최근 코로나 19 방역지침 해제로 인한 대면적인 활동이 많아지면서 사람에 대한 서비스 제공이 중요한 이슈가 되었다. 하지만 사람들이 밀집되어있는 곳에서는 서비스가 원할하게 이루어지지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 객체인식 알고리즘 기술인 Yolo와 OpenCv를 통해 카메라로 영상 속의 사람들을 인식하여 군집화 기술인 K-means 클러스터링을 이용해서 사람에 대한 군집화를 진행후 우선순위를 선정하고 좌표를 지정하여서 로봇이 군집의 좌표로 이동하여서 사람들에게 직접 접근하여 서비스를 제공할 수 있도록 하였다.
요구사항은 아키텍처를 생성할 때 매우 중요한 요소로써 기능 요구사항과 품질 요구사항으로 구분된다. 기능 요구사항은 하위시스템 또는 컴포넌트 생성에 영향을 미치고 품질 요구사항은 아키텍처의 구조를 결정하는데 영향을 준다. 이와 같이 요구 사항은 아키텍처 설계에 중요한 영향을 끼치기 때문에 아키텍처 설계를 위해서는 요구사항에 대한 명확한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 요구사항에 대한 명확한 이해를 돕기 위해 요구사항을 정량화하는 방법을 제안한다. 기능 요구사항은 기능적인 우선순위 계산을 통해 컴포넌트를 정량화하고 품질 요구사항은 정량화된 컴포넌트와 품질 속성의 연관성 계산을 통해 정량화한다. 제안된 방법은 DRAMA (Domain Requirements Analysis for Modeling Architectures) 도구를 통해 구현되었으며, 요구사항의 정량화 방법을 실 예제에 적용해본 결과를 소개한다.
본 논문에서는 분산 환경에서 e-비즈니스 프로세스들 간에 SFT(Slow Frequency Transaction) 데이터를 처리하는 동기화 에이전트 시스템을 설계 및 구현한다. 이 동기화 에이전트 시스템은 분산 프로세스들의 상호운용성 보장과 클라이언트/서버 구조의 문제를 해결하기 위해 이동에이전트를 이용하며, 분산된 이종 시스템 플랫폼상의 e-비즈니스 프로세스들의 데이터 동기화를 위한 정책을 제시한다. 제안된 동기화 정책은 유니캐스팅 전송 상에서 시스템 우선순위와 타임스탬프의 트랜잭션을 기본으로 한다.
본 논문에서는 지역 데이터의 시각화에 적합한 증강현실 그래프를 제안하고, 이를 카드 사용 빅데이터에 적용하여 지역별 외식 성향 시각화 도구로 활용한 사례를 제시한다. 증강현실 그래프는 사용자가 위치한 해당 지역의 GPS 정보를 기반으로 빅데이터에서 분석 대상 지역을 선별하고, 지역별 특수 데이터를 찾아내어 해당 지역에 대한 빅데이타 분석 내용을 카메라 영상과 함께 시각화한 그래프이다. 증강현실 그래프를 적용한 외식 성향 시각화 사례에서는 카드 사용 가맹점 소재지 정보, 가맹점 업종, 카드사용시점(월), 카드 사용자 성별구분, 연령대, 월 카드사용금액 및 월 사용 건수 정보등을 수집하였다. 그리고, 분석 대상 지역에 대한 연령대별 외식 선호도 내용을 카드사용건수가 많은 업종별 순위 그래프로 시각화 하여 사용자의 위치에서 확인할 수 있도록 하였다. 제안 증강현실 그래프는 지역별 상권 현황, 아파트 시세 등에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
국제적으로 기후변화에 대한 대응 및 생물다양성 증진 방안이 대두되면서 국내 정부 및 공공기관에서는 수변구역 등 법정 보호지역 내 생태계를 보전하고 수질개선을 위해 사유지를 매수하여 보전·복원사업을 추진하고 있으나, 매수시스템 체계가 미흡하여 다양한 문제점을 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 동강유역 생태·경관보전지역을 중심으로 생태성 평가를 통한 효율적이고 체계적인 토지매수시스템을 개발하였다. 생태성 평가는 필지단위의 평가와 권역별 평가를 통합하여 생태성 평가모형을 개발하고, 생태기능 종합등급을 설정함과 동시에 현장검증을 통해 최종 등급화 하였다. 88필지의 매수토지에 대해 검증한 결과, 85.2%이상의 비교적 높은 일치성을 보였으며 불일치한 필지는 생태성 평가와 현장검증시 계절의 차이로 식생 고사, 경작물 수확 등 영향이 있었던 것으로 나타났다. 매수시스템은 멸종위기종과 핵심생태계에서의 거리를 기준으로 생태성 평가등급에 따라 1순위에서 9순위까지 순위를 선정하였으며, 동강유역 거운리, 문산리, 덕천리, 운치리, 귤암리, 가수리의 사유지를 대상으로 총 68필지에 대해 현장 검증 결과, 5순위까지 매수 우선순위가 체계적으로 도출되었다. 본 연구는 생태평가에 기반한 체계적인 토지매수시스템을 구축 및 제안함으로써 향후 보호지역 내 매수토지의 보전과 복원 및 생태적 관리에 일조할 것으로 기대된다.
한국의 지속적인 저출산은 세계적으로 유례가 없을 정도의 급격한 고령화 속도와 맞물려 국가경쟁력 및 사회보장 시스템을 약화시키는 요인이 되었다. 저출산 문제를 해결하기 위하여 정부에서는 각종 출산장려정책을 실시하고 있으나, 현재까지 저출산에서 벗어나지 못하고 있어 정책이 효과적이지 못하였던 것으로 평가된다. 그러므로 본 연구에서는 보다 효과적인 정책개발의 근간을 마련하기 위하여 조건부 순위별 출산율을 제안하고, 이를 이용하여 한국의 출산정책 효과를 파악하였다. 조건부 순위별 출산율을 사용하면 순위별 출산율을 사용하는 것보다 합계출산율의 변화와 효과를 명확히 산출할 수 있으므로, 다양한 순위별 출산율의 시나리오에 따라 합계출산율의 변화를 비교하였다. 이를 통하여 현재 정부의 셋째 아 출산지원 정책으로 도달할 수 있는 합계출산율 및 둘째 아 또는 첫째 아의 출산지원을 하였을 때 도달할 수 있는 합계출산율을 산출할 수 있었다. 또한 지속적인 저출산으로 빠르게 감소하고 있는 가임여성(15-49세)을 고려하여 합계출산율에 따른 출생아수를 함께 제시하여 실질적인 출생아수의 증가를 유도하는 정책개발에 도움이 될 수 있도록 연구결과를 정리하였다.
최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.
회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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