지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.
기후변화와 기상이변으로 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우가 급증하고 있으며, 그로 인한 홍수피해와 2차 피해 발생이 증가하고 있어 이에 대한 정량적인 분석이 필요하다. 또한 서울 우면산, 춘천 마적산, 삼척 신남마을 등 토석류로 인한 피해가 증가하여 많은 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 특정지역에서 강우량이 유출량에 미치는 영향을 분석하여 강우로 인해 발생하는 2차 피해인 토석류로 인한 피해를 분석하고자 하였다. 2019년 10월 토석류 피해가 있었던 삼척시 신남마을을 분석지역으로 설정하였으며, 분석에 이용된 강우사상은 실제로 피해를 일으켰던 태풍 '미탁' 사상과 기상청이 제공하는 정량적 예측강우(QPF)를 머신러닝의 XGBoost 기법을 적용하여 개발한 정량적 수문 예측 강우(HQPF)를 이용하였다. 강우-유출모형(S-RAT)으로 강우사상에 따른 유출량과 첨두유출량을 산정하였고, 모델 커플링 기법으로 2차원 토석류 수치모형(RAMMS)을 통해 토석류의 피해규모를 비교 분석하였다.
인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 설러 행동적인 특성을 구현한, 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다 이와 같이 인공생명물 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정 등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP룰 이용하여 인간의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 인간의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 알아본다.
객체지향 기술은 단위가 되는 클래스가 지나지게 세밀하고 한정적이어서 재사용의 효용이 떨어진다. 컴포넌트는 객체보다 큰 단위로서 복잡도를 효율적으로 관리해주고 품질과 재사용성을 향상시킨다. 또한 MDA나 SOA와 같은 새로운 프레임워크가 등장하면서 컴포넌트 기술의 중요성은 더 커지게 되었다. 따라서 객체지향 시스템을 분석하여 새로운 환경에 적합한 컴포넌트로 재공학하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 방법을 제안한다. 본 방법에서는 이전 연구를 확장하여 시스템모델과 프로세스를 상세히 정의하고 정형화하였다. 객체지향 시스템으로부터 시스템 모델을 구성하고 이 모델을 사용하여 정량적 방법으로 컴포넌트들을 추출하고 정제한다. 또한 지원 도구를 개발하여 현재 존재하는 객체지향 시스템에 적용하여 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 해체 시나리오를 정량적 및 정성적 고려사항을 반영하여 평가하기 위하여 계층적분석이론(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 이용한 평가모델을 개발하였으며 또한 해체 시나리오의 정량적인 자료산출을 위하여 해체일정, 폐기물량, 방사화 가시화, 해체비용, 작업자 피폭량 등과 같은 해체정보산출모듈을 개발하였다. 그리고 해체공정을 가상환경에서 구현하여 해체절차를 파악하기 위하여 디지털 목업(Digital Mock-Up, DMU)을 개발하였으며 DMU 시스템은 해체정보산출모듈, 해체 DB 및 해체 시나리오 평가 모듈을 통합적으로 관리하도록 개발되었다. 마지막으로 개발된 해체 DMU 시스템과 계층분석과정 모델을 연구로 1호기(Korea Research Reactor-1, KRR-1) thermal column의 플라즈마 절단 시나리오와 nibbler 절단 시나리오에 적용하여 비교 평가하였다.
탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.
현재 소비자의 광고 효과 측정에 대한 연구는 정보 처리 모형에 근거한 인지 반응 연구와 주관적인 감성 반응 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 TV 광고에 대한 광고 효과를 인지와 감성적 부분으로 분류하여 해석한 Shimp(1981)의 모델을 기초로하여 각각의 뇌파의 반응을 측정하였고, 동시에 광고에 대한 감성형용사, 선호도, 구매 욕구를 통한 주관적 평가를 실시하였다. 그 결과 정보전달형 광고와 감성자극형 광고에 있어 뇌파 활성도, 감성형용사, 선호도의 차이를 나타냈다. 본 결과는 광고에 대한 소비자의 반응을 정량적인 방법으로 측정하여, 광고 효과 파악을 위한 새로운 모델의 가능성을 제시하였다는데 의의가 있다.
식품 위생과 관련하여 그 안전성 확보를 위한 새로운 기술로서 수학적 모델을 이용하여 미생물의 생장 변화를 예측하는 예측미생물학 분야의 중요성이 최근 크게 대두되고 있으며, 이러한 예측미생물학은 정성적 분석 결과 및 경험치의 의존도가 높은 HACCP 시스템의 단점을 보완함과 동시에 병원미생물의 정량적 위험도 평가를 위한 저비용의 유효수단으로 높이 인정되고 있다. (중략)
본 연구는 감성 공학적 접근법을 사용하여, 벽지의 디자인 요소와 소비자의 감성과의 관계를 정량적으로 규명하는 것을 목표로 한다. 문헌조사, 인터뷰 전문가 의견 등을 종합하여, 총 13개의 주관적 감성 변수(6개의 시각적 변수, 7개의 촉각적 변수) 와 4개의 벽지 디자인 요소(color, texture pattern, embossing depth, gloss)들이 추출되었으며, 최종 목표 감성은 '고급감'으로 정하였다. 9점 척도와 100점 척도으로 구성된 설문지를 통하여, 28개의 샘플 벽지에 대해서 30명의 목표 고객들을 대상으로 감성 평가 실험을 실시하였고, 주성분 회귀 분석, 수량화 이론 등을 이용한 분석을 통하여, 소비자의 감성과 디자인 요소와의 관계를 정량적으로 분석했으며, 고급감을 향상시킬 수 있는 감성 변수 조합과 디자인 요소 조합을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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