외뿔소자리 신성 1975는 발견 당시에는 백색왜성과 적색왜성의 근접쌍성계인 것으로 알려졌으나, 엑스선 관측과 그에 따른 표준 정류 상태 원반 모형에 근거한 해석으로 중성자별 또는 블랙홀의 가능성이 대두되었다. 곧이어, 광학관측에 의하여 블랙홀 이중성임이 간접적으로 동정되었다. 최근 들어 1975젼 당시의 많지 않은 전파 관측 자료들을 재해석하여 상대론적인 물질 분출 현상, 즉 마이크로퀘이사 현상이 있었을 가능성이 관측적으로 제시되었다. 우리는 시간 종속적 열적 불안정성 모형을 바탕으로 수치모형을 계산하여 관측적으로 제시된 물질분출의 가능성을 이론적으로도 제시할 수 있음을 보인다
소득수준이 향상됨에 따라 소비자의 예술에 대한 관심이 커지고 있으며, 이러한 추세를 반영하듯 아트마케팅이 대중화되고 있다. 본 연구는 예술작품을 활용한 광고 형식을 유형화 한 후 명화의 시장 노출 빈도에 따른 소비자들의 광고 효과(광고태도/회상/진단성)를 실험연구를 통해 살펴보았다. 본 연구결과, 첫째, 명화 활용 방식에 따른 회상은 통계적으로 유의미한 차이가 발생하지 않았다. 그러나 재해석된 명화에 대한 진단성은 긍정적인 것으로 나타났다. 둘째, 시장노출빈도가 적은 명화광고가 상대적으로 더 많이 회상된 것으로 나타났다. 셋째, 시장 노출빈도가 높은 명화를 재해석한 광고가 가장 회상이 높게 나타났다. 본 연구는 고관여 제품에 한정하였으나 향후 저관여 제품에 대한 연구도 진행해 볼 필요가 있다. 본 결과는 효과적인 명화차용 광고를 제작하는데 기여할 것으로 기대된다.
4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.
OpenFlow 기술은 기존의 폐쇄적인 네트워킹 기술을 개방형 네트워킹 기술로 변화시켜서 새로운 네트워킹 기술 발전을 위한 기반을 제공하였다. OpenFlow 기술의 상용화 및 표준화를 촉진시키기 위해서 설립된 ONF(Open Networking Foundation)는 네트워킹 기술을 컴퓨팅 기술로 재해석하고 OpenFlow 기술을 기반으로 SDN(Software-Defined Networking) 기술을 정의하였다. SDN 기술은 네트워크 비용 및 복잡성을 근본적으로 해결하는 기술로, 기존 네트워킹 기술의 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 근본적으로 변화시키는 미래인터넷 기술로 떠오르고 있다.
임베디드 시스템에 대한 RBT(Requirement-Based Testing)를 수행하기 위하여 정확한 요구사항 명세서가 존재해야 한다. 그러나 고객이 자연어로 작성하는 요구사항은 모호성, 부정확성, 불일치성을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 UML, Simulink등의 모델링 언어를 이용하여 요구사항을 다시 모델링 하지만, 이 과정에서 요구사항을 use-case단위로 조합하고 재해석하는 단점이 생겨나게 되었다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에 대한 고객의 요구사항을 use-case단위의 조합이나 재해석이 필요 없이 곧바로 모델로 표현할 수 있는 그래픽 언어를 이용한 1:1 요구사항 모델링 기법을 소개한다. 제안한 방법은 1) 임베디드 시스템의 요구사항을 자연어가 아닌 의미가 분명한 그래픽 언어를 이용하여 표현하고, 2) 하나의 요구사항을 하나의 그래픽 모델로 표현한다. 또한 제안한 방법은 시스템의 입출력을 기반으로 "what-to-do"만을 기술하기 때문에 상위레벨의 요구사항이나 하위레벨의 요구사항 모두에 적용할 수 있는 기법이다. 이 기법이 적용된 REED라는 도구를 통하여 실제 프로젝트에 적용한 예를 살펴본다.
Tradition is defined as cultural qualities of a regional social group a race, which is transmitted from generation to generation through history. The purpose of this study is grasp of the tendencies of expressional methods of korean traditionality in contemporary korean interior design. Therefore, this study analyzed expressional methods of korean traditionality according to observing the cognitive activities in design process of korean primary designer's works. As a result, it seem that expressional methods of korean traditionality using a traditional space construct and properties of materials.
본 연구는 기존의 전통적인 교육훈련의 전이(transfer of training)모델을 e-Learning상황으로 재해석하여 기업이 e-Learning을 도입하고 운영함에 있어서 보다 실질적인 성과를 높일 수 있는 방향을 제시하며, 또한 오늘날 지식 정보화 사회에서 기업 경쟁력의 원천인 지식자본의 확대를 목적으로 하는 e-Learning이 되기 위해서 학습조직 요인의 중요성을 확인하고, 앞으로 기업이 학습조직의 향상 방향으로 e-Learning을 도입하고 운영할 수 있도록 시사점을 제시하고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 기존의 전통적 교육훈련의 전이모델과 e-Learning의 성과에 관한 선행연구를 바탕으로 기업에서의 e-Learning의 학습효과 및 실무전이에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 추출하는 연구모형을 통해 각 요인들 간의 상호관계와 실무전이에 대하여 학습효과를 매개로 하는 관계를 분석함으로써 e-Learning의 학습효과 및 실무전이에 관한 영향 관계를 보다 체계적이고 포괄적으로 밝히고자 하며, 다음으론 e-Learning이 기업 교육훈련의 학습효과와 실무전이에 영향을 미칠 때 학습조직이 상황적 요인으로 추가되면 e-Learning의 학습효과와 실무전이 성과를 Leverage할 수 있는지 각 요인별 조절효과를 검증하고자 하여 실증연구를 수행 중에 있다.
OECD-NEA 주관으로 수행된 TMI-2의 압력용기 변형연구의 결과, 하반부의 creep해석에 많은 문제점이 제기되어 있다. 본 논문은 TMI-2 노심용융 사고에 대한 기존 구조해석에서 creep 상관식의 형태, 적용방법 및 FEM 해석절차상의 상이점을 밝혀내고 이에 따라 압력용기 하반부의 파손확률이 크게 다르게 결정됨을 보였다. 기존의 TMI-2 구조해석에서 주 오차의 요인으로서 시간의 변화에 따른 국부열점 및 이를 포함한 재배치된 용융노심의 열경계조건의 불확실도와 압력용기강의 creep strain을 시간 및 온도에 대하여 불충분하게 묘사한 점을 밝혔다. 또한 creep-rupture 예측에 사용된 Larson-Miller Parameter도 해석을 지나치게 보수적인 결과로 유도하였다. 중대사고시 압력용기 하반부 천공방어를 위한 방안인 용기하부 외벽 냉각방식을 적용하였을 때 TMI-2 사고를 재해석한 결과, 압력용기의 건전성이 충분한 보수성을 가지고 유지됨을 보였다.
본고는 한국어 영형 대명사의 적절한 해석을 위해 개념적으로 전혀 새로운 이론을 제안한다. 일련의 다양한 제약들이 서로 연관되어 있음을 보인 후, 그러한 규칙의 다양성을 적절히 포착하기 위해 적절성 이론 (Optimality Theory)을 도입할 것을 제안하고, 그 토대 위에 다양한 제약들을 형식화한 후, 그 규칙들의 위계관계를 설정한다. 가장 우선순위를 갖는 제약으로 인접 요소간 어휘의미자질들이 일치해야 한다는 어휘의미제약(*Feature Mismatch)과 통사적 결속규칙을 의미론적으로 재해석한 결속원리 B(Principle B)를 선정한다. 그 다음 순위를 갖는 제약으로, 가능한 한 선행명사를 지칭하도록 요구하는 대용존중제약(DOAP: Don't Overlook Anaphoric Possibilities)과, 센터링 이론의 전이방식 개념을 도입하여 정의한 계속선호제약 (CONTINUE)을 제안한다
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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