국민 청원 사이트가 뛰어난 접근성과 신속성으로 인하여 국민들로부터 많은 관심을 받고 있다. 현재 국민청원 사이트의 카테고리 분류는 '미래', '성장동력' 등을 포함한 16개의 카테고리 및 기타로 구성되어 있으나 그 기준이 모호하여 많은 청원글들이 기타 카테고리로 분류되고 있는 상황이다. 이는 청원글의 내용을 명확히 반영하지 않고 미리 정의된 카테고리 구조를 사용하고 있는데서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 보다 구체적으로 정의된 카테고리를 정의하고자 추천 순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, 수집된 청원글의 내용을 바탕으로 카테고리 구조를 추출하였다. 먼저, k-평균 알고리즘을 적용하여 청원글을 군집하여 대분류를 정의하였고, 보다 구체적인 세부 분류를 정의하기 위하여 토픽모델링을 실시하였다. 본 논문에서 제시하는 계층적 카테고리 구조는 청원글의 내용을 바탕으로 대분류와 세부분류로 구성된 것이므로 새로운 청원글을 등록하거나 분류하는 데 적절한 것으로 보인다.
본 논문에서는, 기존의 멀티캐스트 그룹 키 관리 기법들을 고찰하여 멀티캐스트의 보안성의 필수 요건들을 살펴보고, 이를 기준으로, 안전한 IP 멀티캐스트 구조의 구성 요소들과 단방향 함수를 사용하는 상향식 키 트리를 결합한 안전한 인터넷 멀티캐스트 그룹키 관리 기법을 제안한다. 기존 IPSEC 인터넷 프로토콜의 표준안을 그대로 따르면서 그룹 인증 및 회원 개인 인증이 가능하며, 그룹 구성의 유동성에 대해 확장성이 보장되고, 효율적인 키 재구성 비용과 전방(forward) 및 후방(backward) 보안성이 지원되는 것이 특징이다. 그리고, 새로운 인터넷 멀티캐스트 기법의 성능을 분석하고, 다른 멀티캐스트 기법들과 성능상의 차이점을 비교해 본다.
본 논문에서는 Carrier-Based Pulse Width Modulation(CBPWM)을 사용한 Active Neutral Point Clamped (ANPC) 인버터의 안정적인 고장 허용 운전을 위한 중성점 전압 균형 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 ANPC 인버터를 구성하고 있는 전력 반도체 스위치의 고장으로 인한 고장 허용 운전 시, 출력 특성이 저하되는 문제점을 해결하기 위해 스위칭 조합의 재구성과 기준 출력전압의 변조를 통한 중성점 전압 균형을 유지한다. 제안된 기법의 타당성은 RT-BOX를 통한 HIL 시뮬레이터를 이용하여 확인하였다.
Increasing demands on precision machining of free-form surfaces have necessitated the tool to move not only with position error as small as possible, but also with smoothly varying feedrates. In this paper, linear, circular and spline interpolators were developed in reference-pulse type using PC. M-SAM and M-DAM were designed by the comparison and analysis of previous interpolation methods. Spline interpolator was designed to follow the free-form curves. To apply to the real cutting process, constant feedrate compensation and acceleration-deceleration compensation were conceived. Finally, its performance was tested using retrofitted milling machine. As a result, new interpolation algorithm is favorable in precision machining of free-form curves.
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.
현재의 NATM터널에 대한 물량은 설계도면을 기반으로 산출되는데, 이러한 방법은 수작업에 많이 의존하게 되므로 실수로 인한 물량의 오류와 사람의 능력에 따른 물량의 차이가 나타나게 된다. 본 연구는 BIM기반의 모델에서 자동적으로 물량을 산출하여 물량산출의 오류나 차이점을 바로잡고 설계변경에 따른 물량산출작업을 효율적으로 수행하려는 프로젝트에 필요한 BIM 모델링을 통한 물량산출 프로세스의 가이드라인을 제시한다. 또한, 여러 BIM 프로그램들은 각각의 모델링 및 물량산출 방식을 가지고 있어서 하나의 프로세스로 통합하기 어려운 문제가 있기 때문에 본 연구에서는 Autodesk사의 Revit Structure에 적합한 작업 프로세스에 대한 가이드라인을 제시하며 NATM 터널의 전체 구간이 아닌 본선구간만을 대상으로 한다. 본 연구는 전체적인 NATM 터널의 BIM기반 물량산출 모델링 프로세스를 BIM 모델링과 BIM 물량산출로 분리하였다. BIM 모델링 프로세스는 물량산출의 대상과 범위 설정, 모델링을 위한 CAD도면 작성, 패밀리 파일의 설정, 공종별 모델링 작업으로 구성된다. 물량산출의 대상과 범위 설정 단계에서는 NATM 터널의 CAD 파일과 수량 산출서를 분석하여 물량산출을 위한 공종별 물량산출 범위를 확정하고, 도면에 표시되지 않는 물량정보를 파악하여 물량 값을 정확하게 산출할 수 있도록 하며, 모델링을 위한 CAD도면 작성 단계에서는 Revit Structure 특성을 고려하여 모델링에 참조하는 CAD 도면을 Revit Structure에서의 모델링에 적합하게 편집해야한다. 그리고 패밀리 파일의 설정과 공종별 모델링 작업 단계에서는 CAD도면과 Revit Structure의 패밀리 파일과의 단위를 일치시키고 NATM 터널의 특성에 맞게 공종별 모델링을 실시한다. BIM 물량산출 프로세스는 모델링 데이터의 분할, 패밀리의 재구성, 물량산출로 구성된다. 모델링 데이터의 분할단계에서는 물량산출의 목적에 맞게 CAD에서 기준선을 작성하여 공종별 모델링이 작성된 패밀리 파일로 불러온 다음 모델을 분할해야한다. 그리고 패밀리의 재구성과 물량산출단계에서는 분할된 공종별 모델의 패밀리 파일을 프로젝트 파일로 불러온 다음 물량산출의 목적에 맞게 재배치하여 물량을 산출한다.
컴퓨터의 성능이 향상되고 해석 알고리즘이 개선될수록 유한요소 모델링은 정교해지고 복잡해지는 경향이 있으며, 그에 상응하여 후처리 기술도 다양하게 발전하게 되었다. 이와같이 하드웨어적, 소프트웨어적인 진전을 바탕으로 탄소성해석에서는 더욱 세분화된 단계적 증분과 반복의 중간 계산 결과를 이용하여 탄소성 거동을 관찰하고 분석하는 것이 실용적인 의미를 갖게 되었다. 이 논문은 유한요소해석을 통해서 얻은 계산 결과로 부터 탄소성 재료의 역학적인 거동을 이론적으로 구성하고, 컴퓨터 그래픽스로 가시화하는 새로운 후처리 방법에 관하여 기술하였다. 또한 소성 거동의 진행을 표현하는 새로운 방법과 해석의 중간단계에서 생성된 데이터를 항복곡면과 응력경로의 형태로 재구성하거나 또는 Mohr원과 파괴포락선의 형태로 재구성하여 탄소성 거동을 분석하고 이해하는 방법을 제안하였다.
본 연구는 지능형 개인비서 서비스의 사용 경험을 HCI의 평가 기준을 바탕으로 비교·분석하여 사용 경험의 긍정적인 요소와 개선되어야 할 요소를 탐색하고자 한다. 현 시장에서 점유율이 가장 높은 지능형 개인비서 서비스인 애플의 시리, 구글의 구글어시스턴트, 삼성의 빅스비를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 방법은 1차로 문헌 연구를 통하여 현 서비스의 개념과 특징에 대해 비교·분석하였고 2차로 약 2주간 UI/UX 디자인 전문가 7명을 대상으로 맥락질문법을 활용하여 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 피터 모빌(Peter Morville)의 사용자 경험 허니콤(user experience honeycomb) 7가지 사용성 원칙을 5가지로 재구성하여 유용성, 편의성, 시각적 매력성, 신뢰성, 만족도에 대한 질문을 진행하였다. 이후 재구성한 사용성 원칙 내용을 바탕으로 평가 rating 및 시스템 사용성 척도 (SUS) 를 바탕으로 평가를 실시하였다. 본 연구는 인공지능 개인비서 서비스의 사용경험을 정량적, 정성적으로 분석했다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 디지탈 감산 기법을 이용한 양면 혈관 조영술 영상에서의 대응점 결정을 위하여 조영제 말단 추적 알고리즘을 사용하였고, 이 대응점 정보로부터 혈관의 3차원 영상을 재구성하는 과정을 확립하였으며, 개를 이용한 실험 결과도 포함되어 있다. 저자들에 의해 개발된 본 방법의 정확성을 입증하기 위해 사각에서 잡은 혈관 조영상과 계산을 통해 재구성된 영상을 비교하여 좋은 결과를 얻었다. 본 논문에서는 3가지의 새로운 알고리즘을 개발, 또는 응용하였는바, 첫째는, 순차적인 영상에서 조영제의 말단은 어느 투영면에서도 동일한 형태를 갖게 되므로, 상호 상관 계수의 접합법을 이용하여 조영제 말단을 추적해 가는 알고리즘이고, 둘째는, 기준좌표계에서 시선좌표계로의 전환을 4×4행렬 하나로 표시한 단순화 투시 변환 행렬의 구성이며, 셋째는, 조영제 말단 추적법이 적용될 수 없는 작은 혈관 영상에서의 대응점 확립을 위한 보조알고리즘의 적용이 그것이다. 또한 본 방법은 3차원 공간상에서의 조영제 말단 이동거리에 대한 정보로부터 혈류속도의 측정에도 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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