중국에서 기업 내부의 창의적인 아이디어와 건설적인 제안은 새로운 글로벌 기회와 도전을 더 잘 맞이할 수 있다. 따라서 본 연구는 실증분석을 통해 채택된 발언행동이 중국 직원들의 업무성과에 미치는 영향을 검증하고, 매개변수로 조직지원 인식을 선정하고자 한다. 본 연구는 이론적 연구를 바탕으로 6가지 연구 가설을 제안하고 연구모형을 설정한다. 조사 방법으로 중국의 직원들로부터 데이터를 수집했고 구조 방정식 모델(SEM)을 사용하여 가설을 검증하였다. 분석결과는 채택된 발언행동과 직무만족, 직무몰입, 직무성과의 관계에서 조직지원 인식이 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 자료수집의 편의성 때문에 연구결과의 일반화에 한계가 있고 향후 연구는 이 방법론 문제를 개선해야 한다.
수동 음향 관측을 통해 수집된 방대한 양의 데이터에서 해양포유류의 소리를 탐지하고 식별하기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 활용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 8월까지 동시베리아 해에서 수집된 수중음향 스펙트럼 이미지를 기반으로 CNN을 활용하여 턱수염물범 소리의 분류 자동화 가능성을 확인해 보았다. 학습 데이터로서 다른 소음이 거의 포함되지 않은 뚜렷한 턱수염물범 소리를 사용하였을 때, 암기로 인한 과적합이 발생하였다. 일부 데이터를 소음이 포함된 데이터로 교체하여 학습시켜 수집된 전체 데이터로 평가한 결과 정확도(0.9743), 정밀도(0.9783), 재현율(0.9520)으로 모델이 이전보다 일반화되어 과적합이 방지되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 물범신호 분류는 학습 데이터에 소음이 포함되었을 때 성능이 증가하는 것으로 나타났다.
기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.
자동차 보급과 교통 시설 발달로 인한 문제에 대응하여, ADAS와 같은 운전 보조 기술이 주목받고 있다. 최근에는 스마트폰 내장 센서를 사용한 운전패턴 분석 방법론이 개발되었다. 이 연구에서는 레이블 없이 대조학습을 통해 운전패턴의 특징을 학습하고 변화점을 감지하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 운전패턴 분류에도 확장 가능하여, 매우 적은 레이블링 데이터만으로 높은 분류 성능을 달성할 수 있음은 물론 적용 차량이 달라지는 도메인 변화 문제에 민감하게 반응하지 않아 일반화된 성능을 달성할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 연구에서는 추후 스마트폰 적용성을 고려하여 6가지 대표적인 경량화 딥러닝 모델에 대해 제안하는 방법을 적용하고 비교분석하여 추후 스마트폰 기반의 시스템 개발에 활용할 수 있도록 하였다.
최근 건설산업에서 컴퓨터의 활용이 일반화되어 가면서, CAD, PMIS(Project Management Information System), 구조해석 프로그램, 공정관리 프로그램 등을 통해서 발생하는 정보의 양은 급증하고 있다. 그 정보의 양이 방대해지고, 복잡해지면서 이들 정보를 효과적으로 관리하며, 재활용하는 것이 건설산업의 생산성을 좌우하는 요소가 되어가고 있다. 이러한 상황에서 건설업에서의 정보기술과 CIC(Computer Integrated Construction)에 대한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 프로덕트 모델을 이용하여 정보를 통합하기 위한 방안으로 IFC(Industry Foundation Classes)가 IAI에 의해 개발되어서 이를 이용한 정보 공유 및 활용에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 이들 연구가 아직 초기 단계에 머물러 있고, 대부분 개념적인 내용을 중심으로 이루어지고 있다. 따라서 IFC를 이용한 설계정보관리시스템 구축을 위한 좀 더 구체적인 모델과 구축 프로세스에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 IFC를 이용하기 위해 필요한 요소 기술을 조사하고, 이를 이용해서 IFC를 활용한 설계정보관리시스템의 모델을 제시하고, 제시된 모델에서 핵심적인 기능을 수행하는 프로젝트 데이터베이스와 프로덕트 프레임워커의 역할과 이들을 구축하기 위한 프로세스를 밝히는데 있다. 이들의 주된 역할은 건축정보와 구조정보의 통합과 프로덕트 정보의 다중 통합이며, 이들의 구현을 위한 프로세스로 먼저 '프로덕트 모델링' 과 '응용프로그램 개발' 의 두 가지를 상위단계의 활동으로 정의하고, 응용 프로그램 개발을 다시 'IFC스키마 컴파일', '클래스 컴파일', '프로젝트 데이터베이스 스키마 생성', '프로덕트 프레임워커 개발, '프로젝트 데이터베이스 생성'의 다섯 가지 활동으로 정의했다. 이러한 활동들을 위해 이용되는 도구들로 C++ 컴파일러, CAD, ST-Developer, ST-ObjectStore, ObjectStore 등을 제시했다. 이렇게 구축된 프로젝트 데이터베이스의 정보들은 인터넷을 이용한 분산기술과 XML을 이용해서 정보 관련자들 간의 공유 방안 및 '3차원 모델링', '프로덕트 정보 생성', '데이터베이스 생성 및 수정', '여러가지 체계에 따른 모델의 재구성', '모델별 도면 및 시방서 연결', '물량 정보 생성'의 다섯 단계로 제시하였다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
홈 네트워킹(Home Networking)이란 유무선 네트워크 기반 하에서 가정 내 정보기기에 의한 상호 네트워크를 구축하는 것이라 할 수 있다. 다시 말해서 홈이라는 공간적 틀 안에서 이용되어지는 정보가전 기기들이 유무선 네트워크를 통해 서로 네트워크를 구성하여 상호 접속하게 하고 외부의 인터넷 엑세스에 대해서 상호 허용하고 통신하는 환경을 구축하는 것을 의미한다고 할 수 있다. 이를 기반으로 스마트 홈이라 함은 홈네트워킹기반의 가정환경에서 인간으로 하여금 자동화된 통신서비스를 사용할 수 있게 하는 주택이라고 할 수 있다. 이러한, 홈네트워킹 기반의 스마트 홈은 u-city와 같은 미래 converged 주거공간에 대한 개념적 게이트웨이라고 할 수 있을 것이다. 단순한 기능의 댁내 홈서비스 제어 환경이 홈오토메이션형태로 진화하고 현재와 같이 통신 네트워크 환경 기반의 최첨단을 확보한 인텔리전트 생활환경에서의 스마트홈네트워크 서비스는 IT의 발달에 따른 일반화된 서비스의 형상으로 우리의 삶에 공존하고 있다. 그러나 기술진화의 빠른 속도에 따른 공급자 위주의 서비스출시는 IT서비스 소외계층은 물론, 소위, early-adaptor라 하는 IT 선도계층에 까지 그 기술의 우수성과 선행성에도 불구하고 일정 부분 그 가치를 인정받지 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문은 첨단 스마트홈서비스의 바람직한 요구 및 기대사항에 대해서 고민하여 바람직한 IT소외계층을 목표로 한 서비스 모델에 대해 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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