국제해사기구(IMO)는 해상에서의 안전과 보안, 환경의 보호를 위해 선박의 출항에서 입항에 이르기까지 항해와 관련된 정보를 전자 적인 방법으로 조화롭게 공유 통합 표현 분석하기 위해 e-Navigation 이라는 전략적 추진체계를 수립, 채택, 실행을 진행하고 있다. 본 논문에서는 e-Navigation의 실효적 시행에 대비하여 국내에서 운영 중인 GICOMS에 요구되는 개선방안 및 추가 시스템을 식별하기 위한 구조모델을 수립하는데 목적이 있다. 이를 위해서 GICOMS의 문제점을 조사하고, 전문가그룹의 브레인스토밍(brainstorming) 과정을 통해 GICOMS 개선을 위한 9개의 추진과제를 도출하였다. 이들 과제에 대하여 퍼지구조모델(FSM, Fuzzy Structural Modeling)을 이용하여 의식구조를 분석하고 요소 간 상호관계를 파악할 수 있는 구조모델을 제시하였다. 그 결과 GICOMS 개선방안 으로 "GICOMS 고도화"가 최상위층레벨 요소로 파악되었고, 최하층레벨은 "정보생산체제 개선", "정보제공방안 개선", "GICOMS와 VTS 상호연동"과 "글로벌 안전협력 네트워크 구축"으로 나타났다. 중간층레벨은 "e-Navigation 대응체계 구축", "해양사고예방체계 강화", "VMS 기능 고도화"와 "이용 활성화"로 파악되었다. 특히 최종목표인 "GICOMS 고도화"는 "VMS 기능 고도화"와 "이용 활성 화" 항목으로부터 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구축한 GICOMS 고도화 구조모델을 기반으로 최첨단 IT를 활용한 시설 장비 전문인력의 개선 및 보강과 해양종사자 중심의 이용자 전환 등의 고도화 방안을 제시하였다.
도시광장은 지역사회 모임이나 시장, 공연, 정치집회 및 기타 이벤트 등 다양한 활동이 행해지는 곳으로, 도시 내에서 다양한 유형으로 나타난다. 그럼에도 불구하고 대부분의 도시광장은 광장 유형별로 다르게 나타나는 방문객의 이용행태 및 이용만족에 대한 고려가 미비한 채 획일적으로 계획되어왔다. 본 연구에서는 서울에 위치한 일반광장 중 중심대광장을 대표하는 광화문광장과 근린광장을 대표하는 금빛공원광장을 중심으로 방문객 만족도에 영향을 미치는 설계요인과 세부 요소를 분석하여 도시광장 유형별 설계 시 중점적으로 고려해야 하는 방안을 제안하였다. 각 광장에서 수집한 설문조사 결과는 요인분석, 회귀분석, 퍼지이론 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 도시광장 설계요소 만족요인은 어메니티, 이용성, 공간특성, 문화성, 쾌적성요인으로 구분되었다. 둘째, 광화문광장의 공간이용 만족도에 영향을 미치는 요인은 어메니티요인, 쾌적성요인, 공간특성요인 순으로 나타났으며, 금빛공원광장의 공간이용 만족도에 영향을 미치는 요인 쾌적성요인, 어메니티요인, 이용성요인, 공간특성요인 순으로 나타났다. 셋째, 도시광장의 설계요소에 대한 만족요인별 만족순위를 퍼지이론을 통해 비교한 결과, 광화문광장은 어메니티요인 중 광장의 청결도에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 금빛공원광장은 쾌적성요인 중 광장의 수목에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 이와 같이 본 연구에서는 중심대광장과 근린광장의 이용객 만족도에 영향을 미치는 설계요소를 비교하였다. 연구의 결과는 이용객 만족을 고려한 도시광장 설계 및 계획에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
인적오류 예방은 해양사고 예방에 가장 중요한 이슈로 현재 인식되고 있다. 현재 이러한 인적오류를 예방하기 위한 다양한 과학적인 기법들이 등장하고 있으나, 실제 인적오류를 예방할 수 있는 기법은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 그 이유는 인적오류의 발생 원인과 특징이 사람을 대상으로 하기 때문에 실로 방대하고 원인식별이 어려우며, 원인과 결과 사이의 인과관계 구축에는 한계가 있기 때문이다. 기존 개발된 다양한 기법들은 이론적으로는 완벽할 수 있으나, 실제 방대한 원인과 결과 사이에 형성된 연계체인을 모두 흡수하기가 곤란하기 때문이다. 현재 IMO의 공식안전성평가(FSA) 기법이 해상분야에 널리 적용되고 있으나 구체적으로 어떠한 기법을 적용하여 인적오류를 적용할 수 있는지에 대해서는 아직도 애매모호한 실정이다. FTA, ETA, FEMA, SWIFT 등 다양한 분석기법의 등장과 AI, Fuzzy, MMC, Kalman 등 기초과학분야의 기본적인 이론과 기술을 적용할 수 있으나 인간의 인적오류 식별과 분석 및 평가와 예측에는 한계가 있는 것이 현재의 실정이다. 한편 최근에는 기존에 많은 문제점을 내포하고 있는 것으로 고려되었던 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)가 다시 분석과 예측 분야에 등장하고 있는데, BN의 장점을 수용하고 단점을 해결할 수 있는 방법들이 연구되고 있기 때문이다. BN의 장점은 전방추론과 후방추론을 적용하여 사고의 원인과 결과를 분석한 후, 이에 대한 해결 방안을 식별할 수 있기 때문이다. BN의 단점은 이진(binary) 구조의 데이터만을 수용할 수 있기 때문에 상관 변수들이 방대한 경우 계산시간이 방대해지고 이를 모두 수용할 수 있는 방법이 없기 때문이다. 따라서 BN 구조를 어떻게 설계하는냐가 최근의 이수로 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 제 문제점을 고찰하고 인적오류 모델 개발에 최적인 방법 또는 기술을 모색하는데 있다.
본 연구에서는 다종의 센서 데이터 및 시간 정보를 융합 활용하여 횡단보도 내에서 보행자의 안전 보행을 보조하는 시스템에 대한 설계와 시스템 성능 검증을 통한 안전 보행 보조를 지원하고자 한다. 따라서 설계한 보행자 안전 보조 시스템의 기본 동작 시나리오에 대한 연구 수행 및 시스템 동작을 위한 퍼지 제어를 수행하였고 더불어 환경 인식 및 시간 정보를 적극 활용하기 위하여 각 센서 데이터 처리를 위하여 미디언 필터링을 포함한 필터 처리를 적극 활용하였고, 이를 바탕으로 시간 정보를 첨부하여 최종적인 시스템 동작 알고리즘을 완성하였다. 추가적으로 활용하고 있는 센서들의 측정값은 기본적으로 불확실성을 내포하고 있기에 센서 결과 데이터를 융합하여 최소한의 신뢰성을 부여하고자 하였으며, 이를 간단한 실험 장비를 이용하여 검증하였다.
선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소를 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 FSM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 시뮬레이션 기간을 20년간(1993-2012)으로 설정하여 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델에 대해 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구는 퍼지계층분석법을 이용하여 현재 복잡한 구조로 이루어진 경기도의 항만 거버넌스에 대한 최적 대안 도출하고 시사점을 제시한 연구이다. 선행연구를 토대로 항만 운영의 고도화, 항만의 적기개발, 항만 안전관리, 지역과의 상생발전을 항만 거버넌스의 주요 역할로 선정하였다. 그리고 경기도의 항만 거버넌스 재정비 방안으로서 국가주도형 항만공사와 중앙-지방 연합형 항만공사를 대안으로 선정하여 각 역할에 대한 중요도를 분석하였다. 그 결과 항만 운영의 고도와, 항만의 적기개발, 항만 안전관리 측면에서 국가주도형 항만공사 설립이 타당한 것으로 나타났으며 지역과의 상생발전 측면에서는 중앙-지방 연합형 항만공사 도입이 타당한 것으로 제시되었다. 따라서 경기도의 항만산업 활성화를 위해 단일화된 거버넌스 구조로서 지자체가 참여하는 국가주도형 항만공사 설립 방안을 제안하였다.
멀티미디어 표준안으로 제안된 MPEG-4는 객체기반 부호화 방식으로서, 객체를 효율적으로 분할하는 것은 MPEG-4에 있어 중요한 관건이다. 지금까지 이 분야에 대한 연구는 주로 rigid object를 대상으로 하였으나, 본 논문에서는 non-rigid object, 특히 구름이나 연기와 같은 non-rigid object를 대상으로 하여 효율적인 영역 분할 방식을 연구하였다. Non-rigid object는 모양이나 크기가 일정치 않으며 시간에 따라 형태도 변형되므로 정확히 분할해내는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이를 효율적으로 극복하기 위해 정지 영상에서는 watershed 알고리즘을 사용하여 non-rigid object를 분할해 주었다. 그리고 동영상에서는 intra-frame segmentation과 inter-frame segmentation을 통해 연속되는 프레임 내 관심 있는 객체의 경계선을 자동으로 추출해 주었다. 이 때 영상 내 경계 정보와 영역 정보 각각에 가중치를 두어 원하는 객체를 보다 정확히 추출해 주었다.
본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.
인간이 그린 그림은 자신의 심리적 상태와 성격, 정서적인 갈등과 같이 자기표현을 나타낸다. 그림을 통해서 색채 정보와 그린 물체의 위치를 통하여 그린 사람의 심리 상태를 파악하고 치료 할 수 있다. 이러한 그림 치료를 통해서 갈등을 조정하고, 자기 표현과 승화 과정을 통해 자아의 성장 과정을 도울 수 있고, 내담자들의 객관적이고 의식적인 서술만으로 파악하기 어려운 문제를 그림을 통해 무의식 세계를 쉽게 알 수 있다. 본 논문에서는 인간이 그린 그림에서 색채정보와 물체의 위치 정보를 분석하고 퍼지추론 규칙을 이용하여 감성 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간 구성에 따른 심리상태에 적용한 결과, 제안된 감성 분석 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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