본 연구는 예비교사가 변수와 관련된 학생의 사고를 어떻게 파악하고 대응하는지를 조사하는 것을 목적으로 하였다. 변수와 관련된 학생들의 사고를 추론하여 그에 따른 지도방안을 제시해 보게 하는 문항에서 예비교사의 주목하기와 해석하기의 특징을 동시에 살펴보았으며 주목하기와 해석하기에 따라 예비교사의 대응하기가 어떻게 제안되었는지 그 특징을 조사하였다. 예비교사 26명의 응답을 분석한 결과, 예비교사들이 학생들의 응답에서 나타나는 변수에 대한 오개념에 주목하기가 쉽지 않음을 보여주었으며, 주목은 하였으나 적절한 해석을 해내지 못한 경우를 확인할 수 있었다. 주목하지 못하고 해석하지 못한 대부분 예비교사는 변수에 대한 전반적인 이해의 부족으로 인해 적절한 대응을 제시하지 못한 것으로 나타났으며, 주목하기와 해석하기가 성공적으로 이루어졌다 하더라도 경험적 지식의 부족으로 인해 적절한 대응을 제시하지 못하였다. 연구 결과를 바탕으로, 예비교사 교육에 주는 시사점을 논의하였다.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
본 논문은 현재 제품화 단계로 진행 중인 터보 분자펌프(turbo-molecular pump, TMP)와 극저온 펌프(cryopump)의 고장 방지 및 예지 보수를 위한 상태 진단 시스템에 대하여 소개를 한다. 본 상태 진단 시스템은 고진공 펌프들의 다중 상태변수 즉 흡/배기부의 진공 압력, 부위별 온도, 소비 전류(혹은 전력), 그리고 부위별 진동 신호들을 실시간으로 측정하는 상태변수 수집장치, 수집된 시계열 상태변수들이 저장된 database, 그리고 저장된 상태변수를 이용한 고진공펌프의 상태진단 프로그램으로 구성되어 있다. 금번 연구에서 구축한 상태변수 체계의 특징 중 하나는 진동신호를 상태변수로 측정하여 이를 상태진단에 활용하는 점이 기존의 접근방법과 상이한 점이다. 실시간 신호 수집장치는 NI사 PXI 시스템 기반의 16채널 24-bit 동시 전압신호 측정 모듈, 8부위의 온도 측정장치(Lakeshore 218S, RS-232C 통신), 그리고 펌프의 소비전류/전력 측정장치(Hioki 3169, RS-232C), 그리고 고진공 펌프의 흡입 및 배기구의 진공도 측정장치로 구성하였다. 신호 수집용 프로그램은 NI사 Labview를 이용하여 작성하였다. 본 장치는 Nano-Fab 센터의 협조 하에 turbo-molecular 펌프와 cryopump측정 단에 각각 1대를 설치 완료하였으며 현재까지 운용 중이다. PC에 저장된 시계열 상태변수 database는 기 개발된 적응형 인자모델을 이용한 매개변수로 변환되며, 상태진단은 변환된 매개변수를 이용하여 수행할 예정이다.
우리나라 가뭄의 지역적 특성은 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역의 구분에는 가뭄에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 가뭄을 특징짓는 요소로서 지속기간, 심도, 이외의 통계적 특성들이 있으며, 이 변수들을 정보화하여 변수의 유형을 구분지어 모든 변수들을 요약된 정보로 활용하여 가뭄의 특성을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 기상청 강우자료 75개 관측지점 중 30년 미만의 강우기록이 있는 17개의 지점을 제외한 58개 강우 관측 지점을 대상으로 가뭄지수(SPI)를 산정하여 가뭄사상의 특성을 정량화 과정으로 남한지역 가뭄특성을 분류하였다. SPSS를 활용한 다변량 분석기법인 주성분 분석(principal component analysis)을 통해 가뭄특성인자의 상관관계가 높은 변수들을 조합하여 그 변수들 중 가뭄정보를 가능한 많이 함축하고 있는 새로운 특성 변수를 만들어 내었으며, 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석(factor analysis)의 직각회전 방식(Varimax)을 이용하여 변수들의 표준화를 통해 가뭄특성요인을 찾아내었다. 이를 통해 지역간 동질성을 파악하여 K-means기법을 적용하여 군집해석(clustering analysis)을 실시하였다.
수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.
동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 영상에 존재하는 스케치 특징점을 효과적으로 추출할 수 있는 퍼지규칙을 발생시킨다. 이를 위한 퍼지 입력변수로 DBAH(difference between arithmetic mean and harmonic mean)오 특징점정도가 정의된다. DBAH는 국부 밝기를 반영하는 특성을 가지며, 매우 어두운 영역에서의 작은 밝기변화에서는 낮은 출력을 나타내는 장점을 가진다. 퍼지규칙의 신경망학습을 통한 스케치 특징점을 추출은 특징점 추출을 위한 퍼지규칙의 설정에 효과적인 방법이 될 수 있음이 증명된다.
베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 연구는 백화점 고객을 대상으로, 소비자 만족과 관련된 여러 선행요인 및 사후 행동의 관련성을 고찰함을 그 목적으로 하였다. 특히 본 연구는 기존 연구에서 다루어지지 않았던 지역공헌관련특징에 초점을 맞추어 이에 따르는 마케팅 시사점을 발견하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 기존 연구에서 분리되어 다루어진 만족평가 요인으로서의 매장관련특징과 서비스관련특징들을 통합하여 매장의 전체적인 만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 새로운 사회적 쟁점으로 대두되고 있는 환경정책을 포함한 지역공헌관련특징이 매장만족 경로상에서 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로 소비자 만족, 지역공헌관련 특징을 포함한 선행요인 및 사후행동에 대한 인과관계구조모형을 설정하였으며, 분석은 LISREL을 이용한 공변량구조분석을 수행하였다. 분석결과, 매장관련특징과 서비스관련특징은 매장의 전체적인 만족형성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 기존 연구와 일치함을 보여주었다. 또한 환경정책, 지역공헌정도를 포함한 지역공헌관련특징은 매장만족의 결과 변수로 사용되어진 구전의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석됨으로써 직접 매장에 대한 만족을 얻지 못한 소비자들이라도 지역공헌관련특징의 정도에 따라 구전의사에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 연구결과를 도출하였다. 이러한 연구는 새로운 경쟁관계에 직면한 최근 백화점업계의 마케팅 경쟁환경을 감안할 때 적지 않은 현실적 의미가 있으리라 생각되며, 나아가 국내 할인점과 외국계 할인점들간의 경쟁으로 인한 마케팅 전략의 수립 및 분석에도 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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