본 연구는 외식업체 빅 블러 현상과 키오스크 도입에 따른 이용고객의 주관적 인식을 파악하고자 서울지역 외식경영학과 대학원생을 대상으로 Q방법론을 적용하였다. 분석결과, 5가지 유형으로 도출되었다. 구체적으로, 제 1유형(N=6) : 빠른 결재와 다양한 주문 선호 형 (Fast payment and various order preference types), 제 2유형(N=6) : 적립 할인 혜택 선호 형 (Earning discount benefits preference type), 제 3유형(N=3) : 간편 주문 선호 형 (Simple order preference type), 제 4유형(N=2) : 직원 서비스 선호 형 (Employee service preference type), 제 5유형(N=3) : 안전 결재 선호 형 (Safety payment preference type)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 향후 외식업체 빅 블러 현상에 관한 연구에서는 많은 문헌과 실증연구를 바탕으로 보다 세밀한 Q방법론적인 질문과 분석기법으로 수정 보완하여, 응답자들의 다양한 의견을 보다 구체적이며 객관적으로 분석하고자 한다.
802.16e에 기반한 OFDMA 물리층 분석을 위한 분석 장비 개발에 있어, 하드웨어 구성 및 신호 특성 분석 알고리즘에 관한 방법론에 대해 기술하고 구현결과를 분석한다. 최근 디지털 통신 신호의 발달과 함께 이를 분석하는 계측기의 신호분석에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있다. 신호분석에 대한 수요의 급속한 증가에 따라 광대역 디지털 신호처리 모듈을 이용한 광대역통신 신호 특성 분석이 가능한 신호분석 장비를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 광대역통신 신호 특성 분석이 가능한 장비를 고안하기 위하여 첫째, OFDMA의 기본이론을 학습하고, 둘째 OFDMA 송/수신기 구조를 검토하였으며 셋째, 광대역 디지타이져를 구현하였다. 광대역 통신기법 중 OFDMA에 기반한 Wimax 신호분석 알고리즘을 설계하여 I, Q신호를 통한 Wimax 물리층 분석 SW구현을 제안하였다. IF다운 컨버터는 스펙트럼 분석기의 수신 모듈 및 LO발생 모듈을 이용하였으며, I, Q 데이터에 의한 WiMAX 신호분석 알고리즘을 통해 정량적 분석결과를 도출 하였다.
EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID 시스템의 Q-알고리즘에서는 슬롯-카운트 매개변수인 $Q_{fp}$ 값에 대한 초기 값이 정의되어 있지 않고, 슬롯-카운트의 크기를 증감시키기 위한 매개변수인 가중치 C의 값이 정해져 있지 않다. 따라서 태그의 수가 적은 상태에서 초기 $Q_{fp}$ 값을 크게 하면 빈 슬롯이 많이 발생하고, 태그의 수가 많은 상태에서 초기 $Q_{fp}$값을 적게 하면 충돌이 많이 발생한다. 또한 적절하지 못한 가중치를 선택할 경우 빈 슬롯 또는 충돌 슬롯이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어지므로 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 태그 수를 추정하여 최적의 초기 $Q_{fp}$ 값을 할당하고 현재의 슬롯-카운트 크기에 따라 가중치를 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다.
본 연구는 최근 전력화가 완료되어 양산이 진행 중인 K5 방독면에 대한 공정품질 수준을 평가하기 위하여 통계적 공정관리 기법을 활용하여 양산 단계 및 로트 별 분석을 수행하였다. 렌즈의 접착강도는 K5방독면의 기술적 요구사항 중 유일하게 생산 공정 간 평가하는 항목으로, 초도 및 2차 양산간 획득된 고무안면부와 렌즈 사이의 접착정도를 측정한 시험결과를 바탕으로 기술통계 및 통계적 공정관리 기법을 적용하여 분석하였다. 기술통계 분석결과에 따르면 초도 양산 대비 2차 양산 공정에 대한 결과가 더 좋음을 나타내고 있었다. 통계적 공정관리 기법인 관리도 분석과 공정능력지수에 대한 양산 단계 별 분석결과, 공정품질 수준 또한 양산이 진행됨에 따라 향상되고 있음을 확인 할 수 있었다. 이는 공정이 점차 안정화 되고 업무 숙련도에 의해 개선이 되고 있음을 보여주고 있었다. 이에 초도 및 2차 양산 간 획득된 성능시험 결과를 바탕으로 향후 3차 양산을 위한 기초자료로서 활용하고자 한다. 더불어 린6시그마의 DMAIC[Define(정의)-Measure(측정)-Analyze(분석)-Improve(개선)-Control(관리)] 방법론을 통해서 K5방독면의 품질향상 등의 목표달성을 수행할 예정이다.
본 연구는 Q방법론을 통해 공직선거운동의 전광판 광고에 대한 주관적 수용형태의 특성과 함의를 알아보고, 이에 따라 공직선거운동 과정에 있어서 전광판 광고의 효용성을 제고할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 이에 본 연구는 기존의 연구방법론에서는 간과하기 쉬운 개별 응답자의 주관적 인식을 객관적으로 측정할 수 있는 Q방법론을 활용하여 공직선거 광고에 대한 수용자의 인식유형을 다각적인 방향에서 분석함으로써 향후 실증적 연구를 위한 탐색적 과정을 제시하였다. 분석 결과, 공직선거 광고에 대한 인식은 공직선거의 정치 현상을 쉽게 인식하기 위한 광고기법 개선형, 공직선거에서 유권자들의 관심을 유발하기 위한 관심 유발형, 그리고 공직선거를 통해 유권자와 소통하기 위한 진실 유도형 등 3가지 유형으로 분류되었다. 이와 같은 수용인식의 구분을 통해 함의할 수 있는 것은 공직선거 광고에 대한 수용자들의 인식이 단순히 전광판 광고의 홍보적 측면보다는 활용성과 참여성 그리고 광고효과에 깊은 관심을 갖고 있다는 것이다. 따라서 디지털 시대의 선거환경 속에서 전광판 광고의 효용성 제고를 위해서는 정당이나 후보자들 뿐만 아니라 수용자들을 포함하여 공직선거 광고의 효과, 선거공약을 활용한 광고기법의 긍정적 활용 그리고 활성화 방안에 대하여 보다 더 포괄적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
소백산 천동계곡 삼림의 식물군집구조분석을 위하여 20개소에 조사구(1개조사구당 20$\times$25m)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAM에 의한 classification과 DCA ordination기법을 적용하여 분석하였고 환경인자와 식생과의 관계를 CCA기법으로 분석하였다. TWINSPAN 과 DCA에 의하여 4개 군집인 소나무군집, 굴참나무-신갈나무-소나무군집, 신갈나무군집, 물푸레나무군집으로 분리되었다. 교목상층군의 천이는 소나무$\longrightarrow$신갈나무, 굴참나무$\longrightarrow$물푸레나무로 추정되었다. CCA에 의한 ordination분석에서는 토양내의 pH. 유기물함량, $Ca^{++}$함량, $Mg^{++}$함량과 제 1, 2축과의 상관성이 인정되었고, 유기물, $Mg^{++}$함량과 물푸레나무군집 그리고 pH와 소나무군집과의 상관관계가 인정되었다. 그러나 환경인자와 수종과의 관계는 명료하지 않았다.
현재 우리나라에서 사용되고 있는 강우-유출모형은 하도추적 방식을 모형 내에 내장되어 있는 해석절차나 유역내 모든 관거 및 하도에 일괄하여 적용하는 방식으로 되어있어 도시유역과 같이 관거와 하도가 복합적으로 구성되어 있는 경우 적절한 해석방식의 채택이 힘든 실정이다. 따라서 본 연구에서는 관거 및 하도의 개별적인 해석이 가능한 2009년 하천설계기준의 도시유역 유출해석 모형으로 포함된 FFC2Q모형을 이용하여 관거와 하도가 복합적으로 구성되어 있는 홍제천 유역을 선정하여 흐름이송 해석방법을 다양하게 설정하여 강우-유출 특성을 분석하고 실측자료에 대한 모의 방식별 분석결과에 대한 적합도를 분석하였다. 적합도 분석결과 하도에 Muskingum-Cunge법, 관거에 Kinematic-Wave법을 적용하여 흐름이송해석을 하는 경우가 가장 적합한 것으로 나타났다.
강화학습의 기법 중 Q-Learning은 주어진 상태에서 행동을 수행하면서 미래의 효율적인 기댓값을 예측하는 Q 함수를 학습하면서 최적의 정책을 학습하는 것이다. Q-Learning은 강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 활용하고 있다. 본 논문에서는 Q-Learning을 바탕으로 정책과 보상을 설계하여 효율적인 경로를 선택하고 학습하는 효용성에 대하여 연구하였다. 또한 Frozen Lake 게임의 8x8 그리드 환경에 동일한 학습 횟수를 적용하여 기존 알고리즘 및 처벌 보상 정책과 제시한 처벌강화 정책의 결과를 비교하였다. 해당 비교를 통해 본 논문에서 제시한 Q-Learning의 처벌강화 정책이 통상적인 알고리즘의 적용보다 학습 속도를 상당히 높일 수 있는 것으로 분석되었다.
차분 공격 및 선형 공격은 강력한 블록 암호 분석 기법으로 블록 암호 알고리즘의 안전성을 평가하는 중요한 도구로 여겨지고 있다. 따라서 블록 암호 설계자들은 차분 공격과 선형 공격에 안전한 블록 암호를 설계하고자 노력해 왔다. 본 논문에서는 세 가지의 새로운 블록 암호 구조를 소개하며, 한 라운드 함수의 최대 차분 구확률(최대 선형 확률)이 p(q)이고 라운드 함수가 전단사 함수일 때, 세 가지의 블록 암호 구조의 차분 확률(선형 확률)의 상한 값이 $p^2(q^2),\;2p^2(2q^2)$으로 유계할 최소 라운드를 증명한다.
강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 사용되고 있는 Q-Learning은 현재 상태에서 취할 수 있는 행동의 보상 중 가장 큰 값을 선택하는 Greedy action을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 에이전트를 학습시키는 기법이다. 본 논문에서는 Frozen Lake 8*8 그리드 환경에서 Q-Learning을 사용하여 에이전트의 학습 속도를 높일 수 있는 정책에 관하여 연구하였다. 또한, Q-learning 의 기존 알고리즘과 에이전트의 행동에 '방향성'이라는 속성을 부여한 알고리즘의 학습 결과 비교를 진행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 Q-Learning 정책이 통상적인 알고리즘보다 정확도와 학습 속도 모두 크게 높일 수 있는 것을 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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