본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권3호
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pp.33-50
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2020
Knowledge recipes are packages of knowledge which arise from the process of combining the knowledge assets in the organization in distinctive ways. This involves converting them into useful outputs which are the ideal core competitive advantage enablers for companies. The major objective of this study was to propose a knowledge recipe for financial-sector state corporations in Kenya. The study adopted a convergent parallel mixed methods research design. Quantitative and qualitative data were collected using questionnaires and key informant interviews. The target population of the study was 1574 respondents drawn from all financial state corporations. A multistage sampling technique was used for the study. The first phase involved purposive sampling of the organizations to be studied whereby the four state corporations namely: Capital Markets Authority, Competition Authority of Kenya, Kenya Investment Authority, and Kenya Revenue Authority were identified. The second phase entailed stratified sampling of the respondents in three strata namely senior management team, knowledge management team, and general staff. The authors used a census of all senior management team and knowledge management staff while a simple random sampling technique was used for the general staff. By use of the Krejcie and Morgan table, the actual sample size was 358 respondents from all the four organizations. Data were collected using questionnaires and interview schedules. The qualitative data were analyzed using content analysis while the quantitative data were analyzed by the use of Ms. Excel and VOSviewer and presented using pie charts, bar graphs, and tables. The response rate for this study was 257 (72%). The study revealed that while most employees in the financial sector organizations understand their knowledge needs, knowledge types, knowledge uses and knowledge gaps, they do not have a universal knowledge recipe to facilitate effective knowledge management in their organizations. Consequently, the authors propose a universal knowledge recipe for the state corporations in the financial sector in Kenya. The ingredients of the recipe are legal-knowledge (18%), financial knowledge (15%), administrative knowledge (11%), best practice (10%), lessons learnt (8%), human resource knowledge (8%), research and statistics knowledge (7%), product knowledge (6%), policy and procedure knowledge (5%), ICT knowledge (4%), investor knowledge (3%), markets knowledge (2%), general knowledge (2%) and regulatory framework knowledge (1%).
연안해역의 부영양화, 빈산수괴 형성 그리고 유해적조류 출현과 같은 수질오염은 하계 담수의 대량유입에 의해 빈번하게 발생한다. 따라서 연안해역의 수질오염 현상을 정확히 예측하기 위해서는 담수가 해수유동에 의해 이송-확산되어 해역수질 및 생태계에 미치는 영향범위에 대한 예측 및 분석기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 연안해역 해수유동과 담수 확산을 쉽게 예측하고, 그 결과를 효과적으로 검토할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 3차원 유한요소모형을 사용하여 조석에 의한 해수유동을 계산하였고, 담수 확산 계산에는 통계학적인 개념을 이용하여 담수 입자의 운동을 묘사하는 2차원 Random-Walk 모형을 사용하였다. 개발된 시스템을 이용하여 목포해역의 2차원 조류 분포와 담수 확산을 모의하였다. 사용한 입자추적모형의 검증을 위해 다른 이송확산 수치해석 방법에 의한 결과 및 1, 2차원 해석해와 비교하였다. 본 연구에서 개발한 예측시스템은 GUI 환경에서 작동되므로 누구나 쉽게 자료의 입력 및 수정이 가능하며, 계산된 모형결과를 그래픽을 이용해 효과적으로 가시화 하여 계산결과를 누구나 쉽고 정확하게 볼 수 있다. 따라서 본 시스템을 이용하여 연안해역으로 유입되는 담수의 확산 범위를 수시로 예측하여 신속하게 대책을 수립한다면, 오염된 담수유입으로 인한 인근해역의 환경피해를 줄일 수 있을 것이다.
본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
본 연구에서는 무선 인터넷 서비스를 위한 전송계층 프로토콜인 TCP, T/TCP와 WTP의 특징을 비교.분석한다. 우선 무선구간에 가장 적합한 WTP를 제한된 자원을 가진 무선 단말기상에 탑재하기 용이하도록 코루틴 모델을 기반으로 하나의 쓰레드로 구현하고 이를 Nokia, Kannel 그리고, WinWAP 의 기존 구현물과 상호 동작시켜 호환성을 검사한다. 그리고, 무선환경에서의 패킷손실을 잘 표현할 수 있는 길버트(Gilbert) 모델을 기반으로 구현물의 트랜잭션 성공률(throughput) 및 수행시간(system response time)을 측정하여 기존의 TCP, T/TCP와 비교한다. 그 결과, WTP는 트랜잭션 성공률과 수행 시간에 있어서 기존의 프로토콜에 비해 높은 성능을 보였다. 특히, 연속적인 에러가 발생하며 패킷손실률이 비교적 높을 때, WTP는 T/TCP와 TCP에 비해 매우 높은 트랜잭션 성공률을 나타냈으며, 10배 이상 빠른 수행 시간을 보였다. 이는 WTP가 다른 프로토콜에 비해 적은 개수의 패킷으로 하나의 트랜잭션을 수행하고 패킷 손실로 인한 타임아웃 발생 시, 타이머 값을 exponential backoff를 적용하지 않고 일정한 값을 유지하기 때문이다. 또한, 무선환경에 최적화된 WTP의 재전송 횟수를 결정하기 위한 실험을 통해, 가장 적절한 재전송 횟수가 5~6회임을 알 수 있었다.
고밀도 FeRAM (Ferroe!ectric Random Access Memory) 소자를 개발하기 위해서는 강유전체 물질을 이용한 안정적인 스텍형의 커패시터 개발이 필수적이다. 특히 $(Bi,La)_4Ti_3O_{12}$ (BLT) 강유전체 물질을 이용하는 경우에는 낮은 열처리 온도에서도 균질하고 높은 값의 잔류 분극 값을 확보하는 것이 가장 중요한 과제 중의 하나이다. 불행히도, BLT 물질은 a-축으로는 약 $50\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 높은 잔류 분극 값을 갖지만, c-축 방향으로는 $4\;{\mu}C/cm^2$ 정도의 낮은 잔류 분극 값을 나타내는 동의 강한 비등방성 특성을 보인다. 따라서 BLT 박막에서 각각 입자들의 크기 및 결정 방향성을 세밀하게 제어하는 것은 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 16 Mb의 1T/1C (1-transistor/1-capacitor) 형의 FeRAM 소자를 BLT 박막을 적용하여 제작하였다. 솔-젤 (sol-gel) 용액을 이용하여 스핀코팅법으로 BLT 박막을 증착하고, 후속 열처리 공정을 RTP (rapid thermal process) 공정을 이용하여 수행하였다. 커패시터의 하부 전극 및 상부 전극은 각각 Pt/IrOx/lr 및 Pt을 적용하였다. 반응성 이온 에칭 (RIE: reactive ion etching) 공정을 이용하여 커패시터를 형성시킨 후, 32k-array (unit capacitor: $0.68\;{\mu}m$) 패턴에서 측정한 스위칭 분극 (dP=P*-P^) 값은 약 $16\;{\mu}C/cm^2$ 정도이고, 웨이퍼 내에서의 균일도도 2.8% 정도로 매우 우수한 특성을 보였다. 그러나 단위 셀들의 특성을 평가하기 위하여 bit-line의 전압을 측정한 결과, 약 10% 정도의 커패시터에서 불량이 발생하였다. 그리고 이러한 불량 젤들은 매우 불규칙적으로 분포함을 확인할 수 있었다. 이러한 불량 원인을 파악하기 위하여 양호한 젤과 불량이 발생한 셀에서의 BLT 박막의 미세구조를 분석하였다. 양호한 셀의 BLT 박막 입자들은 불량한 셀에 비하여 작고 비교적 균일한 크기를 갖고 있었다. 이에 비하여 불량한 셀에서의 BLT 박막에는 과대 성장한 입자들이 존재하고 이에 따라서 입자 크기가 매우 불균질한 것으로 확인되었다. 또 이러한 과대 성장한 입자들은 거의 모두 c-축 배향성을 나타내었다. 이상의 실험 결과들로부터, BLT 박막을 이용하여 제작한 FeRAM 소자에서 발생하는 불규칙한 셀 불량의 주된 원인은 c-축 배향성을 갖는 과대 성장한 입자의 생성임을 알 수 있었다. 즉 BLT 박막을 이용하여 FeRAM 소자를 제작하는 경우, 균일한 크기의 입자 및 c-축 배향성의 입자 억제가 매우 중요한 기술적 요소임을 알 수 있었다.
감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.
본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 위성영상 기반의 북극의 해빙 농도 시계열 데이터를 이용하여 베링해의 해빙 상태가 척치해 해빙 농도 변화의 전조로서 작용할 수 있는지를 실험하였다. 해빙 농도 자료는 1982년부터 2017년의 36년간의 월평균 시계열 데이터로 이뤄져 있으며, 베링해의 해빙 농도와 척치해 해빙 농도 사이의 관계성을 전송 엔트로피 측정을 통해 분석하였다. 전송 엔트로피는 두 개의 확률변수 또는 신호 간의 비선형적 연관성을 파악하게 해주는 동시에 변수 사이의 시간 간격 조절을 통해 인과관계를 추정할 수 있는 측정이다. 해빙 농도를 대상으로 한 측정 결과, 베링해의 과거 3, 5, 6개월 전의 해빙 농도값이 척치해 해빙의 변화에 관련되어 있음을 알 수 있었다. 특히, 베링해의 해빙 농도값이 극소를 나타냈을 때, 5개월 후의 척치해의 해빙 농도는 감소될 확률이 약 70%로 나타났다. 이는 태평양에서 베링해협을 통해 북극해로 유입되는 해류가 베링해의 해빙 농도를 감소시킨 후 해협을 통해 척치해로 이동하여 해빙을 녹이는 과정에 비롯한 것으로 사료된다. 향후 위성데이터에 정보 이론으로 접근하는 이 연구를 더 발전시켜 어떤 시점과 시간적 스케일로 특이 패턴이 발생하는지 조사하고 그 기간에 관련된 해양-대기의 패턴 또는 사건들을 분석하여, 떨어진 두 지역의 해빙 농도 상태에 내재된 연관성에 대한 심층적 이해가 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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