• 기록학연구
• /
• 제51호
• /
• pp.337-375
• /
• 2017

지방고용노동청은 근로감독 등 고유 기능을 수행하는 과정에서 노동사 주제와 관련된 다양한 기록을 생산한다. 그러나 노동사 관점에서 연구에 활용될 가치가 충분한 기록도 폐기되고 있는 실정이다. 따라서 본고는 거시사와 미시사를 고려한 노동사 관점에서 주요 주제와 행위주체를 분류하고, 각각의 주제별로 장기간 보존이 필요한 기록을 예시하였다. 아울러 기록관리기준표의 획기적 개선을 통한 기록 보존기간의 과학화, 연구가치 관점의 '주제 기반 평가 가이드라인' 등 주제 기반 평가 기준 구축, 기능과 주제를 결합한 기록 평가 선별 전략으로의 전환 등을 제안하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
• /
• pp.1641-1649
• /
• 2011

Dynamic response of high-speed railway bridges is important due to the possibility of resonance from continuous and repeated action of high-speed train running. The designer's decision and application affect the result of dynamic analysis significantly, therefore guideline for dynamic analysis is required. On the purpose of the selection of resonable model for dynamic analysis, this study investigated load distribution effect.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.29-37
• /
• 1985

During Severe emergencies which result in the case of outage of large generator units, an automatic underfrequency protection scheme can prevent the system frequency from decaying and improve the system stability. This paper presents methods and results of a study on the optimum load shedding scheme which covering as follows. 1) Detail representation of governor model 2) Determination of optimum load shedding amount 3) Selection of action time settings of UFR 4) Comparsson of load shedding programs By this study, the optimum system operating method was recommended for reliable operation of power system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.404-406
• /
• 2003

행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
• /
• 제14권3호
• /
• pp.103-111
• /
• 1999

To effectively predict the lipophilicity, the aryl hydrocarbon receptor (AhR) affinity, and TEF (Toxic equivalency factor) of dioxins by geometrical descriptors, the multiple linear regression methods with the forward selection and backward elimination were employed with statistical validity. The lipophilicity, the Ah receptor binding affinity, and the toxic equivalency factor of dioxins could be predicted using some geometrical descriptors.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.35.3-35
• /
• 2002

Reinforcement Learning (RL) is one of machine learning methods and an RL agent autonomously learns the action selection policy by interactions with its environment. At the beginning of RL research, it was limited to problems in environments assumed to be Markovian Decision Process (MDP). However in practical problems, the agent suffers from the incomplete perception, i.e., the agent observes the state of the environments, but these observations include incomplete information of the state. This problem is formally modeled by Partially Observable MDP (POMDP). One of the possible approaches to POMDPS is to use historical nformation to estimate states. The problem of these approaches is how t..

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.369-370
• /
• 2009

Robot이 음악에 맞춰 어떤 행동을 하기 위해선 먼저 Acoustic을 이해 할 수 있는 인지 능력이 필요하며 인지한 음악적 내용을 Dance Motion에 가깝게 Action을 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 신호처리와 기계학습을 사용하여 음악의 Tempo를 Tracking하고 이것을 참고하여 행동 Pattern을 결정하는 Dance Robot System을 소개한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.320-327
• /
• 2015

최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.

• 한국조리학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.220-237
• /
• 2014

본 연구는 서울과 경기지역에 거주하며 외식경험이 있는 55세 이상의 노년소비자의 개인가치와 라이프스타일이 외식업체 선택속성에 미치는 영향관계를 파악함으로써 고령화 사회를 목전에 두고 있는 시점에서 외식기업의 경영활동과 그 성과를 극대화 할 수 있는 방안을 마련함에 있어 그 기초적인 자료를 제시하고자 하였다. 기존의 연구논문을 바탕으로 관련 변수를 추출하고 모형과 가설을 설정하여 설문조사를 통해 본 연구의 결과는 노년소비자가 라이프스타일 활동지향형 요인 즉, 최신의 경향과 유행을 따르며 새로운 일에 도전하는 것을 즐겨하는 편이며, 때로는 열정적인 즐거움을 경험하고 싶어 하는 것으로 나타났다. 또한 외적가치를 지향하는 노년소비자는 라이프스타일에 있어서 비교적 다양한 형태를 나타내는 것으로 나타났으며, 원칙지향형은 편안하게 이야기할 수 있으면서 조용하고 휴식을 취할 수 있는 주변사람들로부터 평판이 좋은 곳을 주로 선택하며 활동지향형은 부대시설이나 노인 특가 할인된 메뉴와 서비스가 친절하며 가격이 저렴하다면 다소 멀어도 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 노년소비자의 개인가치와 라이프스타일에 따라 외식업체 선택속성 기준이 달라질 수 있다는 것을 의미하는 것으로 보다 전국적인 범위로 외식업체를 직접 방문하여 노년소비자를 대상으로 한 보완적인 연구를 바탕으로 노년외식소비자가 지향하는 가치와 외식업체 선택속성을 파악함으로써 향후 외식 기업의 활성화와 노년소비자 시장의 마켓팅 전략 수립에 긍정적인 영향을 가져올 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권4호
• /
• pp.433-447
• /
• 2023

이상기후와 댐 시설의 노후화로 인해 댐에 대한 위험관리 요구가 증대되고 있다. 하지만 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획에서는 단일호우사상에 의해 댐 붕괴가 발생한 경우만을 다루고 있다. 이에 본 연구에서는 연속호우사상으로 인한 댐 하류부의 피해 발생 상황을 모의하고, 각각의 상황에 대한 최적 대피소를 선정하여 저수지·댐 등의 붕괴에 따른 비상대처계획 수립 방안을 제시하였다. 충주댐 유역을 대상으로 500년 빈도의 확률강우량이 연속적으로 발생하는 거대강우 시나리오를 정의하고, 이로 인해서 발생하는 거대홍수량을 산정하였다. 거대강우 시나리오가 충주댐에 발생하였을 때 무피해방류량 이상의 방류로 인해서 하류부에 침수피해가 발생하는 경우 (시나리오 A)와 댐 붕괴가 발생하는 경우 (시나리오 B)로 나누어 하류부에 발생하는 피해를 분석하였다. 2개의 시나리오에 따른 침수피해를 분석한 결과, 시나리오 A에서의 침수면적은 50.06 km²이며, 시나리오 B에서의 침수면적은 약 6.1배 큰 307.45 km²로 나타났다. 침수피해가 발생한 하류부 지역 중 시가화 지역의 비율이 높은 충주시를 대상으로 행정구역별 최적 대피소를 선정하였다. 국내·외 대피소 선정기준들을 이용하여 7가지 대피소 평가지표들을 설정하였으며, 계층화(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기법을 활용하여 대피소 대안들을 평가하였다. 각 시나리오별로 최적 대피소를 선정한 결과, 선정된 6개의 최적 대피소 중에서 5곳이 학교로 선정되었다. 본 연구에서는 기존의 비상대처계획에서 고려되지 않았던 연속호우 사상에 의한 상황을 추가적으로 고려하였으며, 본 연구의 결과는 추후 비상대처계획 수립 시 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.