목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.
PMO의 등장 배경은 치열한 경영 환경 속에서 기엽 생존전략의 일환으로 추진하는 정보화 프로젝트의 성공 가능성을 높이기 위함이다. 프로젝트의 규모는 커지고 도입하려는 정보기술의 난이도와 복잡도, 신규성은 높아가는 상황에서 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위한 노력이야 말로 정보시스템 연구 분야에서 항구적인 연구 주제일 것이다. 따라서 정보시스템 구현을 성공적으로 하기위한 많은 연구들이 수행되어 왔으며, 최근에는 PMO의 도입이 실무와 학계에서 일반적으로 수용되는 전략 방안이다. 그러나 많은 선행연구들이 PMO의 역할들을 나열하는 수준에서 크게 벗어나지 못하였는 바, 본 연구는 PMO 도입이 프로젝트 성과에 영향을 준다는 확신을 바탕으로 PMO의 성과에 영향을 미치는 핵심기능들과 관리의 수준을 통합하고 이를 검증하는 프로젝트 통합성과 모델의 제시와, 이에 대한 실증연구를 수행하였다. 즉, PMO의 핵심 기능을 설행관리, 기반관리, 자원 통합관리, 기술지원, 업무와의 연계성 지원 등, 5가지로 정의하고, PMO 핵심 기능들과 PMO 운영수준과의 관계성, PMO 운영 수준과 프로젝트 성과에 대한 관계성 등을 아우르는 통합 모델을 수립하고 각 요인들에 대한 영향관계를 검증하였다. 본 연구는 완전 구조 방정식 모델을 근간으로 이론을 검증하였으며 경로 모델을 통해 변수들 간의 관련성을 검증하였다. 연구 결과, 5가지의 핵심 기능이 모두 프로젝트 관리 성과에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술 지원 업무가 프로젝트의 조직성과에 영향을 마치지 않는 것을 제외하면 나머지 모든 핵심 기능 또한 프로젝트 조직성과에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 사회에서는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자가 갖고 있는 기기에 대한 정밀한 위치측정을 필요로 한다. 위치 측정은 송수신기간에 신호의 전송을 기반으로 한 거리측정을 통해 이뤄지기 때문에 위치측정의 오차는 거리측정의 오차로부터 발생한다. 신호가 전송되는 기기 간에 장애물이 존재하게 되면 LoS(Line of Sight)신호 성분이 줄어들게 되어 NLoS(Non-Line of Sight) 채널이 발생하게 되고 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 된다. 일반적인 위치측정 알고리즘은 참조기기(Reference Device)의 거리측정 성능에 관계없이 참조기기와 목표기기(Target Device)간의 거리측정 값을 위치 계산에 그대로 사용하기 때문에 거리측정 값으로부터 발생되는 오차가 위치 계산에 더해지게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조기기가 속해 있는 채널특성을 판별하고 NLoS채널로부터 계산된 거리와 LoS채널로부터 계산된 거리를 다른 비율로 적용하여 위치측정의 오차를 줄이는 Iterative Calculation 기법을 제안한다. 참조기기는 수신된 신호의 Kurtosis, Mean, Excess Delay, RMS Delay spread를 통해 NLoS와 LoS 채널을 구분한다. 이를 통해 구분된 채널마다 각기 다른 비율로 랜덤 거리를 계산된 거리에 더하여 위치를 계산하는 것을 반복적으로 수행한 뒤 평균값을 계산하여 확률적으로 존재할 가능성이 높은 목표기기의 위치를 찾아감으로써 NLoS채널로부터 계산된 거리오차가 위치측정에 미치는 영향을 줄이는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과 비교했을 때 성능향상을 확인하였다.
본 연구는 높은 지진의 위험이 내재된 지역에 위치한 3층, 9층 그리고 20층 철골 모멘트저항골조에 대한 반응수정계수와 주기의 영향을 평가하기 위한 것이다. 각 구조물들은 IBC 2000과 KBC 2005에서 제시하고 있는 8의 반응수정계수로 설계되었고 건물에 기대되는 최소의 성능과 최대의 성능을 평가하기 위해서 상한범위와 하한범위의 설계가 고려되었다. 또한 반응수정계수에 대한 영향을 조사하기 위하여 4개의 다른 반응수정계수들이(9, 10, 11, 12) 각 구조물에 대하여 적용되었고 각 구조물의 고유주기 값 외의 4개의 다른 주기를 추가로 적용하여 구조물의 동적거동시 주기에 대한 영향을 조사하였다. 총 150개의 해석모델들은 50년 동안 2%의 초과확률(재현 주기 2500년)을 가진 20개의 지반운동에 대하여 평가되었다. 구조물의 성능평가를 위하여 정적 Pushover와 비선형 시간이력해석이 수행되었으며 구조물의 연성능력을 평가하기 위해서 변위연성요구가 고려되었다. 3층과 9층 구조물은 변위연성요구 값이 비교적 안정적인 거동을 보인 반면 20층 구조물은 동적 불안정성을 야기하는 요소에 의해 민감하게 나타나는 것으로 조사되었다.
개인의 관심사나 사회적 문제를 토론하는 장으로 소셜 네트워크 사이트가 최근 활발하게 쓰인다. 기업에 대한 소식들이 소셜 네트워크 사이트의 사용자들 사이에서 회자되기는 마찬가지다. 이처럼 소셜 네트워크 사이트는 정보가 확산되는 주요 통로로 사용되나, 어떻게 그것이 가능한지에 대한 학문적 이해는 부족한 형편이다. 소셜 네트워크 사이트에서 정보가 전파될 때, 개인과 개인 간의 담화, 혹은 한 개인이 자신의 지인들에게 정보를 알려주는 방법에 따른다. 그런데 이와 같은 개인적 노력으로도 사회적 파장을 불러올 만큼 소셜 네트워크 서비스의 정보 확산은 대단하다. 본 논문은 '정보 매개하기'를 중심으로 어떻게 개인 수준의 정보 전파가 네트워크 수준의 정보 확산을 가져오는지를 이해하려 한다. 특히 정보 매개하기에 있어서 '정보 걸러내기의 효과'의 역할에 관심을 집중했다. 시뮬레이션의 결과를 통해, 정보 매개하기 활동이 정보 전파를 활성화시키며, 나아가 정보 확산에 기여하는 것으로 드러났다. 또한 정보 걸러내기 효과가 있을 때, 매우 작은 확률로 정보 매개하기 활동이 있다고 해도, 그 영향력은 아주 크다는 점을 보였다. 즉, 이미 정보 전파가 있었다는 사실이 다른 사람들의 관심을 끌 수 있다면 비록 소수만이 정보 전파 활동을 하더라도 정보는 아주 빨리 퍼져나갈 수 있다.
과학영재 판별의 대안적 도구로서의 가능성을 찾아보기 위하여 영재 집단과 일반 집단의 뇌파검사를 실시하였다. 뇌파의 주성분 공간분석법인 PCA분석 자료의 집단별 차이점을 이용하여 과학영재 판별지수(Gifted Index: G-Index)를 개발하고 과학영재 판별의 가능성을 탐색하여 보았더니 76% 수준에서의 판별 효과를 얻을 수 있었다. 또 과학영재 판별이 가능한 기타 판별도구 성취도들 간의 상관관계를 바탕으로 하여 회귀분석을 시도한 결과는로 나타났다. 이를 근거로 한 영재 판별 확률식을 제안하면 $$P=\frac 1{1+e^{-[-0.018(TTCT)+0.057(IQ)+1.916(FASP)+0.682(V.T)+0.088(Exp.)+0.034(G-Index)-57.510]}}$$와 같고 이 회귀분석식을 적용한 결과 영재 집단 내에서의 판별 가능성이 95% 수준에서 매우 우수하였다. 따라서 과학영재 판별의 대안적 도구로서의 뇌파검사와 G-Index의 유용성을 확인할 수 있었다.
국내 식품의 수은 함량 실태를 검토하여 우리나라 국민의 중금속 노출수준에 따른 안전성을 평가하고자 하였다. 우리나라 국민 전체의 중금속 노출수준을 파악하기 위하여 Monte-Carlo simulation에 기반을 둔 확률론적(probabilistic) 위해평가를 실시하였다. 노출평가를 통해 추정된 인구집단의 식이를 통한 중금속 노출량으로부터 JECFA에서 제시한 PTWI 대비 위해도(%)를 산출하여 노출수준의 위해정도를 확인하였다. 본 연구에서 중금속 안전성 평가를 위한 대상 식품 선정은 식품의약품안전청에서 2000년대에 수행한 중금속 관련 연구과제 중 중금속 함량 원시자료가 확보된 178 식품 품목, 17,965건에 대하여 실시하였다. 식품섭취량 및 체중은 질병관리본부에서 발간한 '국민건강영양조사 4기 2차년도(2008년)' 자료를 활용하였다. 수은 함량은 농산물이 0.115(과실류)-45.448(버섯류) ${\mu}g/kg$이었고 육류는 3.723 ${\mu}g/kg$, 수산물은 9.344(극피 척색류)-194.914(어류) ${\mu}g/kg$, 가공식품에는 0.680(주류)-4.412(가공식품) ${\mu}g/kg$이었다. 식품을 통한 수은 섭취량은 4.29 ${\mu}g/kg$으로 PTWI 대비 13.6% 수준이었으며, 극단(P95) 섭취량은 12.48 ${\mu}g/day$로 PTWI 대비 39.7% 수준이었다. 따라서, 우리나라 국민의 식이를 통한 수은 노출은 위해우려가 낮은 수준이었으며 이는 제외국과 유사하거나 낮은 수준이었다.
본 논문에서는 망각곡선을 응용한 반복학습시기 설정 및 학습자 수준과 단어 난이도 자동계산 방법이 적용된 영어단어 암기시스템을 소개한다. 우리 시스템은 망각곡선을 사용해서 학습자의 단어암기 횟수에 따라 적절한 반복 주기를 정하고 그 시기에 복습을 요구한다. 학습자가 알고 있는 단어들에 대한 복습시간을 없애고 잊어버릴 확률이 가장 높은 단어들을 우선 적으로 복습하는 것으로 시간을 절약 할 수 있는 것이다. 또 수준에 맞는 난이도의 단어들을 제공함으로써 학습 흥미와 성취도 유지에 기여할 수 있다. 학습자의 수준을 고려하지 않은 난이도의 단어를 무작위로 제공하거나 이미 다른 사람들의 평가에 맞춰진 난이도의 단어들을 제공하는 기존의 시스템과 차별되도록 학습자와 단어 난이도 설정에 온라인 체스게임 랭킹시스템에서 사용하고 있는 "Glicko" 시스템을 적용시켰다. 플레이어간의 대결을 통해서 서로의 실력이 결정되고 매칭되는 이 시스템을 우리는 단어와 사람간의 대결로 시스템에 적용하였다. 그것으로 인해 학습하는 사람의 수준과 단어들의 난이도가 실시간으로 측정되고 학습과정에 반영이 된다. 이 외에 부가적으로 분산학습, 시험형식의 문제풀이의 즉각적인 피드백을 활용하여 영어 단어 암기의 효율성을 극대화 한다.
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서는 노드 간에 라우팅을 수행함에 있어 제어패킷의 전송을 위한 협소대역인 공통 제어 채널을 사용할 경우 무분별한 제어 패킷의 방송형 전송으로 인해 공통제어 채널의 과부화를 유발하고 패킷간의 충돌을 발생시켜 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키고 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷충돌을 감소시키는 효율적인 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. AODV기반의 인지무선 애드혹 네트워크에서 채널을 통한 경로탐색 과정에서 데이터를 전송하기 위한 이웃 노드와의 공통된 채널이 존재하지 않을 경우 제어 메시지를 전송하지 않는다. 그리고 공통된 채널이 존재 할 경우 채널 기여도를 측정하여 채널 기여도가 작을수록 지연 시킨 후 패킷을 전송하게 된다. 또한 제안된 방법에서는 사용가능한 채널의 수와 채널의 안정성 등을 고려한 규칙을 적용하여 제어 메시지 전송을 조절하도록 한다. 이와 같은 세 가지 단계를 통해 경로 탐색에 사용되는 제어 메시지의 수와 제어 메시지 간의 충돌 확률을 감소시킬 수 있고 경로의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 모의실험을 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 경로 탐색할 경우 패킷 충돌이 감소됨을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 스팀주입중력법 (Steam Assisted Gravity Drainage, SAGD)을 이용한 오일샌드 개발 시 적지 선정을 위한 대안적 척도가 제시되었다. 기존 SAGD 공법 적용 시 스팀주입효율이 우수한 지역을 선정하기 위해 비투멘이 함유될 가능성이 큰 고투수성 퇴적층의 누적 층후가 주로 이용되었다. 그러나 고투수성 퇴적층의 누적 층후 외에도 수직 평균거리 또한 스팀주입효율에 큰 영향을 미칠 것으로 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 해당 두 가지 척도(즉, 누적 층후도 및 수직 평균거리)가 SAGD 스팀주입효율에 미치는 영향에 대한 비교 및 분석이 이루어졌다. 이를 위해, 구성 암상 간 특정 전이확률을 기반으로 발생시킨 누적 층후 및 수직 평균거리가 상이한 다양한 가상의 2차원 저류층에 대해 고온 고압 증기 주입 모사를 실시한 후 생성된 스팀챔버의 크기를 비교 및 분석하였다. 2차원 SAGD모사 결과, 투수성 퇴적층의 수직 평균두께가 두꺼운 지역이 누적 층후가 두꺼운 지역보다 더 넓은 범위의 스팀챔버를 형성하는 것을 확인하였다. 따라서 최적의 오일샌드 개발 입지 선정 시, 기존에 이용되고 있던 누적 층후뿐만 아니라 투수성 퇴적층의 수직 평균거리도 함께 고려하였을 때 더욱 적합한 SAGD공법의 최적 입지를 선정할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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