KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
성공적인 소프트웨어 개발은 QCD에 의해 결정되며, 그 중 Quality는 Cost와 Delivery를 결정하는 핵심요소이기도 하다. 그리고 소프트웨어의 규모와 복잡도가 증가함에 따라 quality의 조기 확보의 중요성이 점차 커지고 있다. 이러한 관점에서 개발 후 결함을 찾아내고 수정하는 것보다 결함예방을 위해 더 많은 노력을 기울여야 할 것이다. 결함 예방을 위해서는 peer review, testing과 같은 결함 식별활동과 함께 기존에 발생된 defect 에 대한 분석을 통해 발생 가능한 결함의 주업을 차단하는 활동이 필요하며, 이를 위해 기존의 품질 데이타의 조직화 및 활용이 필요하다. 소프트웨어의 품질 예방을 위한 방법으로 system safety 확보를 위해 사용되고 있는 FMEA를 활용할 수 있다. SW-FMEA(Software Fault Mode Effect Analysis)는 예측을 통해 결함을 예방하는 방법으로, 기존에는 요구사항 분석 및 설계 시 많이 활용되어 왔다 이러한 SW-FMEA는 개발 활동을 통해 측정되는 정보를 활용하여, 분석, 설계, 나아가 peer review나 testing 둥 개발 및 관리 활동에 적용하여 결함예방 (defect prevention) 의 수단으로 활용 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 시스템 분석, 설계에 focusing된 SW-FMEA를 변형하여 product 결합뿐 아니라, 개발과정 중 발생할 수 있는 fault를 줄일 수 있는 결함 예방 model을 제안한다.
웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
Sound quality and NVH-issues(Noise, Vibration and Harshness) of vehicles has become very important for car manufacturers. It is interpreted as among the most relevant factors regarding perceived product quality, and is important in gaining market advantage. The general sound quality of vehicles was gradually improved over the years. However, today the development cycles in the automotive industry are constantly reduced to meet the customers' demands and to react quickly to market needs. In addition, new drive and fuel concepts, tightened ecological specifications, increase of vehicle classes and increasing diversification(increasing market for niche vehicles), etc. challenge the acoustic engineers trying to develop a pleasant, adequate, harmonious passenger cabin sound. Another aspect concerns the general pressure for reducing emission and fuel consumption, which lead to vehicle weight reductions through material changes also resulting in new noise and vibration conflicts. Furthermore, in the context of alternative powertrains and engine concepts, the new objective is to detect and implement the vehicle sound, tailored to suit the auditory expectations and needs of the target group. New questions must be answered: What are appropriate sounds for hybrid or electric vehicles? How are new vehicle sounds perceived and judged? How can customer-oriented, client-specific target sounds be determined? Which sounds are needed to fulfil the driving task, and so on? Thus, advanced methods and tools are necessary which cope with the increasing complexity of NVH-problems and conflicts and at the same time which cope with the growing expectations regarding the acoustical comfort. Moreover, it is exceedingly important to have already detailed and reliable information about NVH-issues in early design phases to guarantee high quality standards. This requires the use of sophisticated simulation techniques, which allow for the virtual construction and testing of subsystems and/or the whole car in early development stages. The virtual, testing is very important especially with respect to alternative drive concepts(hybrid cars, electric cars, hydrogen fuel cell cars), where complete new NVH-problems and challenges occur which have to be adequately managed right from the beginning. In this context, it is important to mention that the challenge is that all noise contributions from different sources lead to a harmonious, well-balanced overall sound. The optimization of single sources alone does not automatically result in an ideal overall vehicle sound. The paper highlights modern and innovative NVH measurement technologies as well as presents solutions of recent NVH tasks and challenges. Furthermore, future prospects and developments in the field of automotive acoustics are considered and discussed.
스마트폰과 같이 일상에서 이미 익숙하게 사용하는 제품이나 서비스에 있어 이미 드러난 사용자 니즈가 많은 만큼 드러나지 않는 니즈도 많아진다. '익숙한 불편함'을 알아채고 해결함으로써 기존의 제품 혹은 서비스에 대한 가치 확장의 기회를 끌어낼 수 있다. 숨은 니즈에 대한 다양한 연구들이 있었으며 그 결과 숨은 니즈에 대한 개념정의와 이를 알아내기 위한 방법들이 제시되었다. 그러나 기존 숨은 니즈에 관한 연구들은 주로 새로운 제품이나 서비스 개발에 초점이 맞춰져 있기 때문에 이미 익숙해진 사용에 있어서의 숨은 니즈를 다루기에는 어려운 점이 있다. 이에 익숙한 사용에서의 드러나지 않는 니즈에 대해 가설적으로 재정의하고 이를 알아내기 위해 새로운 방식으로 접근해보고자 한다. 숨은 니즈는 사용자의 표현 범위 밖에 존재하고 명백하게 설명하기 복잡한 문제로 지표 수준에서 다루기 어렵다. 이러한 이유에서 모든 설명을 배제한 사용자 행동 데이터로써 선택한 기본 데이터의 형태는 스마트폰의 스크린 샷이다. 또한 비정형 데이터 기반 정성적 분석의 한계를 극복하기 위해 정성코딩 기법을 사용하여 개별 데이터들에 규칙과 패턴을 부여하고자 한다. 사용자의 숨은 니즈를 이해할 수 있는 유의미한 단서들을 끌어내고 실제 시장동향과의 관련성 검토를 통해 숨은 니즈를 발견하는 방법으로써의 작동 가능성을 확인할 수 있다. 본질적으로 체계화하기 어려운 과제이지만 향후 다른 제품, 서비스 디자인의 숨은 니즈 발견에 있어 참고 가능한 하나의 프레임이 될 수 있을 것으로 기대된다.
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
화학설비의 노후화·고도화·복합화 등으로 인해 설비의 점검, 보수 또는 정비 작업 등의 비일상 작업이 증가하고 있으며, PSM 대상 화학제품제조업 사업장에서의 지난 10년간 발생한 1,483건의 사고 중 비일상 작업 중에 발생한 사고가 전체의 56%(932건)를 차지하여 일상 작업보다는 비일상 작업 중에 더 많은 사고가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 특히 공장 운전의 경제성 및 효율성을 위하여 공장 전체를 정지시키지 않고 일부 설비를 정지시킨 후 운전 중인 설비와는 격리한 상태로 점검, 보수 또는 정비 작업을 수행하는 경우가 있다. 따라서 첫째, 화학공장의 취급물질, 운전조건, 설비의 위험도 등을 기준으로 격리 표준(Baseline Isolation Standard)을 수립하여 안전한 격리 방안을 선정하여야 한다. 둘째, 현재 국내 법규 및 기준 상에는 구체적인 격리 표준의 필요성을 제시하지 않고 있으므로 격리 표준의 마련을 제도화하는 것이 필요하다. 이러한 기술적·제도적 개선을 통하여 화학공장 설비에서의 화학물질의 누출에 의한 화재·폭발·중독 사고를 예 방하여야 한다.
미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.
연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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