현재 구축되어있는 방재시설의 능력은 기후위기로 인해 수용가능한 극한강우량의 범위를 넘어서고 있어 대형화된 홍수로 인한 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 이로 인해 잠재적 홍수로 인한 도시회복도 관리와 홍수로 수반되는 피해에 대한 복구의 중요도가 높아지고 있다. 회복도는 도시의 재해 취약성, 저항, 적응, 복구, 완화에 대한 능력을 포괄하는 개념으로써 최근 주목받고 있는 개념이지만 대부분의 연구는 주로 시설에 대한 회복도 평가가 이루어지고 있다 (Sen et al.,2021). 또한 재해 후 도시복구에 관한 연구는 다수 존재하지만 복구에 따른 지역의 회복도 변화와 라이프라인과 같은 주요 시설의 복구에 따른 회복도 차이를 고려한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 발생 후 라이프라인을 고려한 도시복구 우선순위 산정모델을 개발하고 재해관리의 효율성 향상측면에서 도시의 기능적 회복도를 평가하였다. 이를 위해 라이프라인 중 도로 복구결과의 평가를 위하여 리스크 매트릭스 기법을 이용한 도로위험도평가를 수행하였으며 도시의 회복도를 측정하였다. 회복도를 크게 홍수로부터 도시가 받은 영향과 재해복구역량으로 구성하였으며 정량적인 평가를 위해 각각 손상함수와 재해재난목적예비비를 활용하여 산정하였다. 이후 복구우선순위를 산정하였으며 복구와 도시회복도와의 관계를 분석하기 위하여 재해연보 자료를 기초로 회귀분석을 통해 복구비용을 추정하였다 (유순영 등.,2014). 시범지역에 적용한 결과 시설 및 도로 복구에 따른 도시영향의 변화보다 복구비사용으로 인한 재해복구역량의 변화가 더욱 크다는 것을 확인하였다. 이는 재해재난목적예비비의 중요성이 크다는 것을 의미하며 향후 추가적인 인문학적, 법제적 요소가 회복도에 미치는 영향을 연구한다면 도시회복도 향상 및 도시복구에 관한 정책적 의사결정에 큰 도움이 될 것이다.
제4차 산업혁명의 핵심기술인 사물인터넷기술의 발달로 인하여 다양한 서비스가 가능하게 되고, 그 과정에서 개인정보가 자유롭게 처리되게 되었다. 그러나 스마트기기를 비롯한 정보기기가 네트워크로 연결되면서 편리한 서비스가 제공될수록 개인정보 침해위협도 증가하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 다양한 사물인터넷서비스를 구현함에 있어서 안전한 환경을 구축하고, 그 가운데 유통되는 개인정보를 보호하기 위해 필요한 정책선정을 위한 중요도에 따른 우선순위를 분석하여 주요정책과제로 제언하고자 한다. 본 연구에서는 문헌조사를 바탕으로 개인정보보호정책지표들을 전문가대상의 델파이분석을 통해 3개 분야 9개 영역 25개 지표로 구성하였다. 이러한 개인정보보호정책지표들은 AHP기법의 설문조사로 66명 전문가들이 응답한 결과를 활용하여, 정책지표의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 그 결과, 개인정보보호정책분야에서는 정책적 분야, 기술적 분야, 관리적 분야 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 또한, 정책적 분야를 구성하는 3개 영역 중에서는 IoT관련 개인정보보호법제도의 강화가 가장 중요하며, 정책지표 중에서는 IoT에서의 개인정보보호법률의 제 개정을 추진하는 것이 가장 중요하다고 응답하였다. 또한, 조사된 IoT개인정보보호정책의 분야 영역 지표에 대해 쌍대비교한 결과값은 일관성을 갖고 있었다. 이렇게 도출된 개인정보보호정책지표들은 앞으로 안전한 사물인터넷 정책을 추진하여 국가경쟁력을 이끄는데 기여하리라 본다.
국내에서 건강 소비자들을 대상으로 건강정보를 제공하는 웹사이트들 중 순위가 높은 18개 웹사이트를 선정하여 각 웹사이트의 건강정보 신뢰도와 만족도에 대한 현황을 분석하였다. 선택된 18개 사이트는 방문자의 수와 트래픽 정보 등을 이용하여 웹사이트의 순위를 평가하는 전문 기관의 순위 정보에 의해 선택되었다. 각 웹사이트에서 제공되는 건강 정보의 신뢰도와 만족도 현황을 파악하기 위하여 19가지의 평가 항목에 대한 충족 정도와 5가지 중요 요소의 유무에 대한 현황을 분석하였다. 이를 통하여 국내의 대표적인 건강정보 웹사이트들에 대한 신뢰성과 만족도 측면에서의 현황을 파악할 수 있었으며 평가 결과를 활용하기 위한 방안을 제시하였다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
수자원 개발에 있어 중요한 문제 중의 하나는 개발가능지의 선택과 후보지가 복수일 때 개발 우선순위를 결정하는 것이라 할 수 있다. 이러한 문제 해결을 위하여 적지분석을 실시한다. 적지분석 과정은 크게 기초 조사 및 자료수집, 예비후보지의 선정, 대안평가, 입지선정의 :t단계로 구분되는데 여기서 2-3단계인 예비후보지 선정과 대안평가 단계가 적지분석 기법이 적용되어야 할 과정이다. 기존의 의사결정 방법론들은 각 대안의 우선순위를 위해 각 항목들에 대한 가중치나 확률치를 이용한 수치적 계산에 의한 방법들이 대부분이며, 또한, 각 후보지에 대해서 동일한 항목에 대한 정보를 요구하게 되어 한 후보지이라도 정보가 없는 경우 우선순위를 위한 계산과정에서 제외하거나 결정자의 경험 등에 의한 추정 값을 사용할 수밖에 없다. 이러한 이유로 본 연구에서는 입지선정에서 대상 후보지의 인자비교를 위한 항목의 자료 유무에 관계없이 적지분석이 가능하도록 게임이론을 적용하여 수자원 개발 가능 후보지를 도출하기 위한 기본모형을 개발하였다.
웹에서 사용자가 원하는 정보를 정확히 추출하기란 쉬운 문제가 아닐 것이다. 이러한 정보추출의 중요성의 문제는 방대해지는 정보의 양과 직결된다. 현재 웹의 정보는 사용자들이 원하는 모든 정도를 담고 있다고 이야기할 수 있을 만큼 많은 정보들이 내재되어 있다. 그러나 이러한 정보의 홍수 속에서 사용자들은 자신이 원하는 정보를 정확히 추출하기란 쉽지 않은 일이며, 정확히 추출이 되었어도 전통적 방식을 따르는 검색엔진은 내용기반 방식을 기초로 웹페이지의 순위를 결정함으로, 사용자에게 중요한 페이지를 상위에 위치시키기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이러한 전통적 방식의 검색엔진의 문제점을 해결하기 위하여 협동적 순위 평가 방법과 워드넷을 기반으로 검색엔진의 성능 향상 방법을 제안한다.
웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.
인지 무선 네트워크에서 선순위 사용자의 통신을 보호하기 위해 차순위 사용자의 센싱 정확도는 매우 중요하다. 최근 센싱 성능을 개선하기 위해 협력적 센싱 기법이 연구되고 있다. 그러나 협력적 센싱 기법에서 차순위 사용자가 측정한 센싱 정보를 퓨전 센터로 피드백 할 때, 피드백 정보량에 따라 채널 오버헤드가 증가하므로 양자화된 제한된 정보를 퓨전 센터로 보고 한다. 본 논문은 양자화 비트 수에 따른 소프트 퓨전 방식의 성능을 평가한다.
특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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