본 연구에서는 대관령 지역에서의 광학우적계(PARSIVEL disdrometer) 강수관측으로부터 산출된 강수율에 따른 강수입자분포 자료를 바탕으로 기존의 강수입자분포 모형을 개선하였다. 선행 연구에서 제안한 다양한 강수입자분포 모형과 측정 자료와의 상관성을 분석한 결과, 대관령 지역에 적용 가능한 원형 모형은 개선된 ${\Gamma}$ 분포 모형임을 확인하였다. 원형 모형을 대관령 지역에 적용할 수 있도록, 민감도 실험을 통해 최적의 매개변수들(${\alpha}$, A, B)을 산정하였으며, 다섯 가지 강수율에 대한 강수입자분포 모형을 제안하였다. 강수율에 따른 강수입자분포 모형의 결과는 관측에서 측정된 값과 높은 상관성($R^2=0.975$)을 보였다. 강수율에 따라 표현되는 강수입자분포 모형을 일반화 형태로 개선하기 위해 강수율과 매개변수의 상관성을 도출하여 일반식을 결정하였다. 일반화된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포 측정 자료와 높은 상관성($R^2=0.953$)을 보였으며, 이는 본 연구에서 제안한 모형이 대관령 지역의 강수입자분포를 모의하는데 효과적임을 의미한다. 그러나 본 연구에서 제안된 강수입자분포 모형은 대관령 지역의 강수입자분포에만 최적화 되었다는 한계성이 있어, 따라서 한반도를 대표하는 모형을 개발하기 위해서는 다른 지역에 대한 광범위한 측정이 필요하다.
본 논문에서는, $a{\times}b$ 출력 버퍼 스위치로 구성된 fat-tree 망의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 스위치 네트웍 내부의 데이타 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져 있다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 제안한 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 출력 버퍼를 장착한 $a{\times}b$ 스위치의 성능, 즉 네트웍 성능 평가의 두 가지 주요 요소인 네트웍 정상상태 처리율(Steady state Throughput, ST)과 네트웍 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하다. 또한 모형의 이해를 도모하기 위하여 지능형 네트워크 트래픽 제어 및 중도 소실 패킷에 대한 다양한 처리 기능 등 최근 개발되는 스위치 네트워크의 부가기능을 배제하고 수식을 정리하였다. 그러나, 제안된 분석 모형은 이들 다양한 성능 향상 기술이 적용된 네트워크, 그리고 다양한 크기의 네트워크 성능분석에도 쉽게 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
최근 건설산업에서의 오프라인(off-line) 프로세스는 건설CALS를 포함한 수 개의 정보화기술(information technology - IT) 도구에 의해 전자화된 프로세스로 변화되고 있다. 업무프로세스를 온라인(on-line) 프로세스로 개선함에 있어, BPR은 현행 업무절차로부터 불필요하거나 추가되어야 한 프로세스를 검토한 수 있는 대표적인 방법론이다. 본 연구에서는 건설BPR을 위한 객체관계프로세스모형(Object-Related Process Model - ORPM)으로 구성된 새로운 프로세스 모형화기법을 제안하였다. 제안된 모형화기법은 주요 정보화기술인 Workflow, ERP, 건설CALS 및 업무분할체계(BBS)와의 연계가 고려되었다. 본 연구에서 제시된 ORPM은 세부 건설업무프로세스를 표현하기 위한 대표적인 모형으로서, 8개의 객체, 9개의 관계, 6개의 활동구분 등으로 구성되었다. 건설산업분야의 BPR에 관한 연구와 실무적용사례가 부족한 현실에서, 본 연구에서 제안된 모형은 건설BPR을 위한 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
정보시스템 효과측정은 시스템 운영과 투자에 대한 가치와 효율을 이해하는데 있어서 매우 중요한 것이며, 이를 위한 방법 중의 하나는 이용자 만족지수 측정이다. 본 연구의 목적은 정보시스템의 이용자만족지수를 측정하기 위한 적정한 모형을 제안하고 개발된 모형을 사용하여 이용자만족지수를 측정하는 것이다. 마케팅 분야와 정보시스템 분야의 대표적인 이론들과 모형들을 근간으로 정보시스템의 이용자만족지수 측정모형을 제안하고 구조방정식 모형 분석을 통해 모형을 검증하였다. 이 모형은 정보품질, 서비스품질, 시스템품질, 이용자만족의 네 가지 기본적인 차원과 이용자충성도와 이용자불평의 두 가지 부가적인 차원으로 구성하였다. 제안된 모형을 사용하여 정보통신부 산하 기관인 정보통신연구진흥원(IITA) 기술정책정보단에서 운영되고 있는 ITFIND의 이용자를 대상으로 이용자만족지수를 직접 측정하였고, 그 결과를 토대로 향후의 시스템 개선을 위한 몇몇 전략 및 방안들을 제시하였다.
2차원 하구모델의 매개변수 동정을 BF좌표계로 변환된 ADI-FDM출력 수치모형을 사용하여 수행하였다. 모형에서 기본 방정식을 동수역학식과 수송방정식이 복합된 방정식을 사용하였다. Thompson식이 지배방정식을 사각평면으로 변환 하는데 사용도이ㅓㅆ으며 Thompson의 Elliptic 격자발생기법이 BF 좌표계에서 곡선격자망을 발생하는데 사용되었다. 지배방정식에서 동정될 매개변수는 마찰계수와 분산 정수이다. 출력수치모형은 BF좌표계에서 조석평균 염도 모형이 사용되었다. 최적화 기법으로 영향계수 알고리즘을 적용하였다. 또한 Lumped 모형이 동정에 고려 되었다. 본 연구는 새로운 출력 수치모형이 하구염도 모형의 매개변수 동정에 있어 유용한가를 검토 하는데 중점을 두었다. 제안된 기법은 간단한 가상모형에 실험적인 적용을 통하여 검토되었다. 검토한 결과는 제안된 기법이 하구모형에서 매개변수 동정시 도입될 수 있음을 보여주었다.
중력모형은 출발 존의 유출통행량과 도착존의 유입통행량, 그리고 출발존 중심에서 도착존 중심까지의 교통저항을 이용하여 장래 분포통행을 예측한다. 중력모형에서 존내통행 예측의 경우 교통저항이 "0"로 산정되기 때문에 중력모형에 의해 예측하지 못하고 성장율법과 같은 타 방법에 의해 예측을 행해야 하는 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 중력모형에 의한 분포통행 예측시 구축된 중력모형을 이용하여 존내 분포통행을 예측하는 방법을 제안하였는데, 제안한 방법은 기준연도의 존내 분포통행량과 유출, 유입통행량을 존간통행에서 구축된 중력모형식에 대입하여 존내 교통저항을 산출하고 이를 다시 중력 모형에 대입하여 장래 존내 분포통행 예측을 행하는 것이다. 1988년 O-D표를 기준연도 O-D로 하고, 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 방법인 성장률법과 회귀모형법의 1992년과 2004년 예측결과들을 실제 O-D와 $x^2$, RMSE, 상관계수 등으로 비교 분석해 본 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 우수한 결과를 나타내었다.
정사영상 생성, 도시 공간의 모형차 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.
본 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.
본 논문에서는 패션 상품 수요 예측을 위하여 ARIMA 모형과 웨이블렛 신경회로망 모형을 결합한 상품 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위하여 2008년에서 2012년까지의 H사의 패션 상품 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 축하고 제안한 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 ARIMA 모형은 MAPE가 5.179%, 웨이블렛 신경회로망은 4.553%, 제안한 ARIMA + 웨이블렛 신경회로망 모형은 4.448%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 패션 상품 수요 예측을 위해 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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