최근들어 핵폐기물 지하처분장을 중심으로 터널굴착에 의한 주변 암반의 손상상태와 암반특성의 변화를 정량적으로 평가하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 이는 암반의 지지력을 적극적으로 이용하는 NATM개념에 의해 터널을 시공할 셩우 안정성 해석과 최적 보강설계를 위해 필수적인 사항으로 고려된다. 그러나 현재까지 암반 손상영역을 평가하기 위해 제시된 여러 방법들은 아직까지 그 적용성과 타당성이 충분히 검증되지 못한 실정이다. 이 연구에서는 코어시추, 실험실시험, 발파진동측정, 보어홀 카메라 등의 여러 방법에 의해 손상영역을 정량적으로 평가하고자 하였으며 가 방법의 적용성을 검토하였다. 암반상태 및 발파조건을 달리하여 시험발파를 수행하였으며 발파 후에 터널벽면에 수직하게 시추를 하여 암석코어를 채취한 뒤 손상정도에 따른 암석의 물리적, 역학적 특성들? 변화를 정량적으로 나타내고자 하였다. 코어 채취후 시축공에 보어홀 카메라를 사용하여 손상영역을 시각적으로 판별하고자 하였으며 발파진동 측정결과로부터 손상영역을 예측하고 채취한 암석시표에 대한 실험실시험 결과와 비교하여 적용성을 검토하였다.
연관규칙 마이닝은 트랜잭션 데이터를 이루고 있는 항목간의 잠재적인 의존관계를 발견하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 정량 연관규칙이란 부류적 속성과 정량적 속성을 모두 포함한 연관규칙이다. 정량 연관규칙 마아닝을 위한 퍼지 기술의 응용, 정량 연관규칙 마이닝을 위한 일반화된 연관규칙 마이닝, 사용자의 관심도를 반영한 중요도 가중치가 있는 연관규칙 마이닝 등에 대한 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 중요도 가중치가 있는 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝의 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 부류적 속성의 퍼지 개념 계층과 정량적 속성의 퍼지 언어항 일반화 계층을 일반화된 추출하기 위해 이용한다. 이것은 속성들의 수준별 일반화 계층과 속성의 중요도 가중치를 이용함으로써 사용자가 보다 융통성 있는 연관규칙을 마이닝할 수 있게 해준다.
본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 컴퓨터가 네트워크로 상호 연결된 프로세서 시스템이다. 하지만, 기존의 보안 유지 방법은 정성적 탐지 및 대응책으로 공격이 발생한 이후 대응에만 치중하여 능동적 차원의 보안 유지 방법에 대한 연구가 부족하다. 따라서, 본 논문은 정량적인 분석을 통해 범용적 인프라의 개선뿐만 아니라 특정 인프라 공격에 대해서 탐지 및 데응할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해 시스템의 고정적 요소 정보, 임의의 요소 정보, 공격 유형 모델링을 근간으로 시스템의 보안성을 정량적으로 분석할 수 있도록 생존성에 대한 정의 및 모델링 기법을 사용하였다. 그리고 제안한 기법의 검증을 위해 TCP-SYN 공격과 Code-Red 웜 공격에 대한 생존성 분석을 수행하였다.
중학교 '전기와 자기' 에 대한 개방적 탐구 과제는 관찰을 통한 서술적인 결과 처리가 특징인 정성적 과제와, 변인통제를 통한 정량적 결과 처리가 특징인 정량적 과제로 나눌 수 있다. 본 연구의 목적은 두 종류의 과제에 대한 중학교 2학년 학생들의 탐구 수행 특징을 탐구 과정을 중심으로 분석하는 것이다. 학생이 작성한 '탐구 보고서' 및 '탐구 활동 평가서' 그리고 연구자의 관찰 및 면담 자료를 분석하였다. 정성적인 과제에 대한 탐구에서는 자신의 생각과 다른 뜻밖의 관찰을 인지하고 처리하는 것이 어려운 점이었고, 정량적인 과제에 대한 탐구에서는 여러 개의 변인을 다루고, 신뢰롭고 타당한 측정을 하며, 정량적으로 결과를 처리하는 것이 어려운 점이었다. 정성적인 과제에 대한 탐구에서는 자신이 제시한 탐구 방법 및 결과의 부족한 점을 인지하고 있었는데 반해, 정량적인 과제에 대한 탐구에서는 부족한 점을 거의 인지하지 못했다. 이러한 결과는 기존의 실험실습과는 다른 개방적인 탐구를 지도할 때, 정성적인 과제의 경우 뜻밖의 관찰 결과를 신뢰롭고 타당하게 처리하도록 지도하는 것이 중요하며, 정량적인 과제의 경우 여러 개의 변인을 다루는 방법 및 신뢰롭고 타당한 측정 방법을 지도하는 것이 중요하다는 것을 시사한다.
SIMS(Secondary Ion Mass Spectrometry) 분석 데이터의 정량화 방법으로 이온주입에 의한 실험적 접근법과 LTE(Local Thermal Equilibrium) 모델을 사용한 준이론적 접근법 2가지가 주로 논의되고 있다. 본 고에서는 LTE 모델을 사용, SIMS data를 정량화하는 방법에 대하여 기술하였으며 아울러 BASIC language로 된 간단한 LTE 프로그램을 제시하였다.
소프트웨어의 품질을 평가하기 위해, 구성 모듈의 품질을 측정하는 것이 중요하다. 특히, 현업에서는 품질이 높은 모듈을 재사용하고 품질이 낮은 모듈을 개선하는 활동이 중요하기 때문에 모듈의 품질을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 본 논문에서는 모듈이 지녀야 할 속성으로서 모듈성(moduleness)을 정의하고 모듈성을 구성하는 여러 가지 품질 속성과 품질 측면 및 측정 지표를 정의한다. 그리고 이들을 활용하여 모듈성을 정량적으로 측정하는 방법을 제안한다. 사례 연구에서는 C, C++, Java기반의 오픈소스 모듈들을 대상으로 모듈성을 정량적으로 측정하고 그 측정 결과를 검증함으로써 제안 방법의 효용성을 보인다.
목적: 광학적 분자 발광영상은 발광효소를 이용하여 발광하는 빛의 신호를 영상화하는 기법이다. 발광하는 광량이 분자 변화 또는 세포 수와 비례하고 신호 대 잡음비가 좋아서 영상을 얻고, 정략분석이 가능하다. 이 연구에서는 정량적 분석을 위해 비례적 측정 정량화기법을 개발하였다. 대상 및 방법: 개발 중인 ALIS (animal light imaging system) 광학발광영상 카메라에서 박테리아 수를 달리한 박테리아 광원 3가지와 또 다른 3가지 광원을 이용하여 발광영상을 측정하였다. 일정한 세기의 광원에 대해서 측정 방법을 수학적으로 표현하기 위해 cd와 광속의 개념을 이용하여 간단한 수식을 유도하였다. 실험을 통해 측정시간 1초를 기준으로 얻어진 값으로 표준 정량화 함수를 얻었다. 얻어진 정량화 함수를 이용하여 박테리아를 이용한 실험에 필요한 함수의 상수 값을 구했으며, 세 가지 세기가 다른 광원을 이용하여 측정한 값을 측정시간과 함께 정량화 식에 대입하여 측정하였다. 결과: 표준측정함수를 이용하여 측정시간에 비례하는 정량적 값을 얻을 수 있었다. 정량화결과를 측정시간으로 나눠준 값은 일정하였으며, 측정시간에 대비한 비례적 값을 얻을 수 있었다. 결론: 측정한 결과를 정량화 함수에 대입하여 정량화시킨 값은 표준정량화 하기에 적합하였다. 이 정량화 방법은 다른 광학적 분자영상 장비에 적용하여도 빛의 세기를 표준화 시킬 수 있을 뿐 만 아니라 성격이 다른 각각의 광원에 대해서도 보다 정량적인 분석을 시행할 수 있으므로, 새로운 표준 정량화 방법으로 발전시킬 수 있을 것으로 기대한다.
철도차량을 구매하는 데 있어서 신뢰성 목표값을 설정하고 차량 납품 시 이 목표값을 달성하였는지 확인하는 것은 전체 차량의 안전성과 가용성 그리고 전수명주기 측면에서 매우 중요하다. 신뢰성을 검증하는 방법은 여러 가지가 있으나 철도차량 자체의 특성과 운영환경 등을 고려하여 가장 적합한 시험방법을 적용할 필요가 있다. 최근 들어 국내에서도 차량 구입시 정량적 신뢰성 요구사항이 일반화되고 있으나 철도차량에 대한 각종 표준이나 지침에서는 정량적 신뢰성 입증에 대한 구체적 방법에 대한 내용은 없다. 본 연구에서는 다른 산업분야에서 활용되는 신뢰성 검증방법에 대해서 기술하고, 이 방법들을 철도차량에 적용할 수 있는 지 평가하였다. 그리고 이중 세 가지 방법을 철도차량의 실제 운영데이터에 적용해 보았다.
감온액정을 추적입자로 사용한 PIV(Particle Image Velocimetry)법이 온도장을 정량적으로 가시화하기 위하여 사용되었다. 이 방법은 전체 유동장과 온도장을 동시에 계측할 수 있는 방법이지만, 온도장의 온도는 온도에 따라 변화되는 액정의 색을 정량적 온도 값으로 변환시켜야한다. 따라서 본 연구에서는 감온액정에 의한 온도장의 광학적 정보를 정량적 온도로 변환시키는 신경회로망 보정기법을 개발하여 그 타당성을 검토한 후, 수직온도구배를 가진 액체의 기포에 의한 대류유동에 적용하여 기포에 의한 온도혼합과정을 정량적으로 가시화하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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