본 논문에서는 부가성 잡음이 존재하는 환경에서 진폭비교 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 수치해석 기반으로 접근하여 분석한다. 편향 빔에 서로 상관이 없는 백색잡음이 추가되었을 때, 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 평균제곱오차(MSE)를 통해 분석한다. 수치적분 기반의 평균제곱오차 결과는 몬테카를로 기반의 평균제곱오차 결과와 완벽히 겹치는 결과를 보이며 이는 몬테카를로 기반 평균제곱오차 결과에 99.8%에 해당한다. 또한 연산시간 측면에서 수치적분 기반의 평균제곱오차 분석법은 몬테카를로 기반의 평균제곱오차보다 매우 빠른 결과를 보인다. 따라서 제안된 수치적분 기반 평균제곱오차 방법을 통해 다양한 잡음환경에서 진폭비교 모노펄스레이더의 각도 추정 성능을 효율적으로 분석할 수 있다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.
본 연구에서는 터널 붕괴 위험도를 종합적이고 다각적인 관점에서 평가하기 위해 델파이 기법과 AHP (analytic hierarchy process) 기법을 사용하였다. 영향인자 정립은 문헌조사, 선행 연구 및 전문가 집단의 브레인스토밍 과정을 통해 총 5개의 상위분류체계를 구축하였다. 21명의 전문가 패널을 구성하여 총 3차의 델파이 조사 과정을 통해 전문가 판단과정에서 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 최종적으로 전문가 답변에 대한 CVR (content validity ration) 및 COV (coefficient of variation) 분석을 수행하여 총 14개의 영향인자를 도출하였다. 이후 AHP 기법을 적용하여 각 영향인자의 상대적 중요도를 평가하고 최종 복합 가중치를 산정하였다. 지보 및 보강 시행시기가 가장 높은 우선순위를 가지며, 지하수 유입량, 절리면 상태, 지보패턴수준, 보조공법이 그 뒤를 이었다. 이러한 연구 결과를 통해 터널붕괴 위험에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하고, 이를 토대로 터널 안전성을 향상시키는 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
점진적 광자 매핑 방식은 복잡한 전역 조명 효과를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 그러나 샘플이 유한한 경우, 반경 축소비율 변수에 의해 분산과 편향 값이 크게 영향 받는다. 유한한 샘플을 사용한 렌더링 결과의 픽셀 오류 및 기울기를 추정하여 추정된 기울기를 기반으로 반경 축소비율을 결정하는 최적의 매개변수를 학습할 수 있다면, 렌더링 된 이미지의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 점진적 광자 매핑 방식을 통한 렌더링과 매개변수 학습이 동시에 될 수 있도록 기울기를 추정하고 추정된 기울기를 유한 차분법을 통해 계산된 기울기와 비교하여 검증한다. 본 논문에서 추정된 기울기는 향후 점진적 광자 매핑 방식의 렌더링과 매개변수 추정을 동시에 수행하는 온라인 학습 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Lee, Jungwon;Khogali, Mawia;Despodova, Nikoleta M.;Penrod, Steven D.
한국심리학회지:법
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제11권1호
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pp.37-61
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2020
Lee, Khogali, Despodova, 와 Penrod의 연구(2019)에서는 관찰자가 피고인과 피해자의 인종과 다른 경우, 타인종 범죄(예: 백인 관찰자, 흑인 피고인, 히스패닉 피해자)보다 동인종 범죄(예: 백인 관찰자, 흑인 피고인, 흑인 피해자)에서 더 가혹한 판결이 내려지는 것을 밝혀내었다. Lee 등의 연구(2019)는 미국 피험자들을 대상으로 실시되었다는 점을 고려하여, 본 연구는 그러한 인종조합효과가 한국 피험자에게서도 나타나는지를 검증하였다. 연구1a는 한국에서 3개의 조절 변인(증거 강도, 피고인의 폭력사용 정도, 인종 특출성)과 함께 인종조합효과를 살펴보았으나, 그 효과의 재현에 실패하였다. 연구1b는 연구1a의 재현실패가 한국과 미국의 문화 차이 때문인지를 검증하기 위하여, 연구 1a와 동일한 실험설계를 사용하여 미국에서 시행되었다. 그러나 연구 1b 역시 인종조합효과를 재현하는 데 실패하였다. 연구2는 연구1a와 연구1b의 데이터와 함께 Lee 등(2019)의 데이터도 통합하여 메타분석적 검토를 시행하였다. 그 결과, 연구1a와 연구1b의 인종 특출성 조작이 그 재현실패의 원인일 수도 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구는 피고인과 피해자의 인종과 다른 사람들은 타인종 범죄보다 동인종 범죄에서 더 가혹한 판결을 내리지만, 이러한 인종조합효과는 그 범죄사건에서 인종 관련 사안이 특출해지지 않을 때만 나타나는 것으로 결론지었다.
낚시어선 제도를 도입하게 된 근본 배경에는 평상시 어선으로 순수 어업활동을 영위하다 특정한 시기(금어기 등)에 한해 낚시어선업을 겸업할 수 있도록 하여 영세 어업인의 경제활동에 대한 보조 수단적 자격을 부여하기 위한 것으로 하고 있다. 그리고 여기에서의 낚시어선은 「어선법」에 따라 등록된 어선을 사용하여 유선(遊船) 행위를 할 수 있도록 한 것이므로 낚시어선의 형태 또한 관련 규정에 따라 실질적으로 현장에서 어로활동을 하기에 용이한 일반 보편적인 구조를 가지고 있어야 한다. 그러나 현재 대부분의 낚시어선업자는 소득증대에만 중점을 두면서 일반적인 어선 본래의 용도에 맞게 합당한 형태로 낚시어선을 건조하기보다는 낚시어선업에 치우친 편향된 선체구조를 가지는 등 편법에 준하는 비정상적인 선형을 선호하고 있다. 그 결과, 전체 어업활동 중 낚시어선업을 일부 겸업(부업) 정도로만 여기고 있는 어선 세력들과의 갈등[정부 지원책(면세유 공급 등)에 대한 상대적 형평성 훼손 및 생계형 어족자원 고갈 등]은 물론이고 안전관리에 있어서도 심각한 문제를 일으키고 있는 실정이다. 한편, 이 같은 문제를 야기 시키는 가장 근본적인 원인은 현행 「낚시 관리 및 육성법」에서 낚시어선의 개념을 「어선법」에 따라 등록된 어선으로 제한하고, 또한 이에 따른 검사기준 등을 적용하는 것에서 비롯되고 있다 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 낚시어선의 분포 현황, 구조적 특성, 낚시어선의 운용실태 및 정부의 낚시진흥정책 등에 대한 분석을 통해 낚시어선에 대한 개념을 현실정에 맞게 관련 법제(규정) 등을 재정비하여 현재의 낚시어선을 어선으로부터 완전히 분리시켜 낚시전용 선박으로 운용하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다.
추출된 표본을 바탕으로 관심 모집단의 특성을 파악하는 조사연구에 있어서는 실제로 표본이 추출되는 표본추출틀의 모집단 대표성이 매우 중요하다. 표본추출틀이 관심 모집단을 적절한 수준으로 포함하지 못하는 경우 심각한 표본추출틀 편향이 발생하게 되고 이로 인하여 효율적인 추출법에 의하여 추출된 표본의 통계적 신뢰도 역시 손상된다. 그러나 대규모 조사를 위한 표본추출틀의 구축은 시간과 비용의 측면에서 비효율적이고 따라서 국가에서 제공하는 전수 조사 기반의 표본추출틀이 흔히 사용된다. 대표적으로 국내의 가구조사를 위한 표본추출틀로는 매 5년마다 시행되는 인구주택총조사 기반의 자료가 사용된다. 그러나 인구주택총조사 기반 표본추출틀의 경우 인구주택총조사 시점과 실제 조사 시점과의 시간적 차이로 인한 표본추출틀의 모집단 대표성에 문제가 발생하게 된다. 특별히 인구 유동성이 심한 서울과 같은 대도시의 경우 시간의 경과에 따른 모집단 분포의 변화가 심하게 나타나리라 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2008 서울서베이 가구 조사를 위해 새롭게 표본추출틀을 구축한 것과 새 표본추출틀을 기초로 하여 표본을 추출한 사례를 다룬다. 기존 인구주택총조사 기반 표본추출틀이 시간이 지남에 따라 대표성을 상실하는 문제점을 지적하고 주민등록 DB와 과세대장 DB를 기반으로 한 새로운 표본추출틀을 2008년 서울서베이 가구조사를 위한 표본추출틀로 제시하였다. 새롭게 작성된 표본추출틀로부터의 가구표본추출과정과 가중치 및 모평균 추정량 또한 제시되었다.
본 연구는 민간경비원의 직업윤리의식에 대한 연구가 미비하고 실태파악이 이루어지지 않은 현실에 비추어 민간경비원의 전문직으로서의 자부심과 가치관 정립을 통한 직업윤리 의식의 고양의 중요성을 조명하며, 또한 직업윤리의식과 조직신뢰, 직무만족의 관계를 규명하는데 목적이 있다. 분석을 위한 자료의 수집은 경비업체에 근무하고 있는 팀장급 이하 실무자를 모집단으로 설정하였으며, 비확률 표본추출방법(non-probability sampling)중 편의추출법(convenience sampling)을 사용하여 총 500명을 표집인원으로 선정하였고 기입누락, 기입불명확, 이중기입, 편향적 기입 등과 같은 연구 자료로 부적합한 설문지46부를 제외하고 총 454부의 응답 자료를 최종분석에 포함하였다. 입력된 자료를 SPSS WIN 19.0 version을 이용하여 연구의 목적에 따라 분석 하였으며 유의수준은 p<.05로 설정하였다. 본 연구에서 사용한 통계기법은 요인분석(factor analysis), 신뢰도분석(reliability analysis), 상관분석(correlation analysis), 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다. 통계분석결과 민간경비원의 직업윤리의식이 조직신뢰, 직무만족에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 민간경비업체 내에서 개인들의 직업윤리의식 강화를 위하여 교육이나 훈련 프로그램을 정기적으로 실시하고, 자신의 개인적인 상태를 점검하며, 민간경비원의 직업윤리의식에 대한 스스로의 능력을 제고 할 기회를 제공하여야 함을 시사하고 있다.
기초구조물의 설계에 있어 전세계적으로 하중저항계수설계법(LRFD)이 확산되는 추세이다. 현재 국내의 현장타설 말뚝 설계에 있어 AASHTO(2007)에서 제안한 저항계수를 이용하고 있지만, 이는 미국 내 분포하는 무결암에 대한 저항계수이며 지역적 가변성이 큰 저항계수의 특성상 국내 암반에 적용하기에 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 수행된 재하시험 자료를 이용하여 국내 지반에 적합한 저항계수를 산정하였다. 측정지지력 확인이 가능한 8개 현장의 재하시험 결과 중 22개의 자료를 이용하여 4가지의 지지력 공식에 대한 저항편향계수를 산정하였으며, 이를 이용하여 신뢰성분석을 수행하였다. 그 결과 현장타설말뚝의 안전율이 3.0일 때 목표 신뢰도지수는 약 2.01~2.30 으로 산정되었다. 또한 최적화를 이용하여 저항계수 및 하중계수를 산정한 결과 저항계수는 약 0.48~0.56, 사하 중계수는 약 1.25, 활하중 계수는 약 1.75로 산정되었다. 하지만 목표 신뢰도지수를 AASHTO에서 제안한 3.0을 이용하여 저항계수를 산정하면 목표 신뢰도지수 2.0을 적용하였을 때 산정한 저항계수의 약 50% 값을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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