이 연구는 가격을 품질의 지표로 사용하는 상황의 가격반응함수를 도출하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 다속성 선택기준의 조합을 이용하여 세분시장별로 가격을 품질의 지표로 사용하는 하위집단과 그렇지 않은 하위집단을 추출하였고, 둘째, 기존연구에서 사용된 분석단위인 제품이나 상표에서 벗어나 세분시장을 분석단위로 하여 가격이 품질의 지표로 사용되는 세분시장을 확인하였다. 이를 위해 첫째, 중국의 홈씨어터 시장을 대상으로 CBC(choice-based conjoint analysis)를 통해 얻어진 자료를 혼합회귀분석(mixture regression model)에 의해 시장 세분화하였고, 그 결과 표본전체시장 및 세개의 세분시장에서 가격을 품질의 지표로 사용하는 독특한 가격반응함수를 가진 세분시장을 확인하였다. 이를 통해 학술적으로는 가격-품질 평가집단 연구의 범위를 세분시장별로 확대하고, 실무적으로는 실무종사자는 가격-품질 평가가 이루어지는 가격대보다 높은 가격을 시장에 제시함으로써 이익을 더 많이 취할 수 있게 되는 장점을 기대하였다.
본 연구에서는 주어진 입출력 데이터에 신뢰도를 나타내는 소속함수 값이 붙여진 경우에 대하여 유효한 퍼지 신경망을 제안한다. 먼저, 퍼지수 연결강도와 퍼지수 임계치를 가진 퍼지 신경망의 구조를 나타낸다. 코스트 함수는 퍼지 신경망으로부터의 출력치와 소속함수 값을 가진 목표 출력치를 이용하여 정의되고, 퍼지 신경망의 학습 알고리즘은 정의된 코스트 함수로부터 도출된다. 마지막으로 도출된 학습 알고리즘을 이용하여 사출성형 품질의 목측 평가치 해석에 적용하고 그 유효성을 나타낸다.
천일염의 생산공정은 바닷물(나트륨 농도: 2~3%)을 저수지로 유입시킨 바닷물을 농축하는 1차 증발지(난치)와 2차 증발지(누태)로 보내 일반적으로 2주 정도 증발시켜 나트륨 농도 12~15% 소금물을 만든다. 온도가 낮은 겨울철에는 결정지를 거치거나 2차 증발지의 농축시켜 창고(해주)에서 보관 하는 동안 나트륨 농도 25~27%정도로 상승되어 소금 결정을 이루고 채염하여 창고로 운송한다. 보관창고에서 천일염에서 쓴맛을 내는 간수를 제거한 뒤 선별, 건조 및 포장하는 유통하는 단계로 이뤄진다. 천일염의 생산과정 중 해주는 함수를 저장하여 고농도의 함수를 저장하여 불용분 및 이물질을 자연 침전시켜 맑은 함수를 다음 공정으로 이송시켜 천일염 품질향상에 중요한 공정 중에 하나이다. 그러나 일반적인 염전의 해주는 지붕의 복사열로 인하여 저장중인 해수의 대류로 인하여 침전물이 상승되고 이물질이 부유함으로 인하여 품질저하의 원인이 되고 있다. 또한 해주 구조 및 해주 품질에 대한 자료는 전무한 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 해주의 깊이에 따른 해수의 대류 방지 깊이 및 품질 변화를 측정하여 고품질 천일염 생산공정에 적용하는데 목적이 있다. 해주분석을 위한 염전은 결정지 채염공정을 공유하는 2개지역 3개 염전을 대상으로 하였으며, 무안, 운남 및 만품지역의 3개소를 선정하여 생산방식이 비교적 동일한 염전을 선정하여 조사 및 분석하였다. 해주의 깊이는 1.0, 3.0, 3.5m인 해주의 시료를 채취하여 Calcium, Magnesium, Sulphate, Chloride 의 함량 분석은 Arena 20 XT 자동흡광분석기 (Automated photometric analyzer)을 이용하여 분석을 하였다. 각 염전에서 채취한 해수의 평균 탁도 값은 해주의 깊이가 깊을수록 탁도 값이 낮은 것으로 나타났다. 해수의 색상 "b" 값은 해주 깊이가 깊을수록 낮은 결과를 보였다. Mg 함량은 전반적으로 15,000~40,000 mg/L 범위의 값을 나타냈으며, Sulphate 함량은 약 30,000~65,000 mg/L 범위의 값을 나타났으며, 깊이가 깊을수록 Mg, Sulphate 함량이 낮아지는 결과를 보였으나 Chloride 함량은 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 실험 결과 해주 깊이에 따른 함수의 품질 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었으며, 해주의 바닥 깊이가 깊을수록 함수의 불용분 침전, 분리에 효율적인 것으로 판단되었다.
영상의 비교는 PSNR을 이용하는 것이 일반적이다. PSNR이 35이상일 경우 육안으로 품질 차이를 구분하기 어렵다고 판단한다. 2006년 Lee 등은 원본 이미지 대신 원본 이미지의 MSB 비트열을 공개함으로써 소유권을 증명할 수 있는 프로토콜을 제안하면서, 두 이미지의 MSB 비트열의 유사도를 측정하기 위한 새로운 함수를 사용하였다. 이때의 유사도는 품질을 측정하기 위한 PSNR과는 그 의미가 조금 다른 측면이 있다. 즉, 원본 이미지로부터 생성된 대상 이미지가 현저히 떨어질 경우, PSNR은 매우 낮은 값을 보이지만 품질이 떨어지더라도 유사도 측면에서 본다면 두 영상의 상관관계는 매우 높게 나와야 할 것이다. 본 논문에서는 Lee 등이 제안한 MSB 비교 함수를 수정한 후, ICOR함수를 제안하였으며, 이 함수를 이용하여 두 이미지의 상관관계 판단에 적용할 수 있는지 분석하였다.
고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두수용 할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 척도들과 산출된 품질도의 상관관계를 분석하고, 통계적 방법으로 제안된 모델의 타당성을 보인다.
본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
초해상화란 저화질의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하는 과정이다. 본 연구에서는 ESPCN 을 이용하여 연구를 진행하였다. 초해상화 심층 신경망에서 각 노드를 거칠 때 가중치를 결정하는 활성화 함수에 따라 같은 입력 데이터를 받더라도 다른 품질의 이미지가 출력될 수 있다. 따라서 활성화 함수 ReLU, ELU, Swish를 적용시켜 같은 입력 이미지에 대한 출력 이미지의 품질을 비교하여 초해상화에 가장 적합한 활성화 함수를 찾는 것이 이 연구의 목적이다. 초해상화를 위한 Dataset은 BSDS500 Dataset을 사용하였으며, 전처리 과정에서 이미지를 정사각형으로 자른 뒤 저화질화 하였다. 저화질화된 이미지는 모델의 입력 이미지에 사용되었고, 원본 이미지는 이후 출력 이미지와 비교하여 평가하는데 사용되었다. 학습 결과 머신 러닝에 주로 쓰이는 ReLU보다는 그 단점이 개선된 ELU, swish가 훈련 시간은 오래 걸렸지만 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하고, 사고 둥에 의한 전원 전압강하 시 전압 보상을 실시하여 전력 품질을 향상 시린 수 있는 성능함수이론에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 또한, 전압 강하에 대한 보상은 직렬형 전력능동필터에서 실시하며, 각 능동필터의 보상치는 성능함수이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하고, 3kVA의 시스템을 제작하여 실험을 실시하였다. 제시된 실험 결과들은 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하여 전력품질을 개선하기 위해 성능함수를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 각 능동필터의 보상치는 성능함수 이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
본 연구에서는 열화시스템의 교체정책을 결정할 때 열화에 의한 시스템의 성능의 저하로 인한 제품의 품질 특성치와 목표치(target value)와의 차이를 손실함수를 통해 비용으로 반영하여 교체정책을 제시하였다. 비용함수에는 검사비용, 교체비용, 손실비용이 포함되며, 이 비용들을 최소화하는 교체정책이 제시되었다. 또한 교체정책 결정 시 고려되는 열화에 의한 특성치의 변화, 검사비용, 열화추세 등의 변화에 따른 총비용의 변화와 상호관계를 실험을 통해서 관찰하였고, 실험결과 시스템의 특성에 따라 총비용을 최소화하는 최적검사주기가 존재함을 알 수 있다. 열화에 의한 특성치의 변화가 교체주기와 비용의 변화에 크게 영향을 주는 것으로 나타난 반면 검사비용은 정책결정에 큰 영향을 주지 않는 것으로 관측되었다. 손실함수의 도입을 통해 품질 특성치와 목표치와의 차이로 인한 비용을 줄일 수 있으며 이는 교체주기의 감소경향을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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