지진하중은 2개의 성능 레벨 즉, 일본의 건축기준법에 정의되어 있는 레벨 1과 2에 대응하는 등가인 정적하중으로 근사한다. 또한, 재하 패턴으로서 고유모드형을 사용하는 것에 대한 중요성을 논의하고, 정적해석의 간단한 순서에 의해 최대연직방향가속도를 평가할수 있는 것을 나타낸다. 아울러, 레벨 2의 입력에 의한 정적해석은 동적해석으로 얻어진 응답치를 과소평가하지만, 일본의 중층구조에 사용되는 "극한내력계산법"에 근사한 등가선형차 기법에 의해 레벨 2의 입력에 대한 탄소성응답이 가능하다는 것을 나타내고자 한다.
본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.
도시화가 진행되면서 대도시의 주차수요가 주차장 공급에 비해 급증하는 실정이다. 하지만 대도시 내 주차장 확보를 위한 공간은 물리적으로 한계가 있으며 예산적인 문제도 발생한다. 따라서 현재 있는 주차장을 활용할 수 있는 공유주차제도가 중요하게 대두되고 있는 실정이다. 본 연구는 거주자우선주차구역을 중심으로 효율적으로 공유주차로서 활용할 수 있도록 분석하는 연구를 수행하였다. 설문조사 실시결과, 출근/통학 및 업무 목적 통행이 가장 많이 있으며 주차 시 중요요소는 '주차요금', '주차 후 목적지까지 도보거리', '주차장 탐색시간' 순서였으며, 공유주차에 긍정적으로 반응을 보인 응답자가 약 46 %를 차지하였다. 잠재이용의사를 종속변수로 하여 영향을 미치는 요인들을 수량화II류 분석한 결과, 주차요금을 10분당 500원 이하이며 탐색하는데 걸리는 시간을 3-6분 정도 소요되도록 정책을 시행이 효과적인 것으로 분석되었다.
본 연구는 컴퓨팅 사고력에 기초한 유아를 위한 언플러그드 코딩의 특성과 개념, 유형, 전략을 알아보는 데 목적이 있다. 유아를 위한 언플러그드 코딩의 핵심은 컴퓨팅 사고력이다. 유아를 위한 컴퓨팅 사고력에 기초한 언플러그드 코딩은 프로그램을 사용하지 않고 알고리즘 판, s-블럭, 코딩 로봇, 스마트 기기 등을 긍정적으로 활용하여 논리적 사고를 기반으로 놀이를 통해 일상 생활 속에서 만날 수 있는 문제를 해결하고 새로운 놀이 방법을 찾는 것이다. 유아를 위한 언플러그드 코딩의 유형은 스마트 기기에 직접 입력하기, 전용 앱을 이용한 코딩 로봇 활용하기, 알고리즘을 활용한 코딩절차 연습하기, 혼합형 방법 사용하기가 있다. 전략으로 알고리즘 이해하기, 순서도 그리기, 작은 부분으로 나누기, 패턴 찾기, 벌레 잡기, 결과 예측하기가 있다.
본 논문에서는 먼저 습식 코팅 방법으로 페로브스카이트 (CH3NH3PbI3) 박막을 글라스 상에 형성하고, 다양한 분석 기법을 이용하여 막의 두께, 표면거칠기, 결정성, 구성성분 및 가시광 영역에서의 이 물질의 반응에 대해 논한다. 완성된 반도체 물질은 막내부에 결함(defect)이 없고 균일하며, 표면거칠기는 매우 작으며, 가시광영역에서 높은 흡수율이 관찰되었다. 다음으로 이와 같이 형성된 유무기 층에 hole 형상을 구현하기 위하여, 구멍이 일정한 간격으로 있는 메탈마스크, 페로브스카이트 물질이 코팅되어 있는 유리, 자석 순서로 되어있는 구조의 샘플을 상압플라즈마 공법을 이용하여 시간에 따른 물질에 형성되는 hole 형태의 변화를 분석하였다. 시간이 길어짐에 따라 더 많이 식각되는 것을 알 수 있으며, 이 중에서 공정 시간을 가장 오래한 샘플에 대해서는 보다 자세하게 살펴보았고, 플라즈마의 위치에 따른 차이에 의해 7영역으로 분류할 수 있었다.
객체 인식은 이미지와 비디오에서 다양한 객체를 검출하고 식별하는 기술이다. LBP는 조명 변이에 강인하게 동작하는 기술자로써, 객체 인식 분야에 활발하게 사용되고 있다. LBP는 이웃 픽셀의 범위, 비교 연산 후 이웃들의 결합 순서, 그리고 결합의 시작 위치를 고려해야 한다. 특히, LBP의 시작 위치는 "최상위 비트"가 되기 때문에 객체 인식의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 논문에서는 N개의 시작 위치를 기반으로 N개의 특징 공간에서 각각 입력 데이터와 가장 유사한 데이터를 탐색한다. 각 특징 공간의 서로 다른 결과를 동일한 기준에서 비교할 수 있는 신뢰 척도를 정의하고, 가장 신뢰도 높은 결과를 선택함으로써 객체 인식을 수행한다. 실험 결과에서는 LBP의 시작 위치에 따라 성능의 차이가 있다는 것을 확인했다. 또한, 제안한 방법은 기존 LBP 인식 성능과 대비하여 최대 12.66%의 높은 성능을 나타냈다.
Graphical Processing Units(GPUs)는 비교적 정형화된 연산을 병렬적으로 처리함으로써 높은 성능을 제공한다. 기술의 발전에 따라 GPU 환경에서 다양한 응용 실행을 시도하는 General Purpose GPU(GPGPU) 실행환경이 연구되고 있으나, 자원 분배, 스케줄링 등의 GPU 자원을 효율적으로 사용하기에는 아직 제한적이다. 최신의 GPU 구조들은 커널의 동시 실행을 지원하지만 같은 응용 안에서만 동시 실행이 가능하다는 문제점이 있어 NVIDIA는 Multi-Process Service(MPS)를 제안하였다. MPS는 다른 응용에 속한 커널도 동시 실행할 수 있도록 서비스한다. 하지만 응용의 실행 특성 및 동시 실행되는 패턴이 미리 파악되어 있지 않으면 MPS 장점을 최대한으로 취할 수 없다. 본 논문에서는 응용 프로파일링을 통해 응용의 특성을 파악하고, 동시 실행 스케줄링 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였다. MPS의 장점을 최대한으로 활용하기 위해서는 함께 돌릴 응용의 특성을 파악하고, 프로파일링을 통해 동시 실행하는 응용들의 순서를 제어하는 스케줄링 알고리즘이 중요함을 보인다.
서비스 안에서 고객과 제공자의 측면은 같은 목표를 가지고 있지만, 관점과 목적은 엄연히 다르다. 하지만 기존에 서비스의 여러 툴킷 및 방법론들은 제공자의 측면과 분리해서 고객 위주의 관점에서만 생각하는 경우가 많다. 이 두 측면은 서로 유기적으로 상호작용을 하고 있기 때문에 분리해서 생각하는 것보다는 하나로 묶어서 전체적으로 생각해 보아야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 기존의 고객 여정 맵 관점인 고객의 시간 순서에 따른 태스크를 바탕으로 제공자, 특히 고객과 직접 대면하는 내부 직원 관점에서 서비스를 바라본 시스템 여정 맵(System Journey Map)을 제안하였다. 시스템 여정 맵은 크게 고객의 시간별 상황, 그에 따른 내부 직원의 퍼포먼스, 내부 직원의 만족도 평가, 그리고 마지막으로 내부 직원의 상급자가 직원의 수행도를 평가하는 부분으로 구성되어 있다. 서비스 출시 이후, 고객과 내부 직원과의 접점에서 이루어지고 있는 구체적인 행동 패턴을 파악하고 어떠한 부분에서 문제가 발생했는지 한눈에 볼 수 있도록 하여, 무형의 서비스를 시각화해놓은 것에 그치지 않고 이후 문제점을 파악하는 데까지도 유용하게 쓰이기를 기대한다.
본 연구에서는 다이옥신 분석에 주로 사용되는 DB-5MS 컬럼을 포함하여 PCBs 분석에 사용되는 DB-1, SPB-Octyl의 가스크로마토그래피 컬럼에 대해서 Accustandard사의 M-1668A-0.01X-SET 표준물질을 이용하여 PCBs 209개 이성체의 컬럼별 용출순서 및 분리특성을 검토하였다. 또한 현재 PCBs의 정량방법에 사용되는 피크패턴법에서 각 정량피크를 확인하기 위해, 각 Aroclor 표준물질별(Aroclor-1242, 1248, 1254 및 1260) 함유된 PCBs 이성체의 IUPAC 번호를 확인하였다. 각 컬럼별 dioxin-like PCBs 이성체의 분리능은 SP-2331, DB-5MS가 우수하였으며, DB-1 및 SPB-Octyl 컬럼은 다른 컬럼과 조합 사용이 필요한 것으로 나타났다.
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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