물류 시스템은 다양한 프로세스에 걸친 한정된 자원들의 작업을 통해 고객에게 서비스를 제공한다. 이와 같은 복잡한 환경에서 높은 서비스 수준을 유지하기 위해서는 프로세스 진행 상황에 대한 실시간 모니터링과 그를 통한 성과 달성도의 지속적인 관리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널을 대상으로 선박 물류 프로세스의 서비스 완료시간을 예측하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 먼저 선박에서 컨테이너를 싣고 내리는 프로세스에 영향을 미치는 요인을 파악한다. 그리고, 확인된 요인들 중 영향 정도를 직접적으로 측정하기 어려운 것에 대해 정량적인 값을 추정하는 방안을 개발한다. 서비스 완료 시간에 대한 실시간 예측은 의사결정 나무를 사용한다. 과거 프로세스 진행 이력을 바탕으로 의사결정 나무를 학습시킨 후, 특정 시점에서 실시간 요인의 상태를 이용하여 서비스 완료시간을 예측한다. 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 활용하여 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.
본 연구는 유역의 침수특성치를 기준으로 하여 치수계획규모를 설정하는 방법을 연구한 것이다. 본 연구에서는 2010년 9월21일 광화문일대에 발생한 침수피해를 이용하여 XP-SWMM 2010 모형을 검증한 후 침수예상도를 산정하였다. 확률강우량은 Huff의 4분위법으로 분포시켰으며, 기존의 유역출구점을 기준으로 한 임계지속시간의 문제점을 제시하였으며 침수특성치(관로첨두유출량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 침수면적, 침수총량, 침수지속시간)를 기준으로 유역치수계획규모를 설정하는 방법을 제시하였다. 현재 유역의 치수계획규모 설정시 사용되고 있는 관로첨두유출량은 도시유역의 침수특성을 합리적으로 반영하지 못하는 것으로 판단되었으며 도시유역에서 발생하는 침수의 결과치인 침수특성이 치수계획규모 설정에 합리적인 것으로 나타났다. 유역의 치수계획규모는 각 유역의 지리 물리 사회 경제적 특성에 기반한 침수특성치를 선택하여 그 유역이 감당할 수 있는 침수특성치를 제외한 나머지의 침수특성치를 극복할 수 있도록 설정해야할 것이다.
지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.
우주 비행체의 건강상태를 확인하기 위해서는 매우 많은 종류의 텔레메트리 데이터를 확인해야 하므로 시간이 크게 소요 된다. 그러나 저궤도 위성의 경우 지상국과 교신할 수 있는 횟수 및 시간이 제한적이기 때문에 짧은 시간에 정확히 위성의 상태를 파악하는 것이 중요하다. 또한 운영 중 방사현상 및 급격한 온도 변화 등 극한의 우주 환경에 노출되어 있기 때문에 교신중이 아닐 때에도 위성 자체의 탑재 고장관리 방안이 마련되어 있어야 한다. 본 논문에서는 저궤도 위성의 안전성 향상을 위해 지상 및 위성 자체에서의 자율 운영 방안에 대해 다루도록 한다. 위성 상태확인 소요 시간 단축을 위해 각종 위성 이벤트를 오류와 구분하여 기록한 후 지상으로 전달하면 지상에서는 위성에서 발생하는 문제를 명시적으로 인지하여 즉각적인 조치가 이루어지도록 한다. 또한 각 이벤트의 연관 텔레메트리를 정의하고 지속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 이용하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 시스템을 제안한다. 탑재 자율 고장관리 기법으로는 중요 파라미터 선정 후 검사해야 할 주기, 모드 및 문턱값을 지정하여 해당 범위를 벗어날 경우 사전에 지정 된 명령 시퀀스를 수행 하는 방안을 제시한다.
애드혹 네트워크는 에너지 측면에서는 지속적으로 공급할 수 있는 에너지원이 노드에 연결 될 수 없기 때문에 모든 노드들이 제한된 에너지로만 동작해야하는 제약이 있다. 이러한 문제에 대해 제한된 에너지로부터 가능한 긴 네트워크 유지 시간을 이끌어 내고자 하는 많은 연구들이 진행되어 왔으며 PSR (Power-aware Source Routing), HPSR (Hirachical Power-aware Source Routing) 등의 에너지를 고려한 네트워크 라우팅 기법들이 나타나게 되었다. 이들 기법은 패킷 전달시 마다 에너지 소비 면에서 최적 또는 그와 유사한 경로 하나를 설정하여 사용함으로써 개별 경로 규모면에서는 매우 효과적이나 트래픽 부하가 한 경로에만 집중됨으로써 다수 노드의 고른 에너지 소모가 바람직한 네트워크 규모면에서는 특정 노드의 빠른 에너지 고갈을 유도해 효율성이 떨어진다. 본 논문에서 제시하는 MPSR(Multi-path Power-aware Source Routing)은 동시간 다중 경로 사용의 개념을 도입함으로써 최대네트워크 유지 시간을 위한 에너지 고려 라우팅 기법을 제안한다.
최근 모바일 환경의 발전으로 시간적, 공간적 제약이 없어짐으로서, SNS에서 실시간으로 서로간의 의사소통과 정보의 공유가 가능하게 되었다. 이로 인해 SNS는 빠르게 대중화가 이루어졌고 오늘날엔 SNS의 영역이 사회 전반으로 확대되면서 경제적, 사회적 가치를 지니게 되었다. 기업들은 SNS를 통해 마케팅 전략을 세우거나 소셜커머스로 사용자들과 전자상거래를 하게 되었고, 개인들은 다른 사용자와 특정 이슈에 대해 견해를 교류하거나 정보를 공유하여 오프라인의 영역에도 영향을 미치게 되었다. SNS의 빠른 대중화와 더불어 SNS를 통한 이득을 보기 위해 사용자들은 개인정보를 SNS와 기업에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 개인정보가 무분별하게 제공됨에 따라 사용자의 의지와 상관없이 불법적으로 사용되는 사례가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 정보 프라이버시의 침해 우려는 사용자들이 SNS를 지속적으로 사용하는 데에 있어서 큰 방해 요인 중 하나가 되었다. 실제로 이를 시스템적으로 최대한 보호해주는 폐쇄형 SNS가 최근 등장함에 따라 많은 사용자들이 폐쇄형 SNS에 몰리고 있다. 따라서 본 연구에서는 프라이버시 계산 모형(Privacy Calculus Model)을 기반으로 하여 SNS를 사용함에 따라 사용자가 인지하는 이득을 시스템적인 보안과 개인의 심리적 프라이버시를 보장하는 것으로 제시하여 사용자가 인지된 이득을 위해 SNS를 지속적으로 사용하려는 의도가 정보 프라이버시 염려에 의해 어떤 영향을 받는지 알아보았다. 또한, 지속적인 사용 의도에 대표적인 요인들로 알려진 신뢰, 만족, 혜택이 정보 프라이버시 염려를 조절하는 역할을 할 수 있는 지 살펴보는 연구 모형을 제안하였다. 결과적으로 밴드의 경우에 보안과 프라이버시 염려 간에는 영향을 미치지 않았지만, 심리적 프라이버시의 경우엔 영향을 미쳤고, 신뢰 역시 지속적인 사용의도에 영향을 미쳤지만 사용자의 만족은 여전히 정보 프라이버시 염려를 완화시키지 않는 것으로 나타났다. 또한 심리적인 프라이버시가 지속적 사용의도에 영향을 미친다는 점으로 보아, 기업들은 SNS를 설계할 때 사회적 책임을 가지고 개인의 심리적인 프라이버시를 보장하는 것을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 폐쇄형 SNS를 서비스하는 기업들에게 SNS의 어떤 면을 강조해서 서비스해야 하는 지그 방향성을 제시해주고 정보 프라이버시 염려가 사용자가 인지하는 이득에 어떤 영향을 미치는 지, 또 이것을 어떤 요인으로 조절할 수 있는 지를 밝혔다는 데에서 학문적 의의를 찾아볼 수 있다.
Lynn, Margaret T.;Riddle, Travis A.;Morsella, Ezequiel
인지과학
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제23권1호
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pp.25-46
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2012
우리는 단조로운 과제를 할 때 종종 그만두고 싶은 충동을 느낀다. 이러한 중단 충동은 그 일을 얼마나 오래동안 해 왔는지(시간적 요인) 또는 수행하는 과제의 특정요소(사건 기반 요인)에 따라 달라진다. 이 연구에서는 스트룹 과제와 작업기억과제를 사용하여 시간적 요인(반복)과 사건 기반 요인(인지적 충돌)의 함수로서의 중단 충동의 변화를 살펴보았다. 최소작업의 법칙을 비롯한 최신 이론과 마찬가지로 기억 과제에서 중단 충동은 어려운 시행 다음에 더욱 큰 것으로 나타난 반면, 스트룹 과제에서는 반응이 비효율적인 시기인 수행의 초기(초심자) 단계에서만 일치 시행보다 불일치 시행 다음에 중단 충동이 더 큰 것으로 나타났다. 이는 인지적 갈등에 대한 회피반응임을 입증하는 결과이다. 시간적 측면에서 보면 중단 충동은 초기 단계보다 후기 단계에서 더 컸다. 이러한 연구 결과는 만족 지연에 관여하는 비교적 강렬한 동기적 노력의 본질을 명확하게 설명하고 있다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
시각 장면은 중복적인 정보가 많이 포함되어 있다. 우리의 시각체계는 다양하고 중복적인 정보를 처리하기 위해 뇌 용적을 늘이기보다는 들어오는 외부 정보를 요약한다. 유사한 형태의 다양한 정보가 시각체계에 주어지면 시각체계는 정보의 통계적 특성을 추출해 낸다. 이런 통계적 표상의 대표적 형태가 바로 평균 표상이다. 평균 표상의 한 예로 시각 체계에서 계산해 내는 유사한 여러 크기들의 평균 크기를 들 수 있다. 평균 표상은 빠르고 정확하며 비교적 오랜 시간 지속되는 표상이고 평균 표상의 처리과정 또한 병렬적인 처리과정이다. 하지만 지금까지의 통계 표상에 관한 연구는 행동측정방법에 의한 연구였다. 따라서 본 연구는 기능적 자기 공명 영상 기법을 사용하여 통계 표상에 관한 신경기제를 찾고자 하였다. 사전 연구 결과들에 따르면 특정 자극을 연속하여 제시하였을 때 특정 자극을 담당하는 영역에서 자기 공명 영상 신호가 감소함을 알 수 있다. 본 연구에서는 이 반복 감소 현상을 사용하여 원들의 평균이 동일한 자극을 제시하였을 때 우측 후두 영역에서 유의미하게 자기 공명 영상 신호가 감소하는 것을 발견하였다. 이것은 우측 후두 영역이 시각자극에 대한 평균 표상을 처리하는 영역일 수 있음을 시사한다.
게임장르별 소비자 지각도 평가는 기업의 시장점유율, 신규 고객유치, 고객 유지, 경쟁기업 위치 정립 등 기업의 운영에 많은 영향을 미치는 부분이다. 특히 소비자가 제품 및 기업에 대해 나쁜 이미지로 소비자에게 지각되어 버린다면 금방 경쟁사에게 고객을 놓칠 수 있고, 시장에서 이미지 회복을 위해 많은 비용과 시간을 소비해야 한다. 하지만 상당수의 게임 업계는 제품판매에만 급급한 홍보 전략을 고수하고 있다. 이 전략은 단기적으로는 제품을 팔아 고객을 유치할 수 있지만 지속적인 고객유지는 어렵다는 것이다. 또한 기업 매출과 장기적인 시장점유율 확보를 위해서는 고객의 지각도 분석이 필요하다. 이러한 차원에서 본 연구의 방향을 게임제품과 기업이미지를 평가하는데 초점을 맞추어야 하지만, 논문이 특정 업체 제품 및 특정 업체방향으로 기울게되는 소지가 있어 모든 소비자가 공감할 수 있는 게임장르별 및 게임 특성들을 분석하고 거기 에 맞는 전략을 제언해주는데 중점을 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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