횡단보행자의 임계간격은 비신호 횡단보도에서의 교통운영분석에 중요한 파라메타이나 국내에서는 이 분야의 연구가 빈약한 실정이다. 이에 본연구의 목적은 횡단보행자의 임계간격 추정을 위한 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해, 이 임계간격 에 영향을 미치는 인자들 중 퍼지적 성격을 가진 보행자 연령과 횡단보도의 연장, 거절되거나 수락되는 간격이 연장 3.5m에서 10.5m 범위의 행단보도에서 수집되었다. 이들 횡단보도에서의 임계간격은 2.56초에서 5.56초 범위의 값을 보였다. 연령과 횡단보도 연장이 각각 3개의 퍼지변수로 구분되고 각 경우에 대하여 Raff의 기법에 의한 임계간격이 추정되어 총 9개의 퍼지규칙이 설정되었다, 이들 규칙에 기초하여 횡단보행자 임계간격을 추정할 수 있는 ANFIS모형이 구축되었다. 모형의 예측력은 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수 $R^2$와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE) 및 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.96, 0.097, 0.015로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가된다. 본 연구의 과정에서 보행자의 연령 40세 이후 임계간격의 증가율이 높음을 볼 수 있었다.
연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.
이 연구는 식품공장에서 건축법 제39조(건축물 바깥쪽으로의 출구 설치), 건축물의 피난·방화구조 등의 기준에 관한 규칙 제11조(건축물 바깥쪽으로의 출구의 설치기준)을 기준에 따라 각 거실로부터 60m, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 때 소방청에서 명시한 소방청 고시 행정규칙인 '소방시설 등의 성능위주설계 방법 및 기준'의 [별표 1]에서 제시하는 화재 및 피난 시뮬레이션의 시나리오 작성 기준 중 W3인 최악의 상황으로 4분(240초)이내에 피난을 성공하여 피난 안전성 평가를 진행하였다. 피난시뮬레이션을 위해 미국 Thunder사의 Pathfinder프로그램을 사용하였다. 본 연구 대상 건축물은 내화구조로 각 거실로부터 100m거리 이내에 출구가 설치되면 건축법에 만족하는 건물이었지만 실험 결과 각 거실로부터 60m거리에 출구가 있을때만 피난 안전성이 지켜졌으며, 80m, 100m거리에 출구를 설치했을 경우 피난안전성이 지켜지지 않고 피난에 실패하는 재실자가 발생하였다. 본 연구에서는 출구 설치기준이 각 거실로부터 100m일 때 비해 60m일 때 피난 소요시간이 47.5%나 줄어들 수 있다는 큰 연구성과를 보여주었다.
본 논문은 현재 패턴구성 과정에 있는 1년 차 영국과 한국 학생들의 교육체제를 연구 비교 하므로써 그 차이점을 알아보고 궁극적으로 나아가야 할 방향에 대해서 연구되었다. 우선 두 나라의 교육체계에 관해 간단한 배경 설명 후에 학제의 시작이 두 나라 사이에 큰 차이점이 있음을 강조하였다. 본 논문은 일차자료와 이차자료를 모두 이용하였으며 설문지 내용은 지면 할애상 생략하였다. 본문에서는 첫 번째로 강의 방법에 대해 알아보았으며 두 나라간의 교수 형식으로는 큰 차이를 볼 수 가 없었다. 그 다음으로는 교수의 자격 요건 이었으며 연령대가 다른 차이점 이외에는 큰 차이점을 볼 수 없었다. 또한 교수법에 있어 가장 중요한 열정과 동기부여 등을 강조하였다. 이론적인 수업은 한국의 대학에서 강조된 반면 영국에서는 실질적인 부분을 강조함을 알 수 있었다. 그리고, 한국의 경우 대부분의 학생들이 수업의 진행을 위해 교과서를 구입해야 하는 반면 영국 학생들의 경우 자세한 설명이 첨부된 복사물을 받아 수업을 받고 있었다. 그 이유는 학생들의 수업능력 차이에 있으며 또 한가지는 경제적 문제라고 할 수 있다. 한국의 학생 정원은 40명이었으며 대부분의 학생들이 거의 포기하지 않고 졸업을 하는 반면, 본인이 조사한 대학의 경우, 25명의 정원으로 시작하였으나 여러 가지 개인 사정으로 조사 당시 15명의 인원수만 남아 있었다. 적은 수의 학생수는 곧 수업의 질과 연관됨을 알 수 있었다. 두 나라의 학생수업 능력과 학생 수가 많이 달라 영국 학생들의 경우 선생에게 의지하려는 경향을 많이 보인 반면 한국학생들은 독립적인 특징들을 보였다. 두 나라 학생들 모두 과제물을 많이 받고 있었으며 2학년 말에는 의상발표회를 하는 공통점을 보였다. 평가 방법상에서는 큰 차이가 보였다. 영국의 경우 평가에 관한 사항을 아주 세분화하여 공식적으로 책자를 만들어 그 규칙을 철저히 지키도록 한 반면, 한국의 경우에는 정해진 세부사항 없이 크게 ABCD체제의 방식과 출석상황, 중간고사, 기말고사, 과제물 완성도 등을 퍼센티지로 나누어 평가하고 있었다. 학생들에게 주어지는 균등한 기회나 평등의 문제도 학생들의 자격, 신분 등이 거의 다르지 않은 한국에서는 그리 중요한 사항은 아니었으나 다민족 국민으로 이루어진 영국의 학생들에게는 아주 민감한 사항임을 알 수 있었다.
보호프로파일(Protection Profile PP)은 방화벽과 스마트카드와 같은 정보보호제품의 특정제품군에 대한 공통 보안기능 및 보증 요구사항 명세서라 할 수 있다. 특히, PP내의 평가대상물(Target of Evaluation : TOE) 보안환경 부분은 TOE의 물리적 환경, 보호해야할 자산 및TOE의 용도를 분석하여 가정사항, 위협 및 보안정책을 기술해야한다. 본 논문에서는 PP내의 보안환경 부분 중 위협 문장을 개발 또는 작성하는 방법을 제시한다. CC(Common Criteria)의 위협문장 작성지침과 기존의 위협관련 요구사항. 26종의 실제 PP들과 CC Tool BOX/PKB의 위협문장들을 조사 분석하였다. 이를 토대로 하여 새로운 자산의 분류체계와 위협문장 생성을 위한 잘 정의된 위협문장의 판단규칙을 제시하였다.
스토리를 분석하기 위해서는 스토리의 행동 주체인 등장인물에 대한 분석이 선행되어야 한다. 현재의 등장인물 분석 방법인 Character-net이나 RoleNet과 같은 방법은 최종 누적된 스토리의 결과에 대한 분석만을 진행하여 조연의 역할 분류를 하기에는 부족한 면이 있다. 조연의 역할 분석을 위해 축적된 형태의 스토리 분석 방법이 아닌 스토리 진행에 따른 시계열적 분석 방법을 연구할 필요가 있다. 본 논문은 Character-net의 3차원 시각화를 통해 등장인물들 중에 조력자들을 유형에 따라 멘토와 단짝친구로 분류하는 방법을 제안하고 그 방법의 정확도를 평가하는 논문이다. 3차원 시각화를 위해 WebGL을 사용하여 웹브라우저 상에서 누구나 결과를 확인할 수 있도록 인터페이스를 구성하였다. 또한 멘토와 단짝친구를 구별하기 위한 규칙을 제안하였고 그 성능을 평가하였다. 영화 7편에 대해 선정된 10명의 등장인물에 대해 평가한 결과 90%의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구는 대규모 다중 사용자 온라인 게임에 관한 게임플레이 과정을 GOMS(Goal Operator Method Selection Rule)로 모형화 하는데 목적이 있다. GOMS 분석은 HCI(Human Computer Interaction)의 연구방법으로서 전문가의 행동을 모형화 하고 그들의 행동을 예측하는 것이다. 초보자 가이드와 온라인 게임 매뉴얼을 이용하여 GOMS의 목표, 작용소를 찾고 3명의 전문가를 대상으로 예비실험을 실시하여 GOMS의 방법과 선택규칙을 도출하였다. 예비실험결과를 토대로 30명의 전문 게이머들을 대상으로 본 실험을 실시하였다. 그 결과 게임 법칙에 대한 추상도 수준에 따른 법칙선택의 예측력은 96.25%, 제한사항의 복잡도에 따른 법칙선택의 예측력은 77.35%의 GOMS 모델 적합도가 산출 되었다. 본 연구에서 제안한 GOMS 모형은 게임을 설계하는 초기 단계에 새로운 평가 모형을 제시하며 게임의 품질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
급변하는 교통환경 하에서 신뢰성 있는 기·종점통행량(O/D)를 구축하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 시간과 비용의 제약하에서 교통계획을 수립해야 하는 경우라면 전통적인 O/D 구축방법인 O/D조사를 통해 O/D를 구축하는 것은 현실적으로 불가능한 일이다. 이로 인해 관측통행량을 이용하여 O/D를 추정하는 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 그러나 현재까지 진행되어 온 연구들이 개별차량 O/D를 추정하는 대에만 국한되어 있어, 관측통행량으로 대중교통 O/D를 추정하는 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 이미 개별차량 O/D 추정에서 신뢰성이 검증된 Gradient방법을 대중교통 O/D 추정에 적용하여 그 신뢰성을 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서 대중교통 통행배정은 Spiess-Florian의 대중교통 통행배정규칙을 이용하였고, Gradient방법의 신뢰성을 평가하는 기준으로는 기본 O/D와 추정 O/D의 분포형태를 이용하였다.
통상 교량구조물은 차도부와 보도부 및 그 부속시설로서 난간 및 연석부 등으로 구성되는데, 자동차 전용도로의 경우 보도부가 설치되지 않게 되고, 국내의 국도 및 지방도상의 많은 교량이 차도부와 보도부의 별도의 구분이 없이 보행자가 연석부 위로 통행하거나 여의치 않을 경우 난간에 기대어 통행하는 경우가 일반적이어서 안전사고의 위험에 직접 노출되는 경우가 많다. 이에 국토해양부에서는 최근 "도로의 구조 및 시설기준에 관한 규칙"을 개정하여 국내의 보행자 관련 교통사고로 인한 사망자가 전체 교통사고 사망자의 약 절반을 차지하는 실정을 고려하여 보행자의 안전한 통행로 확보를 통해 보행공간의 근본적인 개선이 불가피한 실정임을 시사 하였다. 이에 국내에서는 교량 보도부의 확장에 대한 관심이 높은 실정이며, 현재 보도부 확장에 대한 시공이 활발하게 이뤄지고 있다. 그러나 기존 교량에 보도부를 신설 혹은 확장함에 있어서 보도부 부재의 설치 간격 및 필요한 앵커볼트의 수량 및 부재의 성능 평가에 대한 기준이 명확하게 이뤄지지 않은 상태에서 설치되어져 왔었다. 기존에 시공되던 H-형강의 브라켓 단면의 경우 브라켓 단면의 중량이 커서 안정성 및 시공성이 떨어지며 과다한 앵커볼트의 체결 및 브라켓 단면의 과다설계로 인한 공사기간 및 비용의 증대를 가져오는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 교량 보도부의 확장 및 신설에 있어서 보도부 부재의 설치간격의 적정성 및 브라켓의 최적화를 위한 브라켓의 성능평가 시험을 수행하였다. 브라켓의 성능평가 시험은 1차 2차 3차 시험으로 나누어 진행되었으며, 1차시험은 H-형강의 브라켓단면을 원형강관으로서의 대체 가능성을 확인하였고, 2차 시험에서는 원형강관의 브라켓 단면의 앵커볼트수량의 최적화에 대한 시험을 수행하였으며, 3차 시험은 최적화된 브라켓 단면에 프리스트레싱의 도입으로 반력 및 인발력의 감소효과를 확인하는 연구를 수행하였다. 본 연구의 수행결과 기존의 설계 및 시공방법이 과다 설계가 이뤄졌음을 판단하였고, 브라켓 단면의 최적화를 통하여 기존 시공방법에 비해 시공성, 안전성, 경제성을 높일수 있을 것으로 판단된다.
웹 캐시는 클라이언트와 서버사이에 위치하여, 대리자의 역할을 하는 프락시 서버의 기능적측면의 다른 이름이다. 클라이언트와 프락시 서버사이는 주로 LAN을 통해 연결되므로 넓은 대역폭을 갖게 되지만 웹 캐시의 저장공간은 한정되어 있으므로 웹 캐시내에 존재하는 개체들은 대체 알고리즘이라는 어떤 규칙에 의해 새 개체를 위한 공간확보를 위해 삭제되게 된다. 대부분의 대체 알고리즘들은 성능평가기준인 히트율과 바이트히트율 중 단지 하나의 성능평가기준만을 만족하던지, 때때로 어느 한 기준도 만족시키지 못한다. 본 논문에서 우리는 히트율과 바이트히트율 모두에서 높은 성능을 나타내는 두 가지의 대체알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 기본모델로서, 캐시를 파일타입에 따라 적절히 분할시킨다. 두 번째 알고리즘에서는 2-레벨의 캐시구조를 사용한다. 상위레벨캐시는 기본 모델에서처럼 운용되고, 하위레벨캐시는 공유공간으로서 모든 타입의 개체들을 집합적으로 수용하게 된다. 트레이스-드리븐 시뮬레이션을 사용하여 히트율과 바이트히트율을 측정함으로써 제안 알고리즘들의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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