본 논문에서는 연속 시간과 이산 시간에서의 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 새로운 설계 기법에 대해서 논의한다. 스위칭 모드 퍼지 모델 기반 제어기의 설계에서는 Takagi-Sugeno(TS) 퍼지 시스템이 사용된다. 이 스위칭 모드 퍼지 모델 기반제어기는 “정복-분할(divide and conquer)”이라는 하향식 접근 방식을 이용한다. 이 방법은 여러 개의 규칙을 가지고 있는 시스템에서 유한의 하위 시스템으로 시스템을 분할하여 각각의 부분 해를 구하고 이들을 결합하여 전체 시스템의 해를 구하는 방법이다. 제어기의 설계 조건은 주어진 TS 퍼지 시스템의 안정화를 보장하는 선형 행렬 부등식을 (LMIs)에 의해 결정된다. 적절한 시뮬레이션 예제를 통한 성능 비교를 통해 본 논문의 우수성을 입증한다.
본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
본 연구에서는 프로그래밍 학습 과정에서 학습자가 겪는 인지적 어려움을 효과적으로 조력하기 위한 새로운 교육 방법으로 로봇 프로그래밍 학습의 가능성을 제시하고자 하였다. 로봇 프로그래밍 학습을 위한 교수 설계는 $Merri{\ddot{e}}nboer$의 4CID 모형을 기반으로 한 하향식 접근법을 사용하여 프로그래밍 과정을 통한 학습자의 복잡한 인지 능력 향상을 효과적으로 조력할 수 있도록 구성하였다. 설계된 학습 내용을 토대로 대학교 프로그래밍 관련 강좌에 적용한 결과, 레고 마인드스톰 NXT와 NXT-G 소프트웨어를 활용한 프로그래밍 학습은 학습자의 문제해결력 향상에 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 본 연구를 통해 설계된 교수 전략을 기반으로 한 로봇 프로그래밍 학습이 문제해결력과 같은 인지적 영역에 있어서 긍정적인 영향을 주는 것을 의미한다.
승자독식(Winner Takes All)이라는 글로벌 경쟁원리로 인해 세계 주요 국가들 사이에 R&D 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 이에 우리나라에서도 R&D 지원 확대 및 다양한 정책기획 활동 등이 전개되었다. 이러한 노력에도 불구하구 국가 차원에서 기획 및 정책조정이 효과적으로 추진되지 못하고 있으며, 국가연구개발사업 차원에서는 "기획의 양척 과다와 질적 부실"이라는 비판이 제기되고 있다. 반면에 기술 융복합화의 가속화 등 R&D 환경의 불확실성은 더욱 높아졌으며 국가연구개발사업의 규모 증가와 함께 연구기획의 복잡성은 더욱 더 높아졌다. 최근에는 국가 차원의 비전수립과 중장기 정책기획에 기초하여 사업기획과 과제기획을 연계 수행하는 등 기획을 통해 과제를 도출하는 하향식 접근이 강조되면서 기획의 중요성은 더욱 커졌다. 최근 연구기획의 새로운 기법으로서 정보분석 방법론(Information Analysis Method)이 대두되고 있다. 국가연구개발사업의 효율적 기획을 위하여 기존 기술기획 위원회(Peer Review) 방식 외에 정보분석 방법론을 통한 보완이 필요하다. 본고의 목적 크게 두 가지로 설명할 수 있다. 첫째, 현재 진행되고 있는 연구기획 및 연구기획 방법론으로 기장 많이 활용되고 있는 전문가 위원회의 한계를 제시하였다. 둘째, 최근 대두되고 있는 정보분석 방법론과 정보분석 시스템 구축, 그리고 이를 활용한 10대 기술(반도체, 디스플레이, 디지털 망원전파, 이동통신, BcN, 차세대 컴퓨팅, SW솔류션, 디지털콘텐츠, 임베디드 SW, 지식정보보안)에 대한 유망기술 발굴 실증분석을 실시하였다.
전고체 배터리는 차세대 배터리의 유력 후보 중 하나로 특히 미래 전기차 산업을 이끌 핵심 부품으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)의 전고체 배터리 관련 댓글 10,280건을 분석하여 전고체 배터리와 관련된 정책 이슈 및 대중의 관심사를 파악한다. 수집된 글로벌 데이터에 빈도분석, 연관규칙분석, 토픽모델링 등 텍스트마이닝 기법과 감성분석을 적용하여 세계적 동향을 읽고, 이를 우리 정부의 전고체 배터리 발전전략과 비교 및 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 2016년부터 2021년까지의 전고체 배터리 이슈에 대한 전반적인 감성은 긍정이 50.5%, 부정이 39.5%로 긍정인 것으로 나타났다. 또한 세부 감성을 분석한 결과, 대중들은 전고체 배터리에 대해 신뢰와 기대를 가지고 있음과 동시에 해결되지 않은 기술적 문제들에 대한 두려움과 우려의 감정이 공존함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 전고체 배터리와 관련된 핵심 이슈 도출을 위한 텍스트마이닝 분석 방법을 적용하였고, 정부 정책 분석을 바탕으로 한 하향식 접근방법과 대중의 인식을 분석하는 상향식 접근방법을 수용하여, 보다 포괄적인 동향 분석 방법을 제시하였다.
조직의 지속가능한 경쟁력 확보를 위한 지식경영(Knowledge Management)의 중요성에 대한 인식은 건설산업 내에서도 높아져 가고 있다. 하지만, 이러한 지식경영을 실행하기 위해 도입된 IT 도구들의 활용도나 효과성은 만족스럽지 않은 수준에 그치고 있고, 이는 전체 지식경영 성과에 대한 불만족으로 이어지고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 한국 건설산업에서의 지식경영 사례에 대한 조사를 토대로 현재의 하향식 지식관리 방법론과 이를 반영하는 지식관리시스템이 갖는 문제점을 분석하고, 이러한 문제점을 개선할 수 있는 상향식 지식관리 방법론을 제시하고, 이를 시스템으로 구현하고자 한다. 또한 본 연구에서는 제안된 시스템과 기존 사례의 지식관리시스템과의 사용성 비교를 통해 그 사용성과 효과성에 대한 검증을 하고자 한다.
국가지리정보체계의 구축 및 활용 등에 관한 법률(구법/NGIS Act, 2000)이 폐지되고 국가공간정보에 관한 법률(신법/NSDI Act, 2009)이 제정되면서 국가 공간정보 정책 평가시스템에는 많은 변화가 발생되었다. 구법과 비교할 경우 신법은 국가 공간정보 정책의 추진체계가 일원화되었다는 장점은 있으나 예산 요구권의 약화로 공간정보 정책의 법적 실현가능성은 약화되었다는 논의가 있다. 이러한 문제의식 하에 구법에서 신법으로 법률이 새롭게 제 개정되면서 나타난 평가체계의 변화를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다고 할 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 구법과 신법에서 규정한 국가공간정보 정책 평가체계를 비교 분석하여 평가 제도에서 나타난 변화가 무엇인지를 분석하는데 있다. 주된 연구방법은 구법과 신법의 비교분석 방법을 활용하였다. 비교 분석대상은 평가추진체계, 평가주체, 평가대상 및 범위, 평가결과의 활용, 평가전담기관 등이다. 분석결과를 토대로 할 경우 국가 공간정보 정책 평가시스템의 개선방안으로는 평가목적의 명확화, 평가 전담기관 제도의 활성화, 평가결과와 인센티브 및 예산 연계성의 강화, 공간정보정책의 사전 사후 연계성 강화 방법론 모색, 상향식과 하향식 접근이 결합된 평가지표의 개발 방안 등이 필요하다는 것을 제안하였다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.
공공기록에 비해 개인기록은 스스로가 보존 관리하지 않으면 쉽게 사라질 가능성이 높다. 따라서 개인기록의 관리 주체는 '개인'이 되어야 한다. 그러나 기록학에 대한 전문적인 지식을 갖고 있지 않은 개인이 자신의 기록을 체계적으로 잘 관리하기에는 한계가 있다. 더욱이 이에 필요한 정보를 찾기란 쉽지 않다. 이에 본 논문은 개인기록 관리방안을 크게 두 단계로 구분하여 제시했다. 하나는 하향식 접근 방식으로 자신의 생애를 분석하여 아카이브즈를 파악하고 이를 컬렉션으로 구성하는 단계이다. 이를 위해 각 시기별로 자신의 활동을 구분하고, 그에 따라 생산 수집된 기록을 전자기록과 비전자기록에 따라 구분하는 개인기록 컬렉션 구성표를 제시했다. 다른 하나는 기록을 평가 선별, 분류 기술하여 자신의 '아카이브'를 만들어 관리하는 단계이다. 이를 위해 먼저 평가 선별방법으로 세 차례에 걸쳐 평가를 수행하는 프로세스를 제시했다. 그리고 컬렉션 구성표를 바탕으로 개인이 생산 수집한 전체 기록을 기록군으로, 각 시기들을 하위 기록군으로, 각각의 사건이나 활동을 기록철로, 개별 기록들을 건으로 하는 분류체계를 수립했으며, ISAD(G)를 참조하여 개인기록 기술요소를 제시했다. 마지막으로는 개인이 쉽게 만들 수 있는 아카이브로서, 포털 블로그를 활용할 것을 제안했다. 그러나 기존의 포털 블로그는 감사증적이 남지 않고 내보내기 기능이 없기 때문에, 개인기록의 관리를 돕기 위한 '아카이브형 블로그'를 제시했다. 결론에서는 일상에서 개인이 자신의 기록을 관리 보존하는데 필요한 정보를 제공하는 교육 프로그램이나 매뉴얼이 필요함을 강조했다. 또한 '아래로부터의 기록관리'라는 패러다임의 전환을 위해서는 공공기록 관리의 틀에 얽매이지 않고 개인기록의 성격을 고려한 새로운 기록관리 방안의 모색이 필요하다고 이야기했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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