이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 판별하기 위한 전 단계로 추출되는 군집화된 세그먼트들 중에서, 곤충 발자국의 패턴을 분석하는 데에 부적합한 세그먼트들을 제거하기 위한 계층적 최근접 검색 기법을 제안한다. 발자국 형태와 거의 구별되지 않는 비정형적인 노이즈는 발자국과 서로 구별되는 특징을 규명하기 전까지는 영상처리 전 단계에서 완전히 제거될 수 없어 군집화 기법에 의해 추출된 세그먼트에도 이러한 노이즈를 내포하게 된다. 따라서 모든 세그먼트의 적합성을 평가하여, 노이즈 정보로 인해 타당성이 부족한 세그먼트를 제거함으로써 다음 단계에 수행되는 세그먼트들에 대한 곤충 발자국 패턴의 특징값 추출 성능이 향상될 수 있다.
최근 유헬스 산업을 꽃피우기 위한 노력이 다양한 형태로 전개되고 있지만, 국민의 건강 복지에 기여하는 효율성 제고와 새로운 고용 창출이라는 두 가지 큰 명제를 달성하기 위해 최소한 필수 국제표준은 채택(Adoption) 해야겠다는 업계의 의지가 부족한 것도 사실이다. 유헬스는 장비, 소프트웨어, 서비스가 다양한 형태의 결합으로 전개될 가능성이 아주 높고, 여러 이해 당사자들의 각기 다른 생각들 때문에 이해 관계가 상충하는 아주 복잡한 영역(Complex Domain)이므로, 표준 기술에 근거한 개발 노력을 경주해야 한다. 유헬스 서비스 전담 병원을 짓고, 필요한 장비, 소프트웨어, 서비스를 일체형으로 수출할 수 있는 기반을 닦기 위해서는 하루빨리 필수 표준기술을 확보하고, 표준기술 적합성(Conformance)을 검증하여 경쟁력 있는 유헬스 산업을 육성할 수 있도록 하는 경쟁력 있는 유헬스 산업을 육성할 수 있도록 하는 정책적 지원이 절실하다. 본고에서는 유헬스 산업 육성을 위한 필수 표준들과, 표준 구현 기술이 Conformant한지를 인증하고 있는 국제적 활동에 대해 기술하고자 한다.
전투기 형태의 항공기는 외부 장착물의 중량, 공력 특성 및 조합 형태에 따라 공력탄성학적 특성에 상당한 영향을 받게 된다. 따라서 항공기를 운용하기에 앞서 기본적으로 모든 외부 장착물 조합에 대한 공력탄성학적 안정성이 반드시 검증되어야 한다. 그러나 공력탄성학적 안정성을 분석하기 위해서는 항공기의 구조, 중량, 조종면 특성, 외부형상 등과 같은 설계 데이터가 필요함에 따라, 원칙적으로 항공기 플랫폼을 개발한 제작사 이외에는 적합성 입증을 수행하는데 상당한 제한이 따를 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 작전환경의 변화 및 항전기술의 발전으로 인해 원 제작사의 지원 없이 항공기를 운용하는 국가 또는 기관에서 자체적으로 신규 장착물을 장착해야 하는 상황이 있을 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 설계 데이터를 갖고 있지 않은 도입 항공기에 대해 신규 장착물을 장착하는데 필요한 공력탄성학적 적합성 입증 방안에 대해 기술하였다.
단백질 기능을 규명하는 단백질 구조 정보는 단백질 의약품의 약효를 증진시키고, 개발을 단축시키는데 큰 영향을 미친다. 따라서 단백질의 구조를 효과적으로 분석하기 위한 단백질 가시화에 대한 연구가 증가하고 있다. 하지만 단백질 가시화에 대한 연구가 단백질의 구조를 예측하거나 렌더링의 속도를 향상시키는 것을 중심으로 이뤄지고 있으며, 단백질 가시화 형태에 따른 정보 전달 효용성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 단백질 의약품에 대한 효율적인 정보 서비스의 사전 연구로써 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태별 정보표현적합도를 분석하였다. 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태는 대표적 가시화 서비스인 Chimera, PDB, Cn3D와 기존 가시화 서비스의 문제점을 개선한 단백질 1, 2차구조 혼합가시화 형태를 대상으로 하였다. 정보표현적합도를 구하기 위한 정보요인은 피험자 분석 결과를 바탕으로 단백질 1차구조, 아미노산 위치, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율정보로 구분하였으며, 피험자는 단백질 의약품 업계종사기간이 5년 이상인 전문가 집단을 대상으로 하였다. 그 결과 단백질 1, 2차구조 혼합가시화형태별 정보표현적합도에는 유의미한 차이가 있었으며, 가시화 형태별 정보 전달 효용성에 차이가 있음을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 제휴 프로모션이 제공하는 혜택과 소비자가 추구하는 혜택의 유사성 및 일치성을 의미하는 소비자-제휴 프로모션간 혜택적합성을 실용적 혜택적합성과 쾌락적 혜택적합성으로 나누어 이 두 가지 요인을 기준으로 하여 12가지 제휴 프로모션 수단들(제휴 가격할인, 제휴 쿠폰, 제휴 회원제도, 제휴 콘테스트, 제휴 경품, 제휴 프리미엄, 제휴 지불조건, 제휴 샘플, 제휴 리펀드·리베이트, 제휴 문화이벤트, 제휴 참여이벤트, 제휴 자선이벤트)의 유형화를 시도하였다. 이를 위해 실험을 통해 각 제휴 프로모션 수단별로 소비자-제휴 프로모션간 실용적 혜택적합성과 쾌락적 혜택적합성을 측정하여 군집분석을 실시하였다. 그 결과, 제휴 프로모션 수단들은 쾌락혜택 적합성 고부가형, 쾌락혜택 적합성 저부가형, 실용혜택 적합성 고부가형, 그리고 실용혜택 적합성 저부가형의 4가지 유형으로 분류되었다. 이러한 4가지 제휴 프로모션 수단 유형은 기존연구에서 제휴 프로모션 형태를 수평적/수직적 또는 기업내/기업간과 같은 기업관점에서의 유형구분 기준개념에 의해 상호배타적으로 구분한 것과 달리, 두 가지 혜택 요인이 양립하면서 하나의 혜택요인이 부가되는 부가혜택형으로 소비자 관점을 현실성 있게 반영하고 있다는 점이 흥미롭다.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
지난 수십 년 동안 형태지수는 패치의 복잡성을 정량화하여 생물종 다양성 보존과 같은 경관생태계획에 활용되어 왔다. 지역계획 연구자들이나 정책결정자들에게 경관구조와 패턴을 정량화하는 경관생태지수는 대상지역을 모니터링할 수 있는 하나의 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 경관생태지수관련 연구를 살펴보면 연구 목적 및 범위에 따라 활용하는 경관생태지수의 종류가 매우 다양하고 복잡한 것을 알 수 있다. 또한 연구목적에 적합한 경관생태지수를 선정하는 것은 복잡한 수학분석과 함께 많은 주의가 필요한 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 형태지수들을 도시지역, 도시외곽지역, 농촌지역 그리고 산림지역 등 4군데 사례지역에 적용하여 그 결과를 통해 형태지수들의 특성을 살펴보았다. 그 결과, 평균형태지수값(MSI)에서는 도시외곽지역이 가장 높게 나타났고, 평균프랙텔차원지수(MPFD)에서는 농촌지역이 높게 나타났다. 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수값(AWMSI)과 평균프랙텔차원지수값(AWMPFD)에서는 산림지역이 가장 높게 나타났다. 사용한 네 가지 형태지수값의 순위가 4군데 사례지역에서 다르게 나타났다. 특히 둘레와 면적의 로그전환을 이용하고 있는 프랙텔차원지수들의 경우, 도시와 도시외곽지역의 MPFD값은 같고, 도시외곽지역, 농촌지역과 산림지역의 AWMPFD값 차이는 적어 순위 분별력이 떨어졌다. 따라서 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수(AWMSI)가 지역별 산림패치의 복잡성을 잘 정량화할 수 있음을 본 연구결과에서 보여주고 있다.
본 연구에서는 기존에 개발된 개착식 철도 터널의 지진취약도 모델들을 가중 조합하여 새로운 모델을 제시하고 제시한 모델의 적정성을 평가하였다. 지진취약도 함수의 형태는 최대지반가속도의 대수정규분포형태로, 누적확률분포로 표현된다. 독립적으로 개발된 각 모델을 선형 가중 조합하는 것으로 모델의 불확실성을 줄일 수 있기에 4개의 모델에 대하여 25%씩 동등하게 선형가중을 부여하였다. 조합된 지진취약도 곡선에 최대 지반가속도에 대한 피해발생확률을 이용하여 지진취약도 곡선의 중앙값과 표준편차를 결정하여 새로운 지진취약도 함수를 개발하였다. 개발된 지진취약도 함수의 적합성을 평가하기 위하여 다양한 터널의 지진취약도 곡선과 비교 분석을 진행하였다. 개발된 곡선은 상대적으로 지진피해에 안전한 굴착식 터널의 지진취약도 함수와 비슷한 취약도를 갖는 것으로 나타나는데, 대상 터널은 국내 고속철도 개착식 터널로 높은 내진설계 기준에 의해 기인하는 것으로 판단된다.
임베디드 소프트웨어의 적합성 테스트는 소프트웨어의 기능이 명세를 따라 정확히 구현되었는지 검사하는 것이다. 적합성 테스트에서 테스트 시나리오는 소프트웨어의 전체 기능을 테스트할 수 있도록 추출되어야 한다. 일반적으로 테스트 시나리오는 단순히 전체의 기능들을 한 번씩 테스트해 보는데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 테스트 시나리오는 테스트 수행의 효율성을 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 각 함수들을 테스트하는데 걸리는 시간과 사용자 입력으로 인해 발생하는 대기 시간을 고려하여 최적화된 테스트 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 테스트 시나리오를 추출하기 위해 상태 머신 다이어그램과 테스트 케이스를 바탕으로 그래프 형태의 테스트 모델을 생성한다. 테스트 모델에는 테스트 수행 시간과 사용자 입력에 대한 정보가 포함되어 있다. 최적화된 테스트 시나리오는 테스트 모델을 기반으로 수정된 최단거리 알고리즘을 이용하여 추출한다. 제안하는 테스트 시나리오 작성 기법을 이용하면 테스트 수행 시간을 줄일 수 있고, 테스트 자동화를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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